通过webhook流程节点可以向第三方系统发送请求。
支持GET、POST两种请求方式。
在Webhook URL中填写发送请求的HTTP地址。
Headers的value支持通过表达式配置变量
Body的数据类型支持KEY_VALUE和APPLICATION_JSON两种。
Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9419.html
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1. 什么是数据字典 数据字典是一些固定字典项的集合，可作为多选或单选的选项，例如人员性别、员工属相、杭州市下属的行政区等都是数据字典。 选择一个应用/模块下的一个小模块，可以查看其中包含的自定义字典（自建的数据字典）和系统字典。可以通过导入或添加创建自定义字典。 2. 数据字典基本操作 删除：系统字典不支持删除，无法批量删除自定义数据字典，若数据字典已经被字段、页面等引用时，也无法删除这个数据字典。 隐藏/可见：自定义字典、系统字典都可以操作隐藏和可见，隐藏和可见不影响数据字典在字段、页面等处的使用。 查看引用关系：点击查看引用关系，展开弹窗，展示该数据字典和字段、视图的引用关系。 修改：若数据字典已经被引用，无法删除其中的字典项。若无引用关系则可以任意修改。 3. 数据字典导入 点击“导入数据字典”按钮，弹出窗口，可根据图中引导进行数据字典的导入。 在经典模式下，导入数据字典会新建数据字典。 在专家模式下，数据字典导入的模板中包含字段“字典编码”，若导入的字典编码不存在则会新建数据字典，若导入的字典编码已存在则会修改字典编码的设置，新建和修改的动作会校验是否符合规范。 4. 数据字典创建 4.1 专家模式（低代码模式） 字典项类型有“二进制、文本、整数”三种可选，选择二进制时，字典项值需要选择存储在数据库二进制中的第几位。系统根据字典项值去查找字典项名称，因此字典项值不可重复。 数据字典的api名称、代码名称、描述可不填，部分系统会赋默认值。 字典项中字典项名称和字典项值必填，api名称和字典项描述不填系统会赋默认值。 4.2 经典模式（无代码模式） 经典模式下只需要填写字典名称，添加字典项即可。系统会自动将字典项类型设置为“二进制”，并将字典项按照创建的先后顺序设置字典项值的位数。字典项类型、字典项值释义可参照专家模式的解释。
search默认查询的是模型的queryPage函数，但我们有时候需要替换调用的函数，这个特性会在下个版本支持。其核心场景为当搜索条件中有非存储字段，如果直接用queryPage函数的rsql拼接就会报错，所以非存储字段不会增加在rsql中。本文介绍一个比较友好的临时替代方案。 非存储字段条件（举例） Step1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore @Field(displayName = "非存储字段测试",store = NullableBoolEnum.FALSE) private String unStore; 图4-1-14-1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore Step2 修改PetTalent的Table视图的Template 在标签内增加一个查询条件 <field data="unStore" /> 图4-1-14-2 修改PetTalent的Table视图的Template Step3 重启看效果 进入宠物达人列表页，在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容，点击搜索跟无条件一致 Step4 修改PetTalentAction的queryPage方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; …… 引入依赖类 @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Component public class PetTalentAction { ……其他代码 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetTalent> queryPage(Pagination<PetTalent> page, IWrapper<PetTalent> queryWrapper){ QueryWrapper<PetTalent> queryWrapper1 = (QueryWrapper<PetTalent>) queryWrapper; Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); String unStore = (String) queryData.get(LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getUnStore)); if (StringUtils.isNotEmpty(unStore)) { //转换查询条件 queryWrapper1.like( 图4-1-14-3 修改PetTalentAction的queryPage方法 Step5 重启看效果 在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容，跟通过【达人】字段搜索的效果是一致的 图4-1-14-4 示例效果
在中后台业务场景中，大部分的请求时候是可以被枚举的，比如创建、删除、更新、查询。在上文中，我们讲了httpClient如何自定义请求，来实现自己的业务诉求。本文中讲到的Request是离业务更近一步的封装，他提供了开箱即用的API，比如insertOne、updateOne，它是基于HttpClient做的二次封装，当你熟悉Request时，在中后台的业务场景中，所有的业务接口自定义将事半功倍。 一、Request详细介绍 元数据-model 获取模型实例 import { getModel } from '@kunlun/dependencies' getModel('modelName'); 图4-2-5-1 获取模型实例 清除所有缓存的模型 import { cleanModelCache } from '@kunlun/dependencies' cleanModelCache(); 图4-2-5-2 清除所有缓存的模型 元数据-module 获取应用实例，包含应用入口和菜单 import { queryModuleByName } from '@kunlun/dependencies' queryModuleByName('moduleName') 图4-2-5-3 获取应用实例 查询当前用户所有的应用 import { loadModules } from '@kunlun/dependencies' loadModules() 图4-2-5-4 查询当前用户所有的应用 query 分页查询 import { queryPage } from '@kunlun/dependencies' queryPage(modelName, { pageSize: 15, // 一次查询几条 currentPage, 1, // 当前页码 condition?: '' // 查询条件 maxDepth?: 1, // 查几层模型出来，如果有2，会把所有查询字段的关系字段都查出来 sort?: []; // 排序规则 }, fields, variables, context) 图4-2-5-5 分页查询 自定义分页查询-可自定义后端接口查询数据 import { customQueryPage } from '@kunlun/dependencies' customQueryPage(modelName, methodName, { pageSize: 15, // 一次查询几条 currentPage, 1, // 当前页码 condition?: '' // 查询条件 maxDepth?: 1, // 查几层模型出来，如果有2，会把所有查询字段的关系字段都查出来 sort?: []; // 排序规则 }, fields, variables, context) 图4-2-5-6 自定义分页查询 查询一条-根据params匹配出一条数据 import { queryOne } from '@kunlun/dependencies' customQueryPage(modelName, params, fields, variables, context) 图4-2-5-7 根据params匹配出一条数据 自定义查询 import { customQuery } from '@kunlun/dependencies' customQuery(methodName, modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-8 自定义查询 update import { updateOne } from '@kunlun/dependencies' updateOne(modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-9 update insert import { insertOne } from '@kunlun/dependencies' insertOne(modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-10 insert delete import { deleteOne } from '@kunlun/dependencies'…
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。
