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本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式,包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 一、数据存储的序列化 (举例) 使用@Field注解的serialize属性来配置非字符串类型属性的序列化与反序列化方式,最终会以序列化后的字符串持久化到存储中。 ### Step1 新建PetItemDetail模型、并为PetItem添加两个字段 PetItemDetail继承TransientModel,增加两个字段,分别为备注和备注人 package pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.TransientModel; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Model.model(PetItemDetail.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品详情",summary = "商品详情",labelFields = {"remark"}) public class PetItemDetail extends TransientModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemDetail"; @Field.String(min = "2",max = "20") @Field(displayName = "备注",required = true) private String remark; @Field(displayName = "备注人",required = true) private PamirsUser user; } 图3-3-7-1 PetItemDetail继承TransientModel 修改PetItem,增加两个字段petItemDetails类型为List和tags类型为List,并设置为不同的序列化方式,petItemDetails为JSON(缺省就是JSON,可不配),tags为COMMA。同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = varchar(1024)),防止序列化后存储过长 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.PetItemDetail; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.NullableBoolEnum; import java.math.BigDecimal; import java.util.List; @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "商品名称",required = true) private String itemName; @Field(displayName = "商品价格",required = true) private BigDecimal price; @Field(displayName = "店铺",required = true) @Field.Relation(relationFields = {"shopId"},referenceFields = {"id"}) private PetShop shop; @Field(displayName = "店铺Id",invisible = true) private Long shopId; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private…
组件生命周期的意义所在:比如动态创建了「视图、字段」,等它们初始化完成或者发生了修改后要执行业务逻辑,这个时候只能去自定义当前字段或者视图,体验极差,平台应该提供一些列的生命周期,允许其他人调用生命周期的api去执行对应的逻辑。 一、实现原理 图4-2-1-1 实现原理 当用户通过内部API去监听某个生命周期的时候,内部会动态的去创建该生命周期,每个生命周期都有「唯一标识」,内部会根据「唯一标识」去创建对应的「Effect」,Effect会根据生命周期的「唯一标识」实例化一个「lifeCycle」,「lifeCycle」创建完成后,会被存放到「Heart」中,「Heart」是整个生命周期的心脏,当心脏每次跳动的时候(生命周期被监听触发)都会触发对应的生命周期 二、生命周期API API 描述 返回值 View LifeCycle onViewBeforeCreated 视图创建前 ViewWidget onViewCreated 视图创建后 ViewWidget onViewBeforeMount 视图挂载前 ViewWidget onViewMounted 视图挂载后 ViewWidget onViewBeforeUpdate 视图数据发生修改前 ViewWidget onViewUpdated 视图数据修改后 ViewWidget onViewBeforeUnmount 视图销毁前 ViewWidget onViewUnmounted 视图销毁 ViewWidget onViewSubmit 提交数据 ViewWidget onViewSubmitStart 数据开始提交 ViewWidget onViewSubmitSuccess 数据提交成功 ViewWidget onViewSubmitFailed 数据提交失败 ViewWidget onViewSubmitEnd 数据提交结束 ViewWidget onViewValidateStart 视图字段校验 ViewWidget onViewValidateSuccess 校验成功 ViewWidget onViewValidateFailed 校验失败 ViewWidget onViewValidateEnd 校验结束 ViewWidget Field LifeCycle onFieldBeforeCreated 字段创建前 FieldWidget onFieldCreated 字段创建后 FieldWidget onFieldBeforeMount 字段挂载前 FieldWidget onFieldMounted 字段挂载后 FieldWidget onFieldBeforeUpdate 字段数据发生修改前 FieldWidget onFieldUpdated 字段数据修改后 FieldWidget onFieldBeforeUnmount 字段销毁前 FieldWidget onFieldUnmounted 字段销毁 FieldWidget onFieldFocus 字段聚焦 FieldWidget onFieldChange 字段的值发生了变化 FieldWidget onFieldBlur 字段失焦 FieldWidget onFieldValidateStart 字段开始校验 FieldWidget onFieldValidateSuccess 校验成功 FieldWidget onFieldValidateFailed 校验失败 FieldWidget onFieldValidateEnd 校验结束 FieldWidget 表4-2-1-1 生命周期API 上面列出的分别是「视图、字段」的生命周期,目前Action的生命周期还没有,后续再补充。 三、第一个View组件生命周期的监听(举例) Step1 新建registryLifeCycle.ts 新建registryLifeCycle.ts,监听宠物达人的列表页。’宠物达人table_demo_core’为视图名,您需要找后端配合 import { onViewCreated } from '@kunlun/dependencies' function registryLifeCycle(){ onViewCreated('宠物达人table_demo_core', (viewWidget) => { console.log('宠物达人table_demo_core'); console.log(viewWidget); }); } export {registryLifeCycle} 图4-2-1-2 新建registryLifeCycle.ts Step2 修改main.ts 全局注册lifeCycle import { registryLifeCycle } from './registryLifeCycle'; registryLifeCycle(); 图4-2-1-3 修改main.ts Step3 看效果 图4-2-1-4 示例效果 四、第一个Filed组件生命周期的监听(举例) Step1 修改registryLifeCycle.ts 通过onFieldValueChange增加宠物达人搜索视图的name(达人)字段的值变化进行监听。 宠物达人search:name 代表 视图名:字段名 import { onViewCreated , onFieldValueChange} from '@kunlun/dependencies' function registryLifeCycle(){ onViewCreated('宠物达人table_demo_core', (viewWidget) => { console.log('宠物达人table_demo_core'); console.log(viewWidget); }); onFieldValueChange('宠物达人search:name', (filedWidget) => { console.log('宠物达人search:name');…
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
扩展点结合拦截器的设计,oinone可以点、线、面一体化管理Function 扩展点用于扩展函数逻辑。扩展点类似于SPI机制(Service Provider Interface),是一种服务发现机制。这一机制为函数逻辑的扩展提供了可能。 一、构建第一个扩展点 自定义扩展点(举例) 在我们日常开发中,随着对业务理解的深入,往往还在一些逻辑中会预留扩展点,以便日后应对不同需求时可以灵活替换某一小块逻辑。 在3.3.4【模型的继承】一文中的PetCatItemQueryService,是独立新增函数只作公共逻辑单元。现在我们给它的实现类增加一个扩展点。在PetCatItemQueryServiceImpl的queryPage方法中原本会先查询PetCatType列表,我们这里假设这个逻辑随着业务发展未来会发生变化,我们可以预先预留【查询萌猫类型扩展点】 Step1 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点命名空间:在接口上用@Ext声明扩展点命名空间。会优先在本类查找@Ext,若为空则往接口向上做遍历查找,返回第一个查找到的@Ext.value注解值,使用该值再获取函数的命名空间;如果未找到,则返回扩展点全限定类名。所以我们这里扩展点命名空间为:pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点技术名称:先取@ExtPoint.name,若为空则取扩展点接口方法名。所以我们这里技术名为queryCatType package pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import java.util.List; @Ext public interface PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @ExtPoint(displayName = "查询萌猫类型扩展点") List<PetCatType> queryCatType(); } 图3-4-3-11 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint Step2 修改PetCatItemQueryServiceImpl(用Ext.run模式调用) 修改queryPage,增加扩展点的使用代码。扩展点的使用有两种方式 方法一,使用命名空间和扩展点名称调用Ext.run(namespace, fun, 参数); 方法二,使用函数式接口调用Ext.run(函数式接口, 参数); 我们这里用了第二种方式 用PetCatItemQueryCatTypeExtpoint的全限定类名作为扩展点的命名空间(namespace) 用queryCatType的方法名作为扩展点的技术名称(name) 根据namespace+name去找到匹配扩展点实现,并根据规则是否匹配,以及优先级唯一确定一个扩展点实现去执行逻辑 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; ……省略依赖包 @Model.model(PetCatItem.MODEL_MODEL) @Component public class PetCatItemAction extends DataStatusBehavior<PetCatItem> { @Override protected PetCatItem fetchData(PetCatItem data) { return data.queryById(); } @Action(displayName = "启用") public PetCatItem dataStatusEnable(PetCatItem data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } @Function.Advanced(displayName = "查询模型数据的默认过滤条件", type = FunctionTypeEnum.QUERY, managed = true) @Function(openLevel = {LOCAL}) public String queryFilters() { StringBuilder sqlWhereCondition = new StringBuilder(); // List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); List<PetCatType> typeList = Ext.run(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint::queryCatType, new Object[]{}); if(!CollectionUtils.isEmpty(typeList)){ // sqlWhereCondition.append("type_id"); sqlWhereCondition.append(PStringUtils.fieldName2Column(LambdaUtil.fetchFieldName(PetCatItem::getTypeId))); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(SqlConstants.IN).append(CharacterConstants.LEFT_BRACKET); for(PetCatType petCatType: typeList){ sqlWhereCondition.append(petCatType.getId()).append(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA); } sqlWhereCondition.deleteCharAt(sqlWhereCondition.lastIndexOf(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA)); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(CharacterConstants.RIGHT_BRACKET); } return sqlWhereCondition.toString(); } ……省略其他函数 } 图3-4-3-12 修改PetCatItemQueryServiceImpl Step3 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne 扩展点命名空间要与扩展点定义一致,用@Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) @ExtPoint.Implement声明这是在@Ext声明的命名空间下,且技术名为queryCatType的扩展点实现 package pro.shushi.pamirs.demo.core.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import java.util.List; @Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) public class PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne implements PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @Override @ExtPoint.Implement(displayName = "查询萌猫类型扩展点的默认实现") public List<PetCatType> queryCatType() { PamirsSession.getMessageHub().info("走的是第一个扩展点"); List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); return typeList; } } 图3-4-3-13 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne Step4…
1. 流程触发 新增的流程设计页面默认包含两个节点,一个是流程的触发节点:确定流程开始的条件;另一个是流程结束的节点。 流程触发方式有模型触发、定时触发、日期触发三种方式,未设置流程触发方式时无法继续添加后续流程节点,同时无法进行流程发布,如左下图。触发方式设置完成后,可从左侧菜单栏拖入或流程箭头中的加号点击添加节点动作,如右下图。 1.1 模型触发 模型触发适用于模型中的数据字段变化开始流程的场景,比如员工请假审批流程。 模型触发的场景有数据的增删改,也可以对模型中的单个或多个字段进行条件筛选,若包含更新数据的场景可以设置选择更新字段,只有设置的字段更新才会触发流程,若不设置选择更新字段或者筛选条件,则模型中任一字段发生设置场景的变化时都会触发流程。 1.2 定时触发 定时触发适用于周期性调用流程的场景,比如仓库周期性盘点的流程。 需要设置一个流程第一次执行的时间,配置好循环的周期间隔。特殊的是选择周为周期时,当前周选中的日期也会执行流程。例:开始时间:2022-01-14(周四) 循环周期间隔:1周 自定义设置为周一到周五,则2022-01-15(本周五)也会执行流程操作。 1.3 日期触发 日期触发适用于模型中的日期时间字段引发流程的场景,比如给员工发生日祝福短信的流程。 设置日期触发时,若指定字段只包含日期,则必须要指定时刻,如左下图。例如给员工发生日祝福短信时根据模型中的员工生日数据获取到了执行流程的日期,需要制定开始该流程执行的具体时刻。若指定字段包含日期和时间,则不填写指定时刻时默认按照字段中的时刻开始执行流程,如右下图。例如办理业务后短信回访收集评价时根据模型中的业务完成时间,立即或延时发送短息。