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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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  模型（model）：Oinone一切从模型出发，是数据及对行为的载体： 是对所需要描述的实体进行必要的简化，并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来所得到的系统模仿品。模型由元信息、字段、数据管理器和自定义函数构成； 符合面向对象设计原则包括：封装、继承、多态。 本章会带大家快速而全方位地认识Oinone的模型。会从以下几个维度去对模型展开详细介绍。 构建第一个Model 模型的类型 模型的数据管理器 模型的继承 模型编码生成器 枚举与数据字典 字段序列化方式 字段类型之基础与复合 字段类型之关系与引用

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  4.1.5 模型之持久层配置

  一、批量操作 批量操作包括批量创建与批量更新。批量操作的提交类型系统默认值为batchCommit。 批量提交类型： useAffectRows，循环单次单条脚本提交，返回实际影响行数 useAndJudgeAffectRows，循环单次单条脚本提交，返回实际影响行数，若实际影响行数与输入不一致，抛出异常 collectionCommit，将多个单条更新脚本拼接成一个脚本提交，不能返回实际影响行数 batchCommit，使用单条更新脚本批量提交，不能返回实际影响行数。 全局配置 pamirs: mapper: batch: batchCommit 图4-1-5-1 全局配置 运行时配置 非乐观锁模型系统默认采用batchCommit提交更新操作；乐观锁模型默认采用useAndJudgeAffectRows提交更新操作。也可以使用以下方式在运行时改变批量提交方式。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑 }, 批量提交类型枚举); 图4-1-5-2 运行时配置 运行时校正 如果模型配置了数据库自增主键，而批量新增的批量提交类型为batchCommit，则系统将批量提交类型变更为collectionCommit（如果使用batchCommit，则需要单条提交以获得正确的主键返回值，性能有所损失）。 如果模型配置了乐观锁，而批量更新的批量提交类型为collectionCommit或者batchCommit，则系统将批量提交类型变更为useAndJudgeAffectRows。也可以失效乐观锁，让系统不做批量提交类型变更处理。 二、乐观锁（举例） 在一些会碰到并发修改的数据，往往需要进行并发控制，一般数据库层面有两种一种是悲观锁、一种是乐观锁。oinone对乐观锁进行了良好支持 定义方式 乐观锁的两种定义方式： 通过快捷继承VersionModel，构建带有乐观锁，唯一编码code且主键为id的模型。 可以在字段上使用@Field.Version注解来标识该模型更新数据时使用乐观锁 如果更新的实际影响行数与入参数量不一致，则会抛出异常，错误码为10150024。如果是批量更新数据，为了返回准确的实际影响行数，批量更新由批量提交改为循环单条数据提交更新，性能有所损失。 失效乐观锁 一个模型在某些场景下需要使用乐观锁来更新数据，而另一些场景不需要使用乐观锁来更新数据，则可以使用以下方式在一些场景下失效乐观锁。更多元位指令用法详见4.1.9【函数之元位指令】一文。 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-5-3 失效乐观锁 不抛乐观锁异常 将批量提交类型设置为useAffectRows即可，这样可改由外层逻辑对返回的实际影响行数进行自主判断。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑，返回实际影响行数 }, BatchCommitTypeEnum.useAffectRows); 图4-1-5-4 将批量提交类型设置为useAffectRows 构建第一个VersionModel Step1 新建PetItemInventroy模型，继承快捷模型VersionModel package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.VersionModel; import java.math.BigDecimal; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品库存",summary="宠物商品库存",labelFields = {"itemName"}) public class PetItemInventroy extends VersionModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemInventroy"; @Field(displayName = "商品名称") private String itemName; @Field(displayName = "库存数量") private BigDecimal quantity; } 图4-1-5-5 新建PetItemInventroy模型 Step2 修改DemoMenu，增加访问入口 @UxMenu("商品库存")@UxRoute(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) class PetItemInventroyMenu{} 图4-1-5-6 修改DemoMenu Step3 重启看效果 体验一：页面上新增、修改数据库字段中的opt_version会自动加一 图4-1-5-7 示例效果一 图4-1-5-8 示例效果二 图4-1-5-9 示例效果三 图4-1-5-10 示例效果四 体验二：同时打两个页面，依次点击，您会发现一个改成功，一个没有改成功。但页面都没有报错，只是update返回影响行数一个为1，另一个为0而已。 图4-1-5-11 编辑宠物商品库存 图4-1-5-12 宠物商品库存列表 注：增加了乐观锁，我们在写代码的时候一定要注意，单记录更新操作的时候要去判断返回结果（影响行数），不然没改成功，程序是不会抛错的。不像batch接口默认会报错 Step4 预留任务：重写PetItemInventroy的update函数 留个任务，请各位小伙伴自行测试玩玩，这样会更有体感 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.DemoExpEnumerate; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Component public class PetItemInventroyAction { @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetItemInventroy update(PetItemInventroy data){ List<PetItemInventroy> inventroys = new ArrayList<>(); inventroys.add(data); //批量更新会，自动抛错 int i =…

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