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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
本节为小伙伴们介绍,Function的面向对象的特性:继承与多态; 一、继承 我们在3.4.1【构建第一个Function】一文中伴随模型新增函数和独立类新增函数绑定到模型部分都是在父模型PetShop新增了sayHello的Function,同样其子模型都具备sayHello的Function。因为我们是通过Function的namespace来做依据的,子模型在继承父模型的sayHello函数后会以子模型的编码为namespace,名称则同样为sayHello。 二、多态(举例) oinone的多态,我们只提供覆盖功能,不提供重载,因为oinone相同name和fun的情况下不会去识别参数个数和类型。 Step1 为PetShop新增hello函数 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; …… //import @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物店铺",summary="宠物店铺",labelFields ={"shopName"} ) @Model.Code(sequence = "DATE_ORDERLY_SEQ",prefix = "P",size=6,step=1,initial = 10000,format = "yyyyMMdd") public class PetShop extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShop"; …… //省略其他代码 @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) public PetShop sayHello(PetShop shop){ PamirsSession.getMessageHub().info("Hello:"+shop.getShopName()); return shop; } @Function(name = "sayHello2",openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun("sayHello2") public PetShop sayHello(PetShop shop, String s) { PamirsSession.getMessageHub().info("Hello:"+shop.getShopName()+",s:"+s); return shop; } @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) public PetShop hello(PetShop shop){ PamirsSession.getMessageHub().info("Hello:"+shop.getShopName()); return shop; } } 图3-4-3-1 为PetShop新增hello函数 Step2 为PetShopProxyB新增对应的三个函数 其中PetShopProxyB新增的hello函数,在java中是重载了hello,在代码中new PetShopProxyB()是可以调用父类的sayHello单参方法,也可以调用本类的双参方法。但在oinone的体系中对于PetShopProxyB只有一个可识别的Function就是双参的sayHello package pro.shushi.pamirs.demo.api.proxy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatItem; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; import java.util.List; @Model.model(PetShopProxyB.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY,inherited ={PetShopProxy.MODEL_MODEL,PetShopProxyA.MODEL_MODEL} ) @Model(displayName = "宠物店铺代理模型B",summary="宠物店铺代理模型B") public class PetShopProxyB extends PetShop { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShopProxyB"; @Field.one2many @Field(displayName = "萌猫商品列表") @Field.Relation(relationFields = {"id"},referenceFields = {"shopId"}) private List<PetCatItem> catItems; @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) public PetShop sayHello(PetShop shop){ PamirsSession.getMessageHub().info("PetShopProxyB Hello:"+shop.getShopName()); return shop; } @Function(name = "sayHello2",openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun("sayHello2") public PetShop sayHello(PetShop shop,String hello){ PamirsSession.getMessageHub().info("PetShopProxyB say:"+hello+","+shop.getShopName()); return shop; } @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API)…
元位指令系统是通过给请求上下文的指令位字段作按位与标记来对函数处理下发对应指令的系统。 一、元位指令介绍 元位指令系统是通过给请求上下文的指令位字段作按位与标记来对函数处理下发对应指令的系统。 元位指令系统分为请求上下文指令和数据指令两种。 数据指令 数据指令基本都是系统内核指令。业务开发时用不到这里就不介绍了。前20位都是系统内核预留 请求上下文指令 请求上下文指令:使用session上下文中非持久化META_BIT属性设置指令。 位 指令 指令名 前端默认值 后端默认值 描述 20 builtAction 内建动作 否 否 是否是平台内置定义的服务器动作对应操作:PamirsSession.directive().disableBuiltAction(); PamirsSession.directive().enableBuiltAction(); 21 unlock 失效乐观锁 否 否 系统对带有乐观锁模型默认使用乐观锁对应操作:PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); 22 check 数据校验 是 否 系统后端操作默认不进行数据校验,标记后生效数据校验对应操作:PamirsSession.directive().enableCheck(); PamirsSession.directive().disableCheck(); 23 defaultValue 默认值计算 是 否 是否自动填充默认值对应操作:PamirsSession.directive().enableDefaultValue(); PamirsSession.directive().disableDefaultValue(); 24 extPoint 执行扩展点 是 否 前端请求默认执行扩展点,可以标记忽略扩展点。后端编程式调用数据管理器默认不执行扩展点对应操作:PamirsSession.directive().enableExtPoint(); PamirsSession.directive().disableExtPoint(); 25 hook 拦截 是 否 是否进行函数调用拦截对应操作:PamirsSession.directive().enableHook(); PamirsSession.directive().disableHook(); 26 authenticate 鉴权 是 否 系统默认进行权限校验与过滤,标记后使用权限校验对应操作:PamirsSession.directive().sudo(); PamirsSession.directive().disableSudo(); 27 ormColumn ORM字段别名 否 否 系统指令,请勿设置 28 usePkStrategy 使用PK策略 是 否 使用PK是否空作为采用新增还是更新的持久化策略对应操作:PamirsSession.directive().enableUsePkStrategy(); PamirsSession.directive().disableUsePkStrategy(); 29 fromClient 是否客户端调用 是 否 是否客户端(前端)调用对应操作:PamirsSession.directive().enableFromClient(); PamirsSession.directive().disableFromClient(); 30 sync 同步执行函数 否 否 异步执行函数强制使用同步方式执行(仅对Spring Bean有效) 31 ignoreFunManagement 忽略函数管理 否 否 忽略函数管理器处理,防止Spring调用重复拦截对应操作:PamirsSession.directive().enableIgnoreFunManagement(); PamirsSession.directive().disableIgnoreFunManagement(); 表4-1-9-1 请求上下文指令 二、使用指令 普通模式 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-9-1 普通模式代码示意 批量设置模式 Models.directive().run(() -> {此处添加逻辑}, SystemDirectiveEnum.AUTHENTICATE) 图4-1-9-2 批量设置模式代码示意 三、使用举例 我们在4.1.5【模型之持久层配置】一文中提到过失效乐观锁,我们在这里就尝试下吧。 Step1 修改PetItemInventroyAction 手动失效乐观锁 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; 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); PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ //批量更新会,自动抛错 int i = data.updateBatch(inventroys); //单记录更新,不自动抛售需要自行判断 // int i = data.updateById();…
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