集成设计器

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  3.4.3.2 面向切面-拦截器

  一、拦截器 拦截器为平台满足条件的函数以非侵入方式根据优先级扩展函数执行前和执行后的逻辑。 使用方法上的@Hook注解可以标识方法为拦截器。前置扩展点需要实现HookBefore接口；后置扩展点需要实现HookAfter接口。入参包含当前拦截函数定义与该函数的入参。拦截器可以根据函数定义与入参增加处理逻辑。 拦截器分为前置拦截器和后置拦截器，前者的出入参为所拦截函数的入参，后者的出入参为所拦截函数的出参。可以使用@Hook注解或Hook模型的非必填字段module、model、fun、函数类型、active来筛选出对当前拦截方法所需要生效的拦截器。若未配置任何过滤属性，拦截器将对所有函数生效。 根据拦截器的优先级priority属性可以对拦截器的执行顺序进行调整。priority数字越小，越先执行。 二、前置拦截(举例) 增加一个前置拦截，对PetShop的sayHello函数进行前置拦截，修改函数的入参的shopName属性，在其前面增加"hookbefore:"字符串。并查看效果 Step1 新增PetShopSayHelloHookBefore实现HookBefore接口 为run方法增加@Hook注解 配置module={DemoModule.MODULE_MODULE},这里module代表的是执行模块，该Hook只匹配由DemoModule模块为发起入口的请求 配置model={PetShop.MODEL_MODEL}，该Hook只匹配PetShop模型 配置fun={"sayHello"}，该Hook只匹配函数编码为sayHello的函数 package pro.shushi.pamirs.demo.core.hook; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; 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 PetShopSayHelloHookBefore implements HookBefore { @Override @Hook(module = {DemoModule.MODULE_MODULE},model = {PetShop.MODEL_MODEL},fun = {"sayHello"}) public Object run(Function function, Object… args) { if(args!=null && args[0]!=null){ PetShop arg = (PetShop)args[0]; arg.setShopName("hookbefore:"+ arg.getShopName()); } return args; } } 图3-4-3-5 新增PetShopSayHelloHookBefore实现HookBefore接口 Step2 重启查看效果 用graphQL工具Insomnia查看效果，如果访问提示未登陆，则请先登陆。详见3.4.1【构建第一个Function】一文 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/base 访问，结果我们会发现PetShopSayHelloHookBefore不起作用。是因为本次请求是以base模块作为发起模块，而我们用module={DemoModule.MODULE_MODULE}声明了该Hook只匹配由DemoModule模块为发起入口的请求 图3-4-3-6 示例效果 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/demoCore 访问，前端是以模块名作为访问入口不是模块编码这里大家要注意下 图3-4-3-7 示例效果 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/demoCore 访问，更换到petShop的子模型petShopProxy来访问sayHello函数，结果我们发现是没有效果的。因为配置model={PetShop.MODEL_MODEL}，该Hook只匹配PetShop模型 三、后置拦截(举例) 增加一个后置拦截，对PetShop的sayHello函数进行后置拦截，修改函数的返回结果的shopName属性，在其后面增加"hookAfter:"字符串。并查看效果 Step1 新增PetShopSayHelloHookAfter实现HookAfter接口 为run方法增加@Hook注解 配置model={PetShop.MODEL_MODEL}，该Hook只匹配PetShop模型 配置fun={"sayHello"}，该Hook只匹配函数编码为sayHello的函数 package pro.shushi.pamirs.demo.core.hook; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Hook; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.faas.HookAfter; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.fun.Function; @Component public class PetShopSayHelloHookAfter implements HookAfter { @Override @Hook(model = {PetShop.MODEL_MODEL},fun = {"sayHello"}) public Object run(Function function, Object ret) { if (ret == null) { return null; } PetShop result =null; if (ret instanceof Object[]) { Object[] rets = (Object[])((Object[])ret); if (rets.length == 1) { result = (PetShop)rets[0]; } } else { result = (PetShop)ret; } result.setShopName(result.getShopName()+":hookAfter"); return result; } } 3-4-3-8 新增PetShopSayHelloHookAfter实现HookAfter接口 Step2 重启查看效果 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/base 访问，结果我们会发现PetShopSayHelloHookAfter是起作用。PetShopSayHelloHookBefore没有配置模块过滤。 3-4-3-9 示例效果 用访问，结果我们会发现PetShopSayHelloHookAfte和PetShopSayHelloHookBefore同时起作用 3-4-3-10 示例效果 我们会发现HookAfter只对结果做了修改，所以message中可以看到hookbefore，但看不到hookAfter 四、注意点 不管前置拦截器，还是后置拦截器都可以配置多个，根据拦截器的优先级priority属性可以对拦截器的执行顺序进行调整。priority数字越小，越先执行。小伙伴们可以自行尝试 拦截器必须是jar依赖，不然执行会报错。特别是有的小伙伴配置了一个没有过滤条件的拦截器，就要非常小心 模块启动yml文件可以过滤不需要执行的hook，具体配置详见4.1.1【模块之yml文件结构详解】一文 调用入口不是由前端发起而是后端编程中直接调用，默认不会生效，如果要生效请参考4.1.9【函数之元位指令】一文

  史, 昂

  2024年5月23日

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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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  2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

  如果把互联网架构比作社会主义，Oinone就是也要做有中国特色的社会主义，才能符合国情。 随着业务和生态的发展，企业对效率、性能、体验和智能化等方面的要求越来越高，但很多企业的系统面临着严重的系统架构落后和系统间割裂等问题，这些问题导致原有系统在业务发展下面临着效率和性能的双重挑战。与此同时，互联网平台的技术水平远远领先于传统企业系统，但是是否可以直接将互联网架构照搬到企业数字化转型中呢？显然，这是不合适的，因为互联网架构在企业数字化转型中面临着许多水土不服的问题。本章节将结合互联网中台架构的发展，分析这些问题的原因。 借鉴互联网中台理念 我们要先看互联网架构的发展，是如何一步步到今天提的中台架构概念的，每一步又解决了什么具体问题，我们以阿里架构变迁史为例来看下（如下图2-2所示）： 图2-2 阿里架构变迁史 在2009年，淘宝上线了五彩石项目，这标志着淘宝从单体应用向服务化应用的时代迈出了一步。那么，淘宝为什么要开发五彩石项目呢？因为当时淘宝面临两个非常严峻的问题，一个是性能问题，数据库连接不足，数据库成为了瓶颈；另一个是效率问题，当时淘宝有百余个研发人员，但核心系统只有一套测试、预发、线上环境，导致研发需求排队等待。在开始五彩石项目之前，淘宝还做了千岛湖项目，用来验证服务化架构的可行性，将用户中心独立出来。随后，淘宝开启了五彩石项目，目标是通过增加人力来提升效率，通过增加机器来提升性能。 随着淘宝的业务发展，他们又面临了一个问题：各个服务之间有很多重复的建设，效率低下。为了解决这个问题，淘宝开始从服务化转向平台化，并创立了“共享业务事业部”，将重复建设的公共业务分配给这个事业部，以避免成本浪费。这些公共业务包括商品平台、交易平台和结算平台等。平台化的目标是规避服务化没有规划导致的重复建设问题。 但是随着业务的快速发展，淘宝变成了一个拥有几十个事业部的巨型企业，而这带来了新的问题：效率问题。例如，如果需要在一个业务线上做出改动，需要与十几个平台进行沟通，这是非常低效的。同时，对于一个平台来说，需要面对来自不同事业部的需求，这需要平台研发人员具备理解和抽象所有业务线需求的能力，这让平台研发人员感觉回到了单体应用时代，所有的需求都要排队，即使增加人力也无法提高效率。这个问题主要表现在交易平台上。 为了解决这个问题，淘宝提出了中台的概念，中台是在一套规范下建立的，让具有专业技能的团队自主决策业务系统发展的平台。中台的目标是弱化平台的业务特性，提供通用能力。简而言之，就是将“共享业务”中的“业务”两个字去掉，只提供通用能力的平台 我们将每个阶段的核心目标总结为一句话： 从单体到服务：通过增加人员和机器来提高效率和性能； 从服务化到平台化：解决服务化阶段因缺乏规划而导致的重复建设问题； 平台化到中台化：在一套规范下，让各业务团队自行决定业务系统发展，适用于多个业务线或多个场景应用的独立发展。 类似地，在企业数字化转型过程中，也面临着类似的问题： 随着企业业务在线化，对系统性能和稳定性提出了更高的要求，但由于内部系统之间的割裂，导致很多重复建设。因此，我们需要进行服务化和平台化； 没有一个供应商能够解决企业所有的商业场景问题，所以需要多个供应商共同参与。我们可以将供应商类比为各业务线，在一套规范下让供应商或业务线自行决定业务系统的发展。 然而，阿里的中台架构方案并不能直接照搬到企业中。因为阿里的中台架构采用了平台共建模式，即让业务线基于平台设计的规范共同开发。这本质上还是平台主导模式，对企业来说历史包袱较大。在企业中，让不同背景的研发一起共建交易或商品平台是非常复杂的事情。平台化已经足够复杂，再加上共建会导致企业架构的负载过重，这对企业来说就不再是赋能，而是“内耗”。 互联网中台架构在企业实践中遇到的问题 在1.3《Oinone的生态思考》一文中，《与中台的渊源》部分提到，在阿里云为企业提供数字化项目时，客户经常会对以下三个问题提出质疑，这些问题非常突出： 1我们听说你们具备敏捷响应能力，但为什么改动需求如此缓慢？不仅所需时间更长，而且成本更高？ 2我们听说你们有能力中心，但为什么当我们引入新供应商或开发新场景时，前期建立的能力中心无法支持我们？ 3我们听说你们的性能很好，但为什么我们需要投入更多的物理资源来支持项目？ 在探讨互联网架构的适用性时，我想提出以下两个问题： 1企业应用程序的性能问题是否与互联网平台公司遇到的性能问题相同？ 2企业应用程序的开发效率问题是否与互联网平台公司遇到的效率问题相同？ 通过比较企业和互联网之间的差异，我们可以了解水土不服的核心原因。 企业 互联网 企业IT组织能力无法与数字化转型的速度匹配，缺乏足够的人才支持。为了提高开发效率，企业需要寻找工具和技术来降低开发难度，同时提高个人开发效率 互联网企业拥有众多优秀的人才，需要解决团队协作和知识共享的问题，即协同开发的效率。 企业无法制定并主导技术规范，这导致了能力复用的不足。为了提高效率和减少开发成本，企业需要建立统一的技术规范和标准，以便能力复用和组织协同。 互联网企业可以自定义技术规范，因此能力复用更易于保障。 企业往往当前业务量相对小，期望数字化建设能打动业务发展，对业务发展的预期比较高，所以企业的诉求是即满足当下成本效应又能兼顾未来对发展预期 互联网企业起步时的系统目标负载就高，通常会忽略资源起步门槛的问题，当然也可以通过自动扩容、云计算等方式来解决初期的负载问题。 表2-1从企业与互联网的对比，看水土不服的核心原因 我们可以看到企业和互联网架构在很多方面存在着不同的需求和问题。因此，在提供数字化服务时，Oinone需要注意与企业的组织能力进行匹配，并根据企业自身的特性来提供在线化的服务能力。这就像在社会主义制度下需要有中国特色一样，Oinone也需要有适合中国企业的特色。

  史, 昂

  2024年5月23日

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• 4.1.17 框架之网关协议-GraphQL协议

  GraphQL 是一个用于 API 的查询语言，是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时（类型系统由你的数据定义）。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定，而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的，然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如，一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me，这个用户的名称可能像这样： type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数： function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来（通常在 web 服务的一个 URL 上），它就能接收 GraphQL 查询，并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段，然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询： { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果： { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/

  史, 昂

  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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  4.1.2 模块之启动指令

  针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求，下面列举了几个常规组合方式，小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍，会更有体感 本节为小伙伴讲解oinone模块的几种启动方式，它是为能灵活地应对企业市场的不同场景需求，为op（本地化部署）、saas和研发提供个性化支撑。也为oinone独特性之单体与分布式的灵活切换提供基础支撑 一、部署参数 参数 名称 默认值 说明 -Plifecycle 生命周期部署指令 RELOAD 可选项：无/INSTALL/PACKAGE/RELOAD/DDL安装-install为AUTO；upgrade为FORCE打包-install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为PACKAGE重启-install、upgrade、profile为READONLY打印变更DDL-install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为DDL 表4-1-2-1 部署参数 如果在启动命令中配置了部署参数，可不再设置服务参数和可选项参数。下图为在启动命令中添加部署参数的示例。 图4-1-2-1 在启动命令中添加部署参数的示例 二、使用场景 针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求，下面列举了几个常规组合方式，小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍，会更有体感。 场景一：DDL(1)+RELOAD(N)应对专有DBA 因为很多公司数据库是由专门的DBA来管理的，不允许应用直接变更数据库相关配置、表结构、初始化数据。而oinone是基于元数据驱动的，任何模型、行为的变化都会自动转化成对物理存储的改变与元数据变化。 oinone为了适用企业op场景，特别增加了DDL模式。把发布上线分为两个步骤。 一：用DDL模式把涉及到数据库的变更与元数据初始化的脚本进行输出，交由客户公司DBA审批，并执行 二：用RELOAD模式，进行正常的应用重启工作，不进行安装、升级、以及数据库物理变革等操作。 #应用启动关闭自动DDL配置 pamirs.boot.profile: CUSTOMIZE pamirs.boot.options.rebuildTable: false pamirs.persistence.global.auto-create-database: false pamirs.persistence.global.auto-create-table: false 图4-1-2-2 应用启动关闭自动DDL模式 场景二：PACKAGE(1)+RELOAD(N)应对提升多机器实例效率 在机器规模相对大的场景中我们会碰到以下问题： 元数据差量计算、数据库变更、元数据变化保存都非常费时，如果每台机器都来一遍是非常费时费力的 分布式下多机器如果并发进行INSTALL，会导致数据库修改表结构、元数据变化保存锁死 所以我们可以选择一台机器用PACKAGE，其他机器采用RELOAD模式，做到合理规避问题，提升应用发布效率 场景三：INSTALL应对开发模式 研发在本地开发模式下INSTALL是最有效率的，把所需依赖模块一把启动和调试。 上线如果要用INSTALL需要注意，要逐台进行。当然也可以改进成INSTALL(1)+RELOAD(N)模式 三、启动命令解读 查看启动命令 可以在启动日志中查看当前所用启动命令。 图4-1-2-3 在启动日志中查看当前所用启动命令 生命周期管理-Plifecycle 除了通过启动YAML中pamirs.boot属性来设置启动参数，你还可以在应用启动命令中使用-Plifecycle参数来快捷控制模块生命周期的管理方式。该参数的可选项为RELOAD、INSTALL、CUSTOM_INSTALL、PACKAGE、DDL。 java -jar <your jar name>.jar -Plifecycle=RELOAD 启动命令优先级高于YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性。如果不使用-Plifecycle参数，则使用YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性配置。若YAML中未配置，则采用默认值。 启动配置项 默认值 RELOAD INSTALL CUSTOM_INSTALL PACKAGE DDL install AUTO READONLY AUTO AUTO AUTO AUTO upgrade AUTO READONLY FORCE FORCE FORCE FORCE profile CUSTOMIZE READONLY AUTO CUSTOMIZE PACKAGE DDL 表4-1-2-2 Plifecycle可选项与启动项对应表 profile属性请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。只有pamirs.boot.profile=CUSTOMIZE时，在pamirs.boot.options中自定义的可选项才生效。 自动建表-PbuildTable java -jar <your jar name>.jar -PbuildTable=NEVER PbuildTable参数用于设置自动构建表结构的方式。如果不使用该参数，则options属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PbuildTable参数可选项为： NEVER – 不自动构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为false EXTEND – 增量构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable属性设置为false，rebuildTable属性设置为true DIFF – 差量构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为true 模块在线 -PmoduleOnline java -jar <your jar name>.jar -PmoduleOnline=CHECK PmoduleOnline参数用于设置模块在线的方式。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmoduleOnline参数可选项为： NEVER – 不读取存储在数据库中的模块信息，会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为false READ – 读取存储在数据库中的模块信息，会将pamirs.boot.options中的checkModule属性设置为false，reloadModule属性设置为true CHECK – 读取存储在数据库中的模块信息并校验依赖模块是否已安装，会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为true 元数据在线-PmetaOnline java -jar <your jar name>.jar -PmetaOnline=MODULE PmetaOnline参数用于设置元数据在线的方式，如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmetaOnline参数可选项为： NEVER – 不持久化元数据，会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为false MODULE – 只注册模块信息，会将pamirs.boot.options中的updateModule属性设置为true，reloadMeta和updateMeta属性设置为false ALL – 注册持久化所有元数据，会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为true 开放远程服务-PenableRpc PenableRpc参数用于设置是否开启远程服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PenableRpc参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的publishService属性。 开启API服务-PopenApi PopenApi参数用于设置是否开启HTTP API服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PopenApi参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的rebuildHttpApi属性。 开启字段校验-PcheckField PcheckField参数用于设置是否开启字段校验。-PcheckField参数可选项为true和false。由于通常应用的字段数量非常多，会延长系统启动时长，所以默认不会开启字段校验。 启用数据初始化服务-PinitData PinitData参数用于设置是否开启数据初始化服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PinitData参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的updateData属性。 四、不使用自动构建数据库表功能 Oinone LCDP默认提供框架的所有服务，所以会自动构建数据库表。如果不需要使用Oinone的存储构建服务，可以设置YAML文件中关于自动建表的配置。这样就不会动态构建数据库表，你可以手动搭建数据库表。 通过配置启动YAML中pamirs.boot.options.rebuildTable为false彻底关闭自动建表功能。 pamirs: boot: options: rebuildTable: false 图4-1-2-4 不使用自动构建数据库表功能 也可以按需配置启动YAML中pamirs.persistence配置来关闭部分数据源的自动建表功能。persistence配置既可以针对全局也可以分数据源进行配置。 pamirs: persistence: global: # 是否自动创建数据库的全局配置，默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的全局配置，默认为true autoCreateTable: true <your ds key>: # 是否自动创建数据库的数据源配置，默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的数据源配置，默认为true…

  史, 昂

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