开发者

1.开发者

1.1 Webhook

通过webhook流程节点可以向第三方系统发送请求。

1.1.1 请求方式

支持GET、POST两种请求方式。

开发者

1.1.2 URL

在Webhook URL中填写发送请求的HTTP地址。

开发者

1.1.3 Headers&Body

Headers的value支持通过表达式配置变量

开发者

开发者

Body的数据类型支持KEY_VALUE和APPLICATION_JSON两种。

开发者

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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相关推荐

  • 5.5 基础支撑之结算域

    一、基础介绍 随着企业的业务不断进行数字化改造、业务越来越在线化,给企业财务工作带来几个明显的变化和挑战: 变化: 业务在线后,不同类收费、预售、授信模式的创新层出不穷,需要财务不仅只从事单一传统的会计核算工作,还需要积极地参与到业务中去。 从事后算账事后报账,变成财务业务一体化信息的实时处理 挑战: 业务系统与财务系统明显割裂,业务部门与财务部门各自采用一套软件处理其数据,不能及时沟通信息和协同更正信息。 财务系统往往都是单体的传统架构,凭证处理能力无法适应今天企业的不断爆棚的业务发展。 财务的严谨性与业务的灵活性中间有巨大的鸿沟,导致业务要做一种创新的模式,财务可能是最大阻碍。 不论是传统软件公司喜欢说的业财一体化还是互联网平台公司喜欢说的结算平台,都是为了解决以上变化和挑战的。业财一体化主要是从财务部门角度出发进行,在业务支撑上化被动为主动。结算中心往往是结合财务部门和业务运营部门的需求。如果拿我们下面介绍的,计费、账务、会计三个领域来说,业财一体化项目往往只包括账务和会计,结算中心往往包括:计费、账务、会计。或者说业财一体化弱化了计费,没有纳入企业统一管理,把如何计价给到了业务系统自行决定或者简单处理只要产生应收应付单据(计费详单)就好了。 结算域的是一个相对比较专业的领域,没有一定背景知识甚至连一些专业名词都很难理解,更不用说模型设计了,这里我尽快地简单去描述定位而不是描述细节。而且2.1.9版本的结算领域相对还是没有那么完善,这里介绍的是下个版本的内容,所以大家看当前版本的时候会有一些对不上。 二、子领域职责 图5-5-1 子领域职责 计费 计费的价值 随着企业多业务发展以及融合计费需求,我们需要引入计费模型,对灵活计价模式进行支持,快速支撑未来可能的计费方式等 计费的核心设计理念 所有的计算器都继承自虚函数计算器y=f(x) 平滑兼容-默认斜率计算器y=a+bxY – 求值结果(用下标描述结果是什么)A – 偏移量(计算固定值)B – 斜率(费率值)X – 变量(数量)任何计算都是通过一组斜率组合出来的 利用区间限定定义各种斜率组合出各种算法交易额0-100w:y=0.03x >100w:y=0.02x;时间0:00-6:00:y=0.02x 6:00-24:00:y=0.03xX- 变量,数量 图5-5-2 计费的核心设计理念 更灵活多维区间组合,时间维度、计数器维度、其它属性维度计数器区间斜率限定,比如交易额、空间、使用月份数… 计费的核心功能 通过产品定义运营方案 通过订购产品完成商务合同的签订来决定客户计费策略,或者通过系统产品定义通用计费策略 支撑各类产品的模拟计费 以事件驱动,根据事件、产品、订购关系完成产品路由,并实时产生计费详单 根据计费科目与账务科目,打通账务进行核销 账务 账务的价值 以账户账本为中心,提供记账、账户管理,以及账务的实时监控与持续对账。如果计费是对接业务,那么账务的价值是对接财务系统 账务的核心设计理念 不依赖计费,可独立对接,所有业务最终都需要反馈到帐户账本的操作上,并通过账本明细记录所有操作 账务的核心功能 记账:充值、转账、提现,冻结、解冻,差错处理 账务管理:开户、科目维护 账务查询:对账 会计(暂不在计划内) 会计的价值 结算平台的会计模块不是严格意义上的会计系统,它主要是衔接其他的财务系统,做凭证前置处理。在于汇总凭证,产出业务帐,对接到财务总帐系统,缓解财务系统压力。 三、模型介绍 图5-5-3 模型介绍 四、结算基础流程 图5-5-4 结算基础流程

    2024年5月23日
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  • 5.8 商业支撑之执行域

    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。

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  • 4.1.17 框架之网关协议-GraphQL协议

    GraphQL 是一个用于 API 的查询语言,是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时(类型系统由你的数据定义)。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定,而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的,然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如,一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me,这个用户的名称可能像这样: type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数: function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来(通常在 web 服务的一个 URL 上),它就能接收 GraphQL 查询,并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段,然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询: { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果: { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
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    在3.3.9【字段类型之关系与引用】一文中已经描述了各种关系字段的常规写法,还有一些特殊场景如:关系映射中存在常量,或者M2M中间表是大于两个字段构成。 举例说明关系字段-高级用法 场景描述 PetTalent模型增加talentType字段,PetItem与PetTalent的多对多关系增加talentType(达人类型),PetItemRelPetTalent 中间表维护petItemId、petTalentId以及talentType,PetDogItem和PetCatItem分别重写petTalents 字段,关系中增加常量描述。示意图如下 实际操作步骤: Step1 新增 TalentTypeEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = TalentTypeEnum.DICTIONARY,displayName = "达人类型") public class TalentTypeEnum extends BaseEnum<TalentTypeEnum,Integer> { public static final String DICTIONARY ="demo.TalentTypeEnum"; public final static TalentTypeEnum DOG =create("DOG",1,"狗达人","狗达人"); public final static TalentTypeEnum CAT =create("CAT",2,"猫达人","猫达人"); } Step2 PetTalent模型增加talentType字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.TalentTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物达人",summary="宠物达人",labelFields ={"name"}) public class PetTalent extends AbstractDemoIdModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetTalent"; @Field(displayName = "达人") private String name; @Field(displayName = "达人类型") private TalentTypeEnum talentType; } Step3 修改PetItem的petTalents字段,在关系描述中增加talentType(达人类型) @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = "PetItemRelPetTalent") @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step4 PetDogItem增加petTalents字段,重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = "PetItemRelPetTalent") @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step5 PetCatItem增加petTalents字段,重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#2#"}, domain = " talentType == CAT") private List<PetTalent> petTalents; Step6 清除中间表demo_core_pet_item_rel_pet_talent的数据记录 清除PetItem与PetTalent的多对多中间表demo_core_pet_item_rel_pet_talent的数据记录 Step7 重启看效果 修改达人记录,选择不同达人类型 PetItem、PetCatItem、PetDogItem不同的交互页面

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