Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9420.html
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5.1 CDM的背景介绍
如果说低代码开发框架输出技术标准，CDM则是结合oinone技术特性和软件工程设计，让输出数据标准变成可能。 一、背景介绍 无法照搬的最佳实践 要了解引入CDM的初衷，得从互联网架构的演进开始，了解其过程，就知道为什么说Oinone的CDM是中台架构的最佳技术实践的核心！我们在2.2【互联架构做为最佳实践为何失效】一文中介绍过互联网技术发展的四个阶段，特别平台化到中台化的阶段，目的是在一套规范下让听的见炮火声音的团队自行决定业务系统发展，适用多业务线（或多场景应用）独立发展。 互联网架构在演进过程中碰到的问题跟企业数字化转型过程中碰到的问题是非常类似： 随着企业业务在线化后对系统性能、稳定都提出了更高的要求，而且大部分企业的内部很多系统相互割裂导致，导致很多重复建设，所以我们需要服务化、平台化。 同时没有一个供应商能解决企业所有商业场景问题，又需要多个供应商共同参与，所以把供应商类类比成各个业务线，在一套规范下让供应商自行决定业务系统发展 既然跟阿里当初在架构演进过程中碰到的问题非常类似，那么是不是照搬阿里中台架构方案到企业就好了？当然不是，因为历史原因阿里的中台架构是采用的平台共建模式：“让业务线研发以平台设计好的规范进来共同开发”，其本质还是平台主导模式，它是有非常大的历史包袱。我们想象各个供应商的共建一个交易平台或商品平台，那是多么荒唐的事情，平台化已经足够的复杂了，还让不同背景、不同企业的研发一起共建，最后往往导致企业架构负载过重，这时对企业来说便不再是赋能而是“内耗”。 那么如果没有历史包袱，我们重新设计，站在上帝视角去看有没有更好的方式呢？当然有 借鉴微软的CDM 这里我们借鉴微软的CDM理念，CDM这个概念最早是2016年微软宣布“以Dynamics 365的形式改造其CRM和ERP”战略时提出的。微软给它的定义是“用于存储和管理业务实体的业务数据库，而且是开箱即用的”。CDM不仅仅提供标准实体，它还允许用户建立个性化的实体，用户可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 CDM可能并不性感，但绝对是非常必要的。它成为了微软的很多产品的基础，是构建了无数业务领域的原型。同时微软也期望它能成为快速实现数据交换和迁移的标准，这个有点像菜鸟网络推出的奇门，让所有TMS、OMS、WMS都基于一套数据接口API进行互通，一套标准是为了解决一个行业问题，而不是具体某一个企业一个集团的问题。 我们发现CDM的理念跟我们想要的“企业级的数据标准”是非常吻合的。但是我们也不能照搬照抄，虽然微软的CDM很好的解决了数据割裂问题，但就模型来说就够大家喝一壶了，模型库非常庞大而且复杂，学习成本巨高。 数字化时代软件会产生新的技术流派 我们知道传统软件的设计理念：侧重在模型对业务支撑全面性上。优点体现为配置丰富，缺点模型设计过于复杂，刚开始有前瞻性，但在理解、维护都非常困难，随着业务发展系统原先的设计逐渐腐化，异常笨重。 而Oinone的CDM设计理念：侧重在简单、灵活、统一上，体现为在上层应用开发时，每一业务领域保持独立，模型简单易懂，并结合Oinone的低代码开发机制进行快速开发，灵活应对业务变化。 所以我更想说Oinone的CDM是微软CDM的在原有基础上，与互联网架构结合，利用Oinone低代码开发平台特性形成新的工程化建议。Oinone-CDM不以把模型抽象到极致，支撑“所有业务可能性”为目标，而是抽象80%通用的设计，保持模型简单可复用，来解决数据割裂问题，并保持业务线独立自主性，快速创新的能力。 图5-1-1 Oinone-CDM要解决的问题 二、Oinone的CDM本质是创新的工程化建议 引入CDM以后系统工程结构会有什么变化，跟大家认知的互联网架构有什么区别。 原本上层的业务线系统，需要调用各个业务平台提供的功能，增加CDM以后也就是我们右的图，每个业务线就像一个独立右边。看上去复杂了，其实对业务线来说更加简单了。 互联网整体平台化带来的问题： 业务线每次业务调整都需要给各个平台提需求 业务平台研发需要了解所有业务线的知识再做设计，对研发要求非常高 各个业务域的不同需求相互影响包括系统稳定性、研发对需求响应的及时性 结合oinone特性提出的新工程建议： 一些通用性模块继续以平台化的方式存在，能力完全复用。 业务线自建业务平台，保持业务线的独立性和敏捷性 业务线以CDM为原型，保证核心数据不割裂，形成一致的数据规范 图5-1-2 引入CDM概念后的工程结构对比 三、CDM思路示意图 该示例中OinoneCDM的商品域不仅仅提供标准实体，保证各个业务系统的对商品的通用需求、简单易懂，在我们星空系列业务产品中如全渠道运营、B2B交易等系统以此为基础建立属于自身个性化的实体，可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 带来的好处： 通过多种继承方式，继承后的模型可扩展模型本身、模型行为等，从而解决业务独立性问题。 通过CDM层统一数据模型，从而解决多应用数据割裂问题 图5-1-3 Oinone-CDM思路示意图
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6.5 权限体系（改）
做好企业级软件，首先得过权限这一关 在企业的IT部门沟通中，权限是避免不了。自嘲下在我们刚出来创业时，为了收获客户对我们技术能力的信任，每每与跟客户沟通时都会说我们是阿里出来的，但在权限设计这个环节不那么灵验，反而被打上了不懂B端权限设计的标签，会问很多问题。我就很奇怪难道大厂就没有内部管理系统了？大厂只有C端交易，没有B端交易？但从侧面说明权限不简单还特别重要。做好企业级软件，首先得过权限这一关。 整体介绍 对于平台运行来说，权限是必须，但我们的auth模块不是必须的，auth模块只是我们提供的一种默认实现，客户可以根据平台的spi机制进行替换。auth模块利用了平台的Hook特性做到与业务无关，在我们开发上层应用的时，是不用感知它的存在的。 auth模块涉及：功能权限、数据权限 数据权限：行权限和列权限。备注：数据权限的控制只能用于【存储模型】 表级权限：表达的语义是：是否该表可读/写（修改和新增） 列权限：表达的语义是：是否该列可读/写（修改和新增） 行权限：表达的语义是：是否对该行可读/写（修改）/删除 功能权限：表达的语义是ServerAction/Function是否可执行/展示，viewAction是否可展示，菜单是否可以显示 范围说明： 配置多个权限项的时候，取并集 配置多个角色的时候，取并集 模型设计 产品体验 Step1 创建角色 通过App Finder 切换至【权限】应用，点击新增按钮创建一个名为oinone的角色 Step2 创建数据权限项 在【权限项列表】菜单，点击【创建】按钮新增一个名为【宠物达人数据权限项】，同时宠物达人的数据权限设置为只能查看性别为男的记录 配置说明： 名称： 代表该项配置的权限的名字（必填）（必须是全系统唯一） 权限模型： 选择需要拦截的数据所在的表，即为模型，可以搜索使用 描述：对该权限项的描述 权限条件的配置： 满足全部：对条件一和条件二要同时满足的数据才能被看见 满足任一：对条件一和条件二要任意满足的数据都能被看见 读权限：对该数据是否有读取的权限 写权限：对该数据是否有修改的权限 删除权限：对该条件内的数据是否有删除的权限 Step3 为角色配置权限 编辑oinone角色，只开通oinoneDemo工程应用 选中【数据权限】选项卡点击【添加】按钮，勾选宠物达人数据权限项点击【确定】按钮 整体点击保存，回到列表页记得点击【权限生效】按钮 Step4 新建用户绑定角色 切换到用户中心模块，点击【创建】按钮填写必要信息，并在角色选中oinone权限组。 退出admin用户，用oinone登陆，权限效果： 只能看见demo模块 oinone登陆只能看到性别为男的宠物达人记录 admin用户登陆 oinone用户登陆 因为宠物达人的页面没有把性别字段放出来，我们看下数据库数据 auth模块扩展 在日常项目开发中，难免会碰到一些针对权限管理的特殊需求，或是为提升性能做的特殊逻辑。接下来我给大家介绍auth模块扩展性。 权限全局配置 对所有权限角色都做限制，而且不想让用户感知，可以实现PermissionFunApi接口，API接口实现的配置方式【只能用于支持全局的数据权限配置】 实现接口PermissionFunApi 将实现托管给SpringAOP 接口的具体实现看下图的代码 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.auth.api.service.PermissionFunApi; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; @Component public class PetTalentPermissionFunApi implements PermissionFunApi { @Override public String permissionDomain(Object… args) { //获取当前组织中 return "name == '张学友'"; } @Override public String nameSpace() { return PetTalent.MODEL_MODEL; } } 不参与权限控制 如果某一接口不想做权限控制，则可以在启动工程的application-dev.yml文件中配置不需要权限过滤的接口 pamirs: auth: fun-filter: – namespace: demo.PetTalent fun: queryPage 换一个没有配置宠物达人权限的用户（除管理员以外）进入系统，则也可以看到数据。注意【权限全局控制】还是生效的 API 1. 获取当前用户对该模型的行权限 Result<String> result = CommonApiFactory.getApi(AuthApi.class).canReadAccessData("Model"); 返回值为 { 'data':"name=in=('hahaha')" 'success'：true … } 用法 ： 场景：前端发起的请求都会经过权限拦截，后端代码逻辑发起的数据请求都是不经过任何权限的过滤，但是某些特殊情况需要在后端代码逻辑发起的数据请求也带上权限过滤 入参：请求的模型 出参：Result 数据结构中data会存储一段字符串，该字符串为Rsql 将该Rsql追加到wrapper中 Result<String> result = CommonApiFactory.getApi(AuthApi.class).canReadAccessData("base.UeModule"); String data=result.getData(); QueryWrapper<UeModule> wrapper = Pops.query(); wrapper.setEntity(ueModule); if (!StringUtils.isBlank(data)) { wrapper.apply(data); }
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2.4.2 Oinone独特性之每一个需求都可以是一个模块
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
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构件类
1.构件类 1.1 延时 当下一个节点动作需要一段时间之后再发生时，可以使用延时节点。延时节点包含两种延时方式：1、延至指定日期，2、延时一段时间。 选择延至指定日期时，可以选择延至模型字段的时间或自定义时间，如果模型字段只包含日期则必填指定时辰。如果选择自定义则需要分别指定日期和时辰。 选择延时一段时间时，至少需要填“天、小时、分钟”中的一项。 1.2 条件分支 使不同条件的数据执行不同的分支流程。需要设置分支条件、添加满足条件的动作、也可以增删条件分支。 必须将分支条件填写完整流程才能正常进行。当只有两个分支时点击删除任一分支会删除整个条件分支。 1.3 审批分支 审批分支是一种特殊的条件分支。审批分支只能添加在审批节点下方。因为审批只存在通过和拒绝两种条件，所以无法添加其他条件，并且点击任意条件的叉都会删除整个条件分支。同时若审批节点被删除，审批分支也会同时删除。 1.4 子流程 一些高度重复的流程节点可以创建成子流程，在主流程中引用子流程，减少流程的重复配置。选择子流程时只能选择当前流程中有用到的模型下并且在启用状态的子流程，也可以在创建子流程节点处设置新增子流程。子流程的执行方式有两种：子流程可以和后续节点同时执行，也可以设置子流程执行完后再执行后续节点。 子流程与普通正常流程不同，不包含触发方式，普通流程流转到子流程节点即为子流程的触发条件，添加完节点动作之后发布即可。在不新增数据的情况下，子流程中只能使用该子流程对应模型的字段数据。
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数据字典
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。
