Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9425.html
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3.4.3.1 面向对象-继承与多态
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)…
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5.7 商业支撑之库存域
库存的差异会反馈到企业的整个价值链上，所以对库存的设计是至关重要的 一、基础介绍 我们先抛开仓库中对库存的实操管理和整个流通领域的库存，只围绕企业自身一级的采销链路上我们可以从管理和销售两个角度去看。 从管理角度上我们会关心：实物库存、在途库存、在产库存、库存批次等等，也就是企业有多少库存分布在哪里在什么环节。 从销售角度上我们会关心：可售库存、安全库存等等，也就是企业在特定渠道销售中库存分配规则。 在商业场景中库存管理一头对接仓库、生成、采购，另一头对接多个销售渠道。它的挑战在于不同行业不同特征商品都有比较大的差异。比如家具行业卖的是生产能力，家电区域化销售，生鲜拼车销售，服饰一仓销全国。热销的要分配提升体验防止超卖，滞销的要活动拉流量，普通的要渠道共享最大化可售。库存管理的差异会反馈到企业的整个价值链上，所以对库存的设计是至关重要的。 库存设计挑战在于： 技术上：库存类似账户账本的设计，需要能追溯库存变化的过程，且库存操作都能可追溯业务单据。热点数据的并发控制 业务上：在管理角度上游能跟仓库、采购、生产等进行对接、对账、并为其设置可售规则，下游能为各个销售渠道设置库存分配与同步规则 二、模型介绍 图5-7-1 模型介绍 核心设计逻辑： 单据链路：业务单据（外部业务单据+库存业务单据）产生库存指令（库存调整入\出库单），再由库存指令操作库存并记录库存流水。 管理链路：基础数据维护仓库、供应商、服务范围与费用。这些数据是订单履约路由和可售库存同步的基础 库存数据：对外跟商品域，通过库存指令进行操作。不同库存各自维护自身库存与流水记录，确保可追溯。 如果跟销售渠道对接，还需要扩展可售库存逻辑规则以及同步规则。比如oms类似的应用
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4.1.22 框架之分布式缓存
分布式缓存Oinone平台主要用到了Redis，为了让业务研发时可以无感使用RedisTemplate和StringRedisTemplate，已经提前注册好了redisTemplate和stringRedisTemplate，而且内部会自动处理相关特殊逻辑以应对多租户环境，小伙伴不能自己重新定义Redis的相关bean。 使用说明 配置说明 spring: redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 timeout: 2000 # cluster: # nodes: # – 127.0.0.1:6379 # timeout: 2000 # max-redirects: 7 jedis: pool: # 连接池中的最大空闲连接 默认8 max-idle: 8 # 连接池中的最小空闲连接 默认0 min-idle: 0 # 连接池最大连接数 默认8 ，负数表示没有限制 max-active: 8 # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 默认-1 max-wait: -1 图4-1-22-1 分布式缓存配置说明 代码示例 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; @Component public class Test { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate } 图4-1-22-2 代码示例
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庄卓然
从2009年加入阿里至今，经历了“三淘”时期、天猫时期、双十一，到最后的all in无线手淘时期，几乎是赶上了淘系发展的所有历史性事件。在这个过程中，每一次业务的变革都催生着技术的变迁，倒逼着我们用技术的方式去解决业务问题：在存储、IO、网络等环节满足不了淘系的业务规模时，开始去IOE，最后演化成了阿里云；当业务的规模大到不能通过简单加机器的方式去做调整、当开发的规模大到所有人在一起开发会互相影响的的时候，我们开始做SOA改造，最后演化成了业务中台；在经历了几届双十一后的巨大挑战后，我们开创了里程碑式的全链路压测；在手淘时代，为了解决动态发版问题，我们植入容器概念，搭建了可动态插拔的三层架构，一年实现了500多次的发版；为了同时满足写一套代码就解决多端开发和高并发的性能问题，我们做了weex，最后还捐给了开源社区…… 每一次的业务需求推动技术进步，而技术的进步永远会超出我们的想象！ 同为技术宅，我在Oinone身上能清晰地感受到技术演进的脉络，企业在数字化时代，需要一个能快速上手、全面设计、灵活适应且低成本的技术工具，时代的变迁推动了Oinone的诞生。Oinone是一种全新的开发方式，在数字化时代，Oinone在提升研发效率上做出的创新性“低无一体”的设计对传统软件代码开发或者无代码开发一定会有巨大冲击，这种冲击会对软件市场格局造成什么样的变化，我拭目以待。 最后，愿我们这些追光人，在时代的洪流中，都能留下一抹印迹，不辜负时代，不辜负自己。 现任阿里巴巴副总裁，飞猪总裁，曾任阿里大文娱CTO兼优酷COO、淘宝CTO 庄卓然（南天）
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4.1.10 函数之触发与定时（改）
函数的触发和定时在很多场景中会用到，也是一个oinone的基础能力。比如我们的流程产品中在定义流程触发时就会让用户选择模型触发还是时间触发，就是用到了函数的触发与定时能力。 整体链路示意图（如下图4-1-10-1 所示），本文只讲trigger里的两类任务，一个是触发任务，一个是定时任务，异步任务放在4.1.11【函数之异步执行】一文中单独去介绍。 图4-1-10-1 整体链路示意图 一、触发任务TriggerTaskAction（举例） 触发任务的创建，使用pamirs-middleware-canal监听mysql的binlog事件，通过rocketmq发送变更数据消息，收到MQ消息后，创建TriggerAutoTask。 触发任务的执行，使用TBSchedule拉取触发任务后，执行相应函数。 注意：pamirs-middleware-canal监听的数据库表必须包含触发模型的数据库表。 Step1 下载canal中间件 下载pamirs-middleware-canal-deployer-3.0.1.zip，去.txt后缀为pamirs-middleware-canal-deployer-3.0.1.zip，解压文件如下： 图4-1-10-2 下载canal中间件 Step2 引入依赖pamirs-core-trigger模块 pamirs-demo-api增加pamirs-trigger-api <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> 图4-1-10-3 pamirs-trigger-api依赖包 DemoModule在模块依赖定义中增加@Module(dependencies={TriggerModule.MODULE_MODULE}) @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE, UserModule.MODULE_MODULE, TriggerModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(PetShopProxy.MODEL_MODEL) public class DemoModule implements PamirsModule { ……其他代码 } 图4-1-10-4 模块依赖中增加Trigger模块 pamirs-demo-boot 增加pamirs-trigger-core和pamirs-trigger-bridge-tbschedule的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-bridge-tbschedule</artifactId> </dependency> 图4-1-10-5 增加pamirs-trigger-core和pamirs-trigger-bridge-tbschedule的依赖 修改pamirs-demo-boot的applcation-dev.yml 修改pamris.event.enabled和pamris.event.schedule.enabled为true pamirs_boot_modules增加启动模块:trigger pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876 boot: init: true sync: true modules: – base – common – sequence – resource – user – auth – message – international – business – trigger – demo_core 图4-1-10-6 启动模块中增加trigger模块 Step3 启动canal中间件 canal的库表需要手工建 create schema canal_tsdb collate utf8mb4_bin 图4-1-10-7 canal的建库语句 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `meta_snapshot` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间', `gmt_modified` datetime NOT NULL COMMENT '修改时间', `destination` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '通道名称', `binlog_file` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog文件名', `binlog_offest` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog偏移量', `binlog_master_id` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog节点id', `binlog_timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL…
