当流程节点需要向用户发送消息或提示时使用站内信这个节点动作。接收人的选取类似审批节点的审批人，通知内容必填，配置完成，保存即可。
节点触发后，接收人会在全渠道运营平台-工作台-我的消息中查看到站内信。
当需要向指定邮箱发送邮件时使用邮件这个节点动作。可直接输入邮箱号，或者按照员工、部门、角色来选择，给接收人登记的邮箱发送邮件，也可以选择模型中的邮箱来发送邮件，若人员重复时只会发送一次邮件。填写主题，填写正文时可以调用当前流程中的一些模型字段的变量。
发送短信需要在工作流-系统设置-短信模板中创建一个短信模板，阿里云模版新增需要一段时间审核，审核通过后就可以正常使用短信节点。短信的接收人与邮件的操作方式一致，之后选择短信模板，并且确定好变量的对应关系即可。
Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9417.html
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本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式，包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 一、数据存储的序列化 (举例) 使用@Field注解的serialize属性来配置非字符串类型属性的序列化与反序列化方式，最终会以序列化后的字符串持久化到存储中。 ### Step1 新建PetItemDetail模型、并为PetItem添加两个字段 PetItemDetail继承TransientModel，增加两个字段，分别为备注和备注人 package pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.TransientModel; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Model.model(PetItemDetail.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品详情",summary = "商品详情",labelFields = {"remark"}) public class PetItemDetail extends TransientModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemDetail"; @Field.String(min = "2",max = "20") @Field(displayName = "备注",required = true) private String remark; @Field(displayName = "备注人",required = true) private PamirsUser user; } 图3-3-7-1 PetItemDetail继承TransientModel 修改PetItem，增加两个字段petItemDetails类型为List和tags类型为List，并设置为不同的序列化方式，petItemDetails为JSON（缺省就是JSON，可不配），tags为COMMA。同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = varchar(1024))，防止序列化后存储过长 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.PetItemDetail; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.NullableBoolEnum; import java.math.BigDecimal; import java.util.List; @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "商品名称",required = true) private String itemName; @Field(displayName = "商品价格",required = true) private BigDecimal price; @Field(displayName = "店铺",required = true) @Field.Relation(relationFields = {"shopId"},referenceFields = {"id"}) private PetShop shop; @Field(displayName = "店铺Id",invisible = true) private Long shopId; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private…
一、RSQL / FIQL parser RSQL是一种查询语言，用于对RESTful API中的条目进行参数化过滤。它基于FIQL（Feed Item Query Language）——一种URI友好的语法，用于跨Atom Feed中的条目表达过滤器。FIQL非常适合在URI中使用，没有不安全的字符，因此不需要URL编码。另一方面，FIQL的语法不太直观，URL编码也不总是那么重要，因此RSQL还为逻辑运算符和一些比较运算符提供了更友好的语法。 例如，您可以像这样查询资源：/movies?query=name=="Kill Bill";year=gt=2003 or /movies?query=director.lastName==Nolan and year>=2000。详见以下示例： 这是一个用JavaCC和Java编写的完整且经过彻底测试的RSQL解析器。因为RSQL是FIQL的超集，所以它也可以用于解析FIQL。 语法和语义 以下语法规范采用EBNF表示法（ISO 14977）编写。 RSQL表达式由一个或多个比较组成，通过逻辑运算符相互关联： Logical AND : ; or and Logical OR : , or or 默认情况下，AND运算符优先（即，在任何OR运算符之前对其求值）。但是，可以使用带括号的表达式来更改优先级，从而产生所包含表达式产生的任何结果。 input = or, EOF; or = and, { "," , and }; and = constraint, { ";" , constraint }; constraint= ( group | comparison ); group = "(", or, ")"; 比较由选择器、运算符和参数组成。 comparison=选择器、比较运算、参数； 选择器标识要筛选的资源表示形式的字段（或属性、元素…）。它可以是任何不包含保留字符的非空Unicode字符串（见下文）或空格。选择器的特定语法不由此解析器强制执行。 selector=未保留str； 比较运算符采用FIQL表示法，其中一些运算符还具有另一种语法： · Equal to : == · Not equal to : != · Less than : =lt= or < · Less than or equal to : =le= or <= · Greater than operator : =gt= or > · Greater than or equal to : =ge= or >= · In : =in= · Not in : =out= 您还可以使用自己的运算符简单地扩展此解析器（请参阅下一节）。 comparison-op = comp-fiql | comp-alt; comp-fiql = ( ( "=", { ALPHA } ) | "!" ), "="; comp-alt = ( ">" | "<" ), [ "=" ]; 参数可以是单个值，也可以是用逗号分隔的括号中的多个值。不包含任何保留字符或空格的值可以不加引号，其他参数必须用单引号或双引号括起来。 arguments = ( "(", value, { "," , value }, ")" ) | value; value = unreserved-str | double-quoted | single-quoted; unreserved-str = unreserved, {…
随着数据库技术的发展如分区设计、分布式数据库等，业务层的分库分表的技术终将成老一辈程序员的回忆，谈笑间扯扯蛋既羡慕又自吹地说到“现在的研发真简单，连分库分表都不需要考虑了”。竟然这样为什么要写这篇文章呢？因为现今的数据库虽能解决大部分场景的数据量问题，但涉及核心业务数据真到过亿数据后性能加速降低，能给的方案都还有一定的局限性，或者说性价比不高。相对性价比比较高的分库分表，也会是现阶段一种不错的补充。言归正传oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案，所以大家得先具备一点Sharding-JDBC的知识。 一、分表（举例） 做分库分表前，大家要有一个明确注意的点就是分表字段的选择，它是非常重要的，与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后，甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的，不然效率只会更低。 Step1 新建ShardingModel模型 ShardingModel模型是用于分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FieldStrategyEnum; @Model.model(ShardingModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "分表模型",summary="分表模型",labelFields ={"name"} ) public class ShardingModel extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; @Field(displayName = "用户id",summary = "分表字段",immutable=true/* 不可修改 **/) @UxForm.FieldWidget(@UxWidget(readonly = "scene == 'redirectUpdatePage'"/* 在编辑页面只读 **/ )) @Field.Advanced(updateStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) private Long userId; } 图4-1-24-1 新建ShardingModel模型 Step2 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 pamirs: load: sessionMode: true framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 图4-1-24-2 指定模型对应数据源 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ，以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 图4-1-24-3 分库分表规则配置 Step3 配置测试入口 修改DemoMenus类增加一行代码，为测试提供入口 @UxMenu("分表模型")@UxRoute(ShardingModel.MODEL_MODEL) class ShardingModelMenu{} 图4-1-24-4 配置测试入口 Step4 重启看效果 自行尝试增删改查 观察数据库表与数据分布 图4-1-24-5 自行尝试增删改查 图4-1-24-6 观察数据库表与数据分布 二、分库分表（举例） Step1 新建ShardingModel2模型 ShardingModel2模型是用于分库分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分库分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import…
一、基础介绍 执行域包括两个核心一是订单的产生，二是订单的履约。往往品牌商既有自营渠道（包括2c、2b）、又有第三方渠道。那么有两种设计思路： 把第三方渠道的订单当作自有渠道的订单产生一种特殊方式，开放订单创建接口，并统一履约。 好处：简单，在3方渠道不多、且自有渠道单一，并且逻辑相识时系统结构会简单 坏处： 当3方渠道的履约方式、库存分配方式、逆向逻辑等有差异时，会让自有渠道参杂很多不相干的逻辑引入不必要的复杂度 自有渠道不够独立和纯粹，自有渠道多样化时难以支撑 把商家自营渠道假设为特殊的第三方渠道，再建立统一的订单管理系统来对接渠道订单，并完成履约 好处：交易与履约逻辑分离，对未来发展有扩展性 坏处：引入一定复杂度 我们采用的是第二套方案，整体结构简易图如下 图5-8-1 方案整体结构简易图 二、模型介绍 图5-8-2 模型介绍 核心设计逻辑 首先我们看到上图交易域和履约域有很多相同父模型的子模型，交易域和履约域的父模型在CDM的在himalaya-trade里。履约域看oms（libra）对himalaya-trade扩展，交易域看b2c（leo）和b2b（aries）对对himalaya-trade扩展。libra、leo、aries是我们对上层业务产品的命名，取自黄道十二星座 交易域是多商家平台视角设计，有自身渠道必要的履约相关信息，完成自闭环。 履约域是从单一商家对接多渠道视角设计，有渠道交易订单同步后完成履约发货相关设计，完成自闭环。 履约域的合单拆单发货设计，渠道订单只能合单为履约单不可拆，履约单可以拆单发货不可合。用m2o和o2m的组合设计来降低难度，而非采用两个m2m的设计。
