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  4.1.6 模型之元数据详解

  介绍Model相关元数据，以及对应代码注解方式。大家还是可以通读并练习每种不同的使用方式，这个是oinone的设计精华所在。当您不知道如何配置模型、字段、模型间的关系、以及枚举都可以到这里找到。 一、模型元数据 安装与更新 使用@Model.model来配置模型的不可变更编码。模型一旦安装，无法在对该模型编码值进行修改，之后的模型配置更新会依据该编码进行查找并更新；如果仍然修改该注解的配置值，则系统会将该模型识别为新模型，存储模型会创建新的数据库表，而原表将会rename为废弃表。 如果模型配置了@Base注解，表明在studio中该模型配置不可变更；如果字段配置了@Base注解，表明在studio中该字段配置不可变更。 注解配置 模型类必需使用@Model注解来标识当前类为模型类。 可以使用@Model.model、@Fun注解模型的模型编码（也表示命名空间），先取@Model.model注解值，若为空则取@Fun注解值，若皆为空则取全限定类名。 模型元信息 模型的priority，当展示模型定义列表时，使用priority配置来对模型进行排序。 模型的ordering，使用ordering属性来配置该模型的数据列表的默认排序。 模型元信息继承形式： 不继承（N） 同编码以子模型为准（C） 同编码以父模型为准（P） 父子需保持一致，子模型可缺省（P=C） 注意：模型上配置的索引和唯一索引不会继承，所以需要在子模型重新定义。数据表的表名、表备注和表编码最终以父模型配置为准；扩展继承父子模型字段编码一致时，数据表字段定义以父模型配置为准。 名称 描述 抽象继承 同表继承 代理继承 多表继承 基本信息 displayName 显示名称 N N N N summary 描述摘要 N N N N label 数据标题 N N N N check 模型校验方法 N N N N rule 模型校验表达式 N N N N 模型编码 model 模型编码 N N N N 高级特性 name 技术名称 N N N N table 逻辑数据表名 N P=C P=C N type 模型类型 N N N N chain 是否是链式模型 N N N N index 索引 N N N N unique 唯一索引 N N N N managed 需要数据管理器 N N N N priority 优先级，默认100 N N N N ordering 模型查询数据排序 N N N N relationship 是否是多对多关系模型 N N N N inherited 多重继承 N N N N unInheritedFields 不从父类继承的字段 N N N N unInheritedFunctions 不从父类继承的函数 N N N N 高级特性-数据源 dsKey 数据源 N P=C P=C N 高级特性-持久化 logicDelete 是否逻辑删除 P P P N logicDeleteColumn 逻辑删除字段 P P P N logicDeleteValue 逻辑删除状态值 P P P N logicNotDeleteValue 非逻辑删除状态值 P P P N underCamel 字段是否驼峰下划线映射 P P P N capitalMode 字段是否大小写映射…

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  3.4.3.3 SPI机制-扩展点

  扩展点结合拦截器的设计，oinone可以点、线、面一体化管理Function 扩展点用于扩展函数逻辑。扩展点类似于SPI机制（Service Provider Interface），是一种服务发现机制。这一机制为函数逻辑的扩展提供了可能。 一、构建第一个扩展点 自定义扩展点（举例） 在我们日常开发中，随着对业务理解的深入，往往还在一些逻辑中会预留扩展点，以便日后应对不同需求时可以灵活替换某一小块逻辑。 在3.3.4【模型的继承】一文中的PetCatItemQueryService,是独立新增函数只作公共逻辑单元。现在我们给它的实现类增加一个扩展点。在PetCatItemQueryServiceImpl的queryPage方法中原本会先查询PetCatType列表，我们这里假设这个逻辑随着业务发展未来会发生变化，我们可以预先预留【查询萌猫类型扩展点】 Step1 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点命名空间：在接口上用@Ext声明扩展点命名空间。会优先在本类查找@Ext，若为空则往接口向上做遍历查找，返回第一个查找到的@Ext.value注解值，使用该值再获取函数的命名空间；如果未找到，则返回扩展点全限定类名。所以我们这里扩展点命名空间为：pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点技术名称：先取@ExtPoint.name，若为空则取扩展点接口方法名。所以我们这里技术名为queryCatType package pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import java.util.List; @Ext public interface PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @ExtPoint(displayName = "查询萌猫类型扩展点") List<PetCatType> queryCatType(); } 图3-4-3-11 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint Step2 修改PetCatItemQueryServiceImpl（用Ext.run模式调用） 修改queryPage，增加扩展点的使用代码。扩展点的使用有两种方式 方法一，使用命名空间和扩展点名称调用Ext.run(namespace, fun, 参数); 方法二，使用函数式接口调用Ext.run(函数式接口, 参数); 我们这里用了第二种方式 用PetCatItemQueryCatTypeExtpoint的全限定类名作为扩展点的命名空间(namespace) 用queryCatType的方法名作为扩展点的技术名称(name) 根据namespace+name去找到匹配扩展点实现，并根据规则是否匹配，以及优先级唯一确定一个扩展点实现去执行逻辑 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; ……省略依赖包 @Model.model(PetCatItem.MODEL_MODEL) @Component public class PetCatItemAction extends DataStatusBehavior<PetCatItem> { @Override protected PetCatItem fetchData(PetCatItem data) { return data.queryById(); } @Action(displayName = "启用") public PetCatItem dataStatusEnable(PetCatItem data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } @Function.Advanced(displayName = "查询模型数据的默认过滤条件", type = FunctionTypeEnum.QUERY, managed = true) @Function(openLevel = {LOCAL}) public String queryFilters() { StringBuilder sqlWhereCondition = new StringBuilder(); // List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); List<PetCatType> typeList = Ext.run(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint::queryCatType, new Object[]{}); if(!CollectionUtils.isEmpty(typeList)){ // sqlWhereCondition.append("type_id"); sqlWhereCondition.append(PStringUtils.fieldName2Column(LambdaUtil.fetchFieldName(PetCatItem::getTypeId))); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(SqlConstants.IN).append(CharacterConstants.LEFT_BRACKET); for(PetCatType petCatType: typeList){ sqlWhereCondition.append(petCatType.getId()).append(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA); } sqlWhereCondition.deleteCharAt(sqlWhereCondition.lastIndexOf(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA)); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(CharacterConstants.RIGHT_BRACKET); } return sqlWhereCondition.toString(); } ……省略其他函数 } 图3-4-3-12 修改PetCatItemQueryServiceImpl Step3 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne 扩展点命名空间要与扩展点定义一致，用@Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) @ExtPoint.Implement声明这是在@Ext声明的命名空间下，且技术名为queryCatType的扩展点实现 package pro.shushi.pamirs.demo.core.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import java.util.List; @Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) public class PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne implements PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @Override @ExtPoint.Implement(displayName = "查询萌猫类型扩展点的默认实现") public List<PetCatType> queryCatType() { PamirsSession.getMessageHub().info("走的是第一个扩展点"); List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); return typeList; } } 图3-4-3-13 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne Step4…

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  2.4.1 Oinone独特性之单体与分布式的灵活切换

  企业数字化转型需要处理分布式带来的复杂性和成本问题。尽管这些问题令人望而却步，但分布式架构对于大部分企业仍然是必须的选择。如果一个低代码平台缺乏分布式能力，那么它的性能就无法满足客户的要求。相比之下，Oinone平台通过对部署的创新（如图2-6所示），成功实现了分布式架构的支持，而且能够按照客户的业务发展需求，灵活选择不同的部署模式，同时节约企业成本，提升创新效率。这一创新是Oinone平台与其他低代码平台的重要区别，能够满足客户预期发展并兼顾成本效益。 图2-6 传统部署方式VS Oinone部署方式 实现原理 要实现灵活部署的特性，必须满足两个基本要求： 开发过程中不需要过多关注分布式技术，就像开发单体应用一样简单。代码在运行时应该能够根据模块是否在运行容器中，来决定路由走本地还是远程。这样可以大大减少研发人员的工作量和技术复杂度。 研发与部署要分离，即"开发单体应用一样开发分布式应用，而部署形式由后期决定"。为此，我们的工程结构支持多种启动模式，并逐一介绍了针对不同场景的工程结构类型（如下图2-7所示）。这样可以让客户在后期根据业务发展情况和需求，选择最适合的部署模式，从而达到灵活部署的目的。 图2-7 Oinone工程结构梳理 在整个工程结构上，我们秉承了Spring Boot的规范，不会改变大家的工程习惯。而Oinone的部署能力则可以让我们更灵活地应对各种情况。现在，我们来逐一介绍几种常规的工程结构以及它们适用的场景： 单模块工程结构（常规操作） a. 这是非常标准的Spring Boot工程，适用于简单的应用场景开发以及入门学习。 多模块工程结构（常规操作） a. 这是非常标准的多Spring Boot工程，可以实现分布式独立启动，适用于常规的分布式应用场景开发。 多模块工程结构-独立boot工程模式 a. 这种工程结构在多模块工程的基础上，通过独立的boot工程来支撑多部署方式。适用于中大型分布式应用场景开发。 b. 然而，随着工程越来越多，我们也会面临一些问题： ⅰ研发：环境准备非常困难，每个模块都要单独启动，研发调试跟踪困难。 ⅱ部署：分布式的高可靠性保证需要每个模块至少有两个部署节点，但在模块较多的情况下，起步成本非常高。同时，企业初期业务不稳定且规模较小，使用多模块工程的第二种模式会增加问题排查难度和成本。 c. 此时，Oinone的多模块工程下的独立boot工程模式部署就可以发挥其灵活性，让研发和业务起步阶段可以选择all-in-one模式，等到业务发展到一定规模的时候，只需要把线上部署模式切换成模块独立部署，而研发还可以保留all-in-one模式的优势。 d. 值得注意的是，分分合合的部署模式在传统互联网架构和低代码或无代码平台上都是有代价的，但是Oinone却可以灵活适配，只需要在boot工程的yml文件中写入需要加载的模块就可以解决。此处我们仅介绍多模块加载配置，选择性忽略其他无关配置，具体配置（如下图2-8所示）。 pamirs: boot: init: true sync: true modules: – base – resource – sequence – user – auth – web tenants: – pamirs 图2-8 Oinone yml配置图大型多场景工程结构-独立boot工程模式： a. 在多模块工程结构基础上的加强版，增加CDM层设计，让不同场景即保持数据统一，又保持逻辑独立。这种工程结构特别适用于大型企业软件开发，其中涉及到多个场景的情况，例如B端和C端的应用，或者跨不同业务线的应用，能够保证数据的一致性，同时也能够保持逻辑独立，避免不同场景间的代码冲突。 b. 这种工程结构是我们Oinone支撑“企业级软件生态”的核心，我们可以把场景A当作我们官方应用，场景B当作其他第三方伙伴应用。在这个工程结构下，我们的客户可以定制化开发自己的应用，同时我们也可以通过这种模式来支持我们的伙伴们进行开发，实现多方共赢。 c. 基于独立boot工程模式，我们同样对应多种部署模式应对不同情况，并统一管理所有伙伴应用。这种工程结构的优点是扩展性好，可以支持不同规模的应用，并且可以根据需要进行快速扩展或缩小规模，具有很高的灵活性。 基于标准产品的二开工程结构，是指基于标准产品进行二次开发，满足客户特定需求的工程结构。这种模式下，Oinone提供标准产品，客户可以根据自己的需求进行二次开发，实现定制化需求，同时可以利用我们的模块化开发特性，将每一个需求作为一个模块进行开发和管理。这种工程结构的优点是能够快速满足客户特定需求，同时也具有很好的可维护性和可扩展性，因为每个需求都是一个独立的模块，可以方便地进行维护和扩展。在下一篇“Oinone独特性之每一个需求都是一个模块”文章中有详细介绍。

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  4.1.20 框架之Session

  在日常开发中，我们经常需要把一些通用的信息放入程序执行的上下文中，以便业务开发人员快速获取。那么oinone的PamirsSession就是来解决此类问题的。 一、PamirsSession介绍 在oinone的体系中PamirsSession是执行上下文的承载，您能从中获取业务基础信息、指令信息、元数据信息、环境信息、请求参数，以及前后端MessageHub等。在前面的学习过程中我们已经多次接触到了如何使用PamirsSession： 在4.1.19【框架之网关协议-后端占位符】一文中，使用PamirsSession.getUserId()来获取当前登入用户Id，诸如此类的业务基础信息； 在4.1.18【框架之网关协议-variables变量】一文中，使用PamirsSession.getRequestVariables()得到PamirsRequestVariables对象，进而获取前端请求的相关信息； 在4.1.5【模型之持久层配置】一文中，使用PamirsSession.directive(),来操作元位指令系统，进而影响执行策略； 在4.1.13【Action之校验】、3.4.1【构建第一个Function】等文章中，都用到PamirsSession.getMessageHub()来设置返回消息。 二、构建模块自身Session（举例） 不同的应用场景对PamirsSession的诉求是不一样的，这个时候我们就可以去扩展PamirsSession来达到我们的目的 构建模块自身Session的步骤 构建自身特有的数据结构XSessionData 对XSessionData进行线程级缓存封装 利用Hook机制初始化XSessionData并放到ThreadLocal中 定义自身XSessionApi 实现XSessionApi接口、SessionClearApi。在请求结束时会调用SessionClearApi的clear方法 定义XSession继承PamirsSession 扩展PamirsSession的经典案例设计图 图4-1-20-1 扩展PamirsSession的经典案例设计图 构建Demo应用自身Session 下面的例子为给Session放入当前登陆用户 Step1 新建DemoSessionData类 构建自身特有的数据结构DemoSessionData，增加一个模型为PamirsUser的字段user，DemoSessionData用Data注解，注意要用Oinone平台提供的@Data package pro.shushi.pamirs.demo.core.session; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.Data; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Data public class DemoSessionData { private PamirsUser user; } 图4-1-20-2 新建DemoSessionData类 Step2 新建DemoSessionCache 对DemoSessionData进行线程级缓存封装 package pro.shushi.pamirs.demo.core.session; import pro.shushi.pamirs.meta.api.CommonApiFactory; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; import pro.shushi.pamirs.user.api.service.UserService; public class DemoSessionCache { private static final ThreadLocal<DemoSessionData> BIZ_DATA_THREAD_LOCAL = new ThreadLocal<>(); public static PamirsUser getUser(){ return BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.get()==null?null:BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.get().getUser(); } public static void init(){ if(getUser()!=null){ return ; } Long uid = PamirsSession.getUserId(); if(uid == null){ return; } PamirsUser user = CommonApiFactory.getApi(UserService.class).queryById(uid); if(user!=null){ DemoSessionData demoSessionData = new DemoSessionData(); demoSessionData.setUser(user); BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.set(demoSessionData); } } public static void clear(){ BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.remove(); } } 图4-1-20-3 对DemoSessionData进行线程级缓存封装 Step3 新建DemoSessionHook 利用Hook机制，调用DemoSessionCache的init方法初始化DemoSessionData并放到ThreadLocal中。 @Hook(module= DemoModule.MODULE_MODULE), 规定只有增对DemoModule模块访问的请求该拦截器才会生效，不然其他模块的请求都会被DemoSessionHook拦截。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.hook; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.core.session.DemoSessionCache; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Hook; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.faas.HookBefore; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.fun.Function; @Component public class DemoSessionHook implements HookBefore { @Override @Hook(priority = 1,module = DemoModule.MODULE_MODULE) public Object run(Function function, Object… args) { DemoSessionCache.init(); return function; } } 图4-1-20-4 新建DemoSessionHook Step4 新建DemoSessionApi package pro.shushi.pamirs.demo.core.session; import pro.shushi.pamirs.meta.api.CommonApi; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; public interface DemoSessionApi extends CommonApi { PamirsUser getUser(); } 图4-1-20-5 新建DemoSessionApi Step5…

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  3.6 问题排查工具

  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

  史, 昂

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