业务域是根据业务域对集成应用、开放接口进行归类管理。在创建集成应用、开发接口时，可选择归属的业务域。
操作入口：集成设计器——业务域。
业务域管理提供新增、删除、搜索操作。
支持按照编码、名称、描述搜索业务域。
新增业务域：输入业务域名称、描述新增。
当前业务域未被其他数据记录引用时，可删除成功，反之如果被引用了，不允许删除。
Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9427.html
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1. 什么是数据编码 当模型中的字段数据需要有一定的编码规定，可以在模型中设计模型或字段的数据编码。 编码预览：实时展示规则设置后的编码。 2. 编码前/后缀 编码前缀：必须以字母开头，且仅支持数字或字母，最多8个字符。 编码后缀：必须以字母开头，且仅支持数字或字母，最多8个字符。 3. 格式化日期 开关默认关闭，即数据编码中不包含日期。开关打开后，默认的日期格式为“年年年年月月日日”，也可以切换成“年年月月日日、年年月月、年年年年、年年”。 序列归零周期：与格式化日期选择有关，若选择为“年年年年月月日日”，则可选“年、月、日”，选择为“年年年年”，则只可选“年”数据编码序列会按照设置的这个周期归零。 4. 编码序列 编码方式：可选择连续序列或非连续序列，选择会影响后续包含哪些设置。 序列长度：序列包含多少位数字，可以设置1 – 18之间的整数。 序列起始值：数据编码序列的起始值，默认值为3。 当编码方式设置为非连续序列时，展示其余两个配置项。 步长类型：默认值为“自定义步长”，也可以设置成“1 – 10之间随机步长”。 步长：当选择“自定义步长”时，设置的步长即为真实步长。当选择“1 – 10之间随机步长”时，实际步长为1 – 设置值之间的随机整数。
Oinone体系中是不需要针对模型写SQL的，默认提供了通用的数据管理器。在带来便利的情况下，也导致传统的sql审查就没办法开展。但是我们可以以技术的手段收集慢SQL和限制问题SQL执行。 慢SQL搜集目的：去发现非原则性问题的慢SQL，并进行整改 限制问题SQL执行：对应一些不规范的SQL系统上直接做限制，如果有特殊情况手动放开 一、发现慢SQL 这个功能并没有直接加入到oinone的版本中，需要业务自行写插件，插件代码如下。大家可以根据实际情况进行改造比如： 堆栈入口，例子中只是放了pamirs，可以根据实际情况改成业务包路径 对慢SQL的定义是5s还是3s，根据实际情况变 package pro.shushi.pamirs.demo.core.plugin; import org.apache.ibatis.executor.Executor; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.session.ResultHandler; import org.apache.ibatis.session.RowBounds; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; @Intercepts({ @Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}) }) @Component @Slf4j public class SlowSQLAnalysisInterceptor implements Interceptor { @Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable { long start = System.currentTimeMillis(); Object result = invocation.proceed(); long end = System.currentTimeMillis(); if (end – start > 10000) {//大于10秒 try { StackTraceElement[] stackTraceElements = Thread.currentThread().getStackTrace(); StringBuffer slowLog = new StringBuffer(); slowLog.append(System.lineSeparator()); for (StackTraceElement element : stackTraceElements) { if (element.getClassName().indexOf("pamirs") > 0) { slowLog.append(element.getClassName()).append(":").append(element.getMethodName()).append(":").append(element.getLineNumber()).append(System.lineSeparator()); } } Object parameter = null; if (invocation.getArgs().length > 1) { parameter = invocation.getArgs()[1]; } MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) invocation.getArgs()[0]; BoundSql boundSql = mappedStatement.getBoundSql(parameter); Configuration configuration = mappedStatement.getConfiguration(); String originalSql = showSql(configuration, boundSql); originalSql = originalSql.replaceAll("\'", "").replace("\"", ""); log.warn("检测到的慢SQL为：" + originalSql); log.warn("业务慢SQL入口为：" + slowLog.toString()); } catch (Throwable e1) { //忽略 } } return result; } public String showSql(Configuration configuration, BoundSql boundSql) { Object parameterObject = boundSql.getParameterObject(); List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings(); String sql = boundSql.getSql().replaceAll("[\\s]+", " "); if (parameterMappings.size() > 0 && parameterObject != null) { TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry…
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/
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
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
