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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我们的Oinone平台采用模型驱动的方式，并符合面向对象设计原则，每个需求都可以是一个独立模块，可以独立安装、升级和卸载。这让系统真正像乐高积木一样搭建，具有高度的灵活性和可维护性。 与大部分低代码或无代码平台不同的是，它们的应用市场上的应用往往是模板式的，也就是说，这是一个拷贝，个性化只能在应用上直接修改，而且一旦修改就不能升级。这对于软件公司和客户来说都非常痛苦。客户无法享受到软件公司产品的升级功能，而软件公司在服务大量客户时，也会面临不同版本的维护问题，成本也非常高。而我们的Oinone平台完全避免了这些问题，让客户和软件公司都可以从中受益（如下图2-9、2-10所示）。 图2-9软件公司与客户项目的关系-让标准与个性化共存 图2-10 软件公司与客户项目的关系-让升级无忧 实现原理 在满足客户个性化定制需求时，传统的方法通常是直接修改标准产品源码，但这样做会带来一个问题：标准产品无法持续升级。相反，无论是在OP模式还是SaaS模式下，Oinone都采用全新的模块为客户进行个性化开发，保持标准产品和个性化模块的独立维护和升级。这是因为在元数据设计时，Oinone采用了面向对象的设计原则，实现了元数据设计与面向对象设计思想的完美融合。 面向对象设计的核心特征包括封装、继承、多态，而Oinone的元数据设计完全融入了这些思想。下面是几个例子，说明Oinone的元数据设计如何体现面向对象设计的核心特征，并带来了什么好处： 继承：在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下，增加一段代码来扩展模型的字段、逻辑、展示。 多态：在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下，增加一段代码来覆盖模型的原有字段、逻辑、展示。 封装：外部无需关心模型内部如何实现，只需按照不同场景调用模型对应开放级别的字段、逻辑、展示。 这些特征和优势使得Oinone在满足客户个性化需求时更加灵活和可持续，同时使得标准产品的维护和升级变得更加容易和高效。 在Java语言设计中，万物皆对象，一切都以对象为基础。而Oinone的元数据设计则是以模型为出发点，作为数据和行为的承载体。如下图2-11清晰地描述了Java面向对象编程中封装、继承、多态在Oinone元数据中的对应关系。Oinone元数据描述了B对象继承A对象并拥有其所有属性和方法，并覆盖了A对象的属性1和方法1，同时新增了属性3和方法3。 此外，Oinone的面向对象特性是用元数据来描述的。一方面，我们基于Java编码规范收集相关元数据，以保持不改变Java编程习惯。另一方面，方法和对象的挂载是松耦合的，只要按照元数据规范进行挂载，就能轻松地将其附加到模型上。在不改变原有A对象的情况下，我们可以直接增加方法和属性（如下图2-12所示）。 图2-11 java面向对象在Oinone元数据中对应 图2-12 java对象的修改 VS Oinone元数据模型的修改 Oinone函数不仅支持面向对象的继承和多态特性，还提供了面向切面的拦截器和SPI机制的扩展点，以应对方法逻辑的覆盖和扩展，以及系统层面的逻辑扩展（如下图2-13所示）。这些扩展功能可以独立地在模块中维护。 其中，拦截器可以在不侵入函数逻辑的情况下，根据优先级为满足条件的函数添加执行前和执行后的逻辑。 扩展点是一种类似于SPI机制的逻辑扩展机制，用于扩展函数的逻辑。通过这一机制，可以对函数逻辑进行灵活的扩展，以满足不同的业务需求。 图2-13 Oinone函数拦截与扩展机制 不管是对象、属性还是方法，都可以以独立的模块方式来扩展，这就使得每一个需求都可以成为一个独立的模块，方便我们在研发标准产品时进行模块化的划分，同时也让我们在以低代码模式为客户进行二次开发时，能够更好地支持“标准产品迭代与个性化保持独立”的需求。在2.4.3【oinone独特性之低无一体】一文中，我们也提到了这个特性，但那是在低无一体的情况下，通过元数据融合来实现的。让我们看看基于低代码开发模式下，典型的Oinone二次开发工程结构（如下图2-14所示），就可以更好地理解这个特性啦！ 图2-14 Oinone典型的二开工程结构
介绍Module相关元数据，以及对应代码注解方式。大家还是可以通读下，以备不时之需 如您还不了解Module的定义，可以先看下2.3【oinone独特之源，元数据与设计原则】一文对Module的描述，本节主要带大家了解Module元数据构成，能让小伙伴非常清楚oinone从哪些维度来描述Module， 一、元数据说明 ModuleDefinition 元素数据构成 含义 对应注解 备注 displayName 显示名称 @Module( displayName=””, name=””, version=””, category=””, summary=””, dependencies={“”,””}, exclusions={“”,””}, priority=1L ) name 技术名称 latestVersion 安装版本 category 分类编码 summary 描述摘要 moduleDependencies 依赖模块编码列表 moduleExclusions 互斥模块编码列表 priority 排序 module 模块编码 @Module.module(“”) dsKey 逻辑数据源名 @Module.Ds(“”) excludeHooks 排除拦截器列表 @Module.Hook(excludes={“”,””}) website 站点 @Module.Advanced( website=”http://www.oinone.top”, author=”oinone”, description=”oinone”, application=false, demo=false, web=false, toBuy=false, selfBuilt=true, license=SoftwareLicenseEnum.PEEL1, maintainer=”oinone”, contributors=”oinone”, url=”http://git.com” ) author module的作者 description 描述 application 是否应用 demo 是否演示应用 web 是否web应用 toBuy 是否需要跳转到website去购买 selfBuilt 自建应用 license 许可证 默认PEEL1 可选范围： GPL2 GPL2ORLATER GPL3 GPL3ORLATER AGPL3 LGPL3 ORTHEROSI PEEL1 PPL1 ORTHERPROPRIETARY maintainer 维护者 contributors 贡献者列表 url 代码库的地址 boot 是否自动安装的引导启动项 @Boot 加上该注解代表： 启动时会自动安装，不管yml文件的modules是否配置 moduleClazz 模块定义所在类 只有用代码编写的模块才有 packagePrefix 包路径，用于扫描该模块下的其他元数据 dependentPackagePrefix 依赖模块列对应的扫描路径 state 状态 系统自动计算，无需配置 metaSource 元数据来源 publishCount 发布总次数 platformVersion 最新平台版本 本地与中心平台的版本对应。做远程更新时会用到 publishedVersion 最新发布版本 表4-1-4-1 ModuleDefinition UeModule 是对ModuleDefinition的继承，并扩展了跟前端交互相关的元数据 元素数据构成 含义 对应注解 备注 homePage Model 跳转模型编码 @UxHomepage(@UxRoute() 对应一个ViewAction，如果UxRoute只配置了模型，则默认到该模型的列表页 homePage Name 视图动作或者链接动作名称 logo 图标 @UxAppLogo(logo=””) 表4-1-4-2 UeModule 二、元数据，代码注解方式 Module Module ├── displayName 显示名称 ├── name 技术名称 ├── version 安装版本 ├── category 分类编码 ├── summary 描述摘要 ├── dependencies 依赖模块编码列表 ├── exclusions 互斥模块编码列表 ├── priority 排序 ├── module 模块编码 │ └── value ├── Ds 逻辑数据源名 │ └── value ├── Hook 排除拦截器列表…
当前端发起对应用的访问时，如果出现错误，那么我们可以通过以下方式进行简易排查，如果排查不出来，则也可以把排查工具给出的信息发送给Oinone官方售后进行进一步分析。本文将通过模拟异常信息，来介绍排查工具，提供了哪些辅助信息帮我们来快速定位问题。 排查工具基础介绍 通过前端页面的 /debug 路由路径访问调试工具的页面，假设我们的前端页面访问地址为http://localhost:6800，那么我们的排查工具请求路径就是 http://localhost:6800/debug排查工具可以帮我们排查前端页面元数据异常和后端接口的异常 排查前端页面元数据 将问题页面浏览器地址栏内 page 后的部分复制到调试工具的 debug 路由后重新发起请求，如图可以看到调试工具展示的信息，可以根据这些信息排查问题。 排查后端接口 后端接口出现问题后，打开(在原页面）浏览器的调试工具，切换到“网络”的标签页，在左侧的历史请求列表中找到需要调试的请求，右键会弹出菜单，点击菜单中的 “复制”，再次展开该菜单，点击二级菜单中的“以 fetch 格式复制”，这样可以复制到调试所需要的信息 2.复制调试信息到“接口调试”标签页内的文本框内，点击“发起请求”按钮获取调试结果 我们可以看到页面展示了该接口的各种调试信息，我们可以据此排查问题。 场景化的排查思路 业务代码中存在代码bug 报错后发起调试请求，我们可以看到，调试工具直接给出了异常抛出的具体代码所在位置，此时再切换到“全部堆栈”下，可以看到是业务类的233行导致的空指针异常，查看代码后分析可得是data.getName().eqauls方法在调用前未做条件判断补全该判断后代码可以正常执行 业务代码中没有直接的错误，异常在平台代码中抛出 报错后发起调试请求可以看到异常不在业务代码内再切换到“全部堆栈”，可以看到具体异常信息，提示core_demo_item表出现了重复的主键，该表是DemoItem模型的我们还可以切换到“sql调试”的标签页，可以看到出错的具体sql语句经过分析可以得知是240行的data.create()�重复创建数据导致的。 三、排查工具无法定位怎么办 当我们通过排查工具还是没有定位到问题的时候，可以通过调试页面的“下载全部调试数据”和“下载调试数据”按钮将调试信息的数据发送给官方售后人员帮助我们定位排查问题。 点击页面最顶部的“下载全部调试数据”按钮，可以下载页面调试数据和接口调试数据点击“调试接口”标签页内的“下载调试数据”按钮，可以下载接口调试数据 四、排查工具细节
如果把互联网架构比作社会主义，Oinone就是也要做有中国特色的社会主义，才能符合国情。 随着业务和生态的发展，企业对效率、性能、体验和智能化等方面的要求越来越高，但很多企业的系统面临着严重的系统架构落后和系统间割裂等问题，这些问题导致原有系统在业务发展下面临着效率和性能的双重挑战。与此同时，互联网平台的技术水平远远领先于传统企业系统，但是是否可以直接将互联网架构照搬到企业数字化转型中呢？显然，这是不合适的，因为互联网架构在企业数字化转型中面临着许多水土不服的问题。本章节将结合互联网中台架构的发展，分析这些问题的原因。 借鉴互联网中台理念 我们要先看互联网架构的发展，是如何一步步到今天提的中台架构概念的，每一步又解决了什么具体问题，我们以阿里架构变迁史为例来看下（如下图2-2所示）： 图2-2 阿里架构变迁史 在2009年，淘宝上线了五彩石项目，这标志着淘宝从单体应用向服务化应用的时代迈出了一步。那么，淘宝为什么要开发五彩石项目呢？因为当时淘宝面临两个非常严峻的问题，一个是性能问题，数据库连接不足，数据库成为了瓶颈；另一个是效率问题，当时淘宝有百余个研发人员，但核心系统只有一套测试、预发、线上环境，导致研发需求排队等待。在开始五彩石项目之前，淘宝还做了千岛湖项目，用来验证服务化架构的可行性，将用户中心独立出来。随后，淘宝开启了五彩石项目，目标是通过增加人力来提升效率，通过增加机器来提升性能。 随着淘宝的业务发展，他们又面临了一个问题：各个服务之间有很多重复的建设，效率低下。为了解决这个问题，淘宝开始从服务化转向平台化，并创立了“共享业务事业部”，将重复建设的公共业务分配给这个事业部，以避免成本浪费。这些公共业务包括商品平台、交易平台和结算平台等。平台化的目标是规避服务化没有规划导致的重复建设问题。 但是随着业务的快速发展，淘宝变成了一个拥有几十个事业部的巨型企业，而这带来了新的问题：效率问题。例如，如果需要在一个业务线上做出改动，需要与十几个平台进行沟通，这是非常低效的。同时，对于一个平台来说，需要面对来自不同事业部的需求，这需要平台研发人员具备理解和抽象所有业务线需求的能力，这让平台研发人员感觉回到了单体应用时代，所有的需求都要排队，即使增加人力也无法提高效率。这个问题主要表现在交易平台上。 为了解决这个问题，淘宝提出了中台的概念，中台是在一套规范下建立的，让具有专业技能的团队自主决策业务系统发展的平台。中台的目标是弱化平台的业务特性，提供通用能力。简而言之，就是将“共享业务”中的“业务”两个字去掉，只提供通用能力的平台 我们将每个阶段的核心目标总结为一句话： 从单体到服务：通过增加人员和机器来提高效率和性能； 从服务化到平台化：解决服务化阶段因缺乏规划而导致的重复建设问题； 平台化到中台化：在一套规范下，让各业务团队自行决定业务系统发展，适用于多个业务线或多个场景应用的独立发展。 类似地，在企业数字化转型过程中，也面临着类似的问题： 随着企业业务在线化，对系统性能和稳定性提出了更高的要求，但由于内部系统之间的割裂，导致很多重复建设。因此，我们需要进行服务化和平台化； 没有一个供应商能够解决企业所有的商业场景问题，所以需要多个供应商共同参与。我们可以将供应商类比为各业务线，在一套规范下让供应商或业务线自行决定业务系统的发展。 然而，阿里的中台架构方案并不能直接照搬到企业中。因为阿里的中台架构采用了平台共建模式，即让业务线基于平台设计的规范共同开发。这本质上还是平台主导模式，对企业来说历史包袱较大。在企业中，让不同背景的研发一起共建交易或商品平台是非常复杂的事情。平台化已经足够复杂，再加上共建会导致企业架构的负载过重，这对企业来说就不再是赋能，而是“内耗”。 互联网中台架构在企业实践中遇到的问题 在1.3《Oinone的生态思考》一文中，《与中台的渊源》部分提到，在阿里云为企业提供数字化项目时，客户经常会对以下三个问题提出质疑，这些问题非常突出： 1我们听说你们具备敏捷响应能力，但为什么改动需求如此缓慢？不仅所需时间更长，而且成本更高？ 2我们听说你们有能力中心，但为什么当我们引入新供应商或开发新场景时，前期建立的能力中心无法支持我们？ 3我们听说你们的性能很好，但为什么我们需要投入更多的物理资源来支持项目？ 在探讨互联网架构的适用性时，我想提出以下两个问题： 1企业应用程序的性能问题是否与互联网平台公司遇到的性能问题相同？ 2企业应用程序的开发效率问题是否与互联网平台公司遇到的效率问题相同？ 通过比较企业和互联网之间的差异，我们可以了解水土不服的核心原因。 企业 互联网 企业IT组织能力无法与数字化转型的速度匹配，缺乏足够的人才支持。为了提高开发效率，企业需要寻找工具和技术来降低开发难度，同时提高个人开发效率 互联网企业拥有众多优秀的人才，需要解决团队协作和知识共享的问题，即协同开发的效率。 企业无法制定并主导技术规范，这导致了能力复用的不足。为了提高效率和减少开发成本，企业需要建立统一的技术规范和标准，以便能力复用和组织协同。 互联网企业可以自定义技术规范，因此能力复用更易于保障。 企业往往当前业务量相对小，期望数字化建设能打动业务发展，对业务发展的预期比较高，所以企业的诉求是即满足当下成本效应又能兼顾未来对发展预期 互联网企业起步时的系统目标负载就高，通常会忽略资源起步门槛的问题，当然也可以通过自动扩容、云计算等方式来解决初期的负载问题。 表2-1从企业与互联网的对比，看水土不服的核心原因 我们可以看到企业和互联网架构在很多方面存在着不同的需求和问题。因此，在提供数字化服务时，Oinone需要注意与企业的组织能力进行匹配，并根据企业自身的特性来提供在线化的服务能力。这就像在社会主义制度下需要有中国特色一样，Oinone也需要有适合中国企业的特色。
