深度分页问题优化方案

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  1.5 Oinone与行业对比

  随着企业数字化转型的推进，软件公司获得了许多机会。尽管竞争日趋激烈，但由于需求旺盛，各种模式仍在不断涌现。因此，当前市场上存在各种各样的数字化转型解决方案，围绕企业的各个方面展开。每种解决方案都有其优点和缺点。本文将从定位、技术和产品等方面简单比较，帮助您从不同的视角了解Oinone的差异。 1.4.1 整体视角对比 一、与对标公司Odoo的对比 Odoo Oinone 定位 一站式全业务链管理平台：赋能企业信息化升级 一站式低代码商业支撑平台：赋能企业数字化升级 需求变化 关注单一企业的管理、流程、效率的提升 关注企业价值链的网络竞争，围绕外部协同、运营、数据、商业展开 技术更替 关注稳定、安全、功能丰富度 除了稳定、安全、功能丰富度以外，更强调需求响应速度、用户体验、系统承载极限与弹性扩展、智能化 表1-1 Oinone与对标公司Odoo的对比 二、与国内低代码或无代码公司对比 低代码或无代码公司 Oinone 定位 低代码开发工具：提供各类系统模版，基于模版快速搭建和个性化配置。但系统模版无法再升级 平台型SaaS：提供各类系统产品，产品安装后客户可以根据需求进行个性化调整，同时产品永远在线可升级 场景差异 只能支持企业内部人员使用，以完成部门级边缘系统为主，一般多为没有专业软件厂商支撑和强临时性特性 从内外部协同的商业场景出发，关注企业核心业务场景，适应【企业业务在线化后，所有的业务变化与创新都需要通过系统来触达上下游】的时代背景，以敏捷响应业务的变化与创新为目标 技术代差 单表支撑100万数据已是业内天花板 支撑单模型数据过亿，无单点瓶颈。封装互联网架构并且做到单体与分布式的灵活部署，为不同大小公司提供不同技术支撑 表1-2 Oinone与国内低代码/无代码公司对比 1.4.2 从技术角度对比 我们不会与其他无代码平台进行比较，因为它们不能解决业务复杂性的问题。相反，我们将重点介绍三种不同的低代码平台模式（如下图1-8所示）。 第一种模式是最基础的低代码平台，也被称为代码生成器。它通过预定义应用程序模板和必要的配置生成代码，简化了工程搭建并提供了一些基础逻辑。虽然在信息化时代内部流程标准化方面较为适合，但在数字化时代外部协同业务在线的情况下就不那么合适了。因为这种模式不能减少研发难度和提高效率，也无法体现敏捷迭代快速创新的优势。 第二种模式是经典的低代码平台，以元数据为基础，以模型为驱动。当无法满足需要时，通过特定方式将代码以插件的形式注入平台，作为低代码平台的内置逻辑，供设计器使用。它的优点在于降低了研发门槛，当无法满足需求时才需要编写代码。它可以实现企业内部的复杂流程和复杂逻辑，但其性能和工程管理存在局限性。性能问题使其不适合处理互联网化的在线业务，而工程管理问题则使其不适合处理快速变化的业务。这也是许多研发人员反对低代码的核心原因之一，因为研发人员变成了辅助角色，而软件工程是一门需要技术能力的学科，让没有技术能力的人主导是违反常理的。对于软件产品公司来说，产品需要迭代规划，需要多人协作，需要工程化管理。 第三种模式是oinone提出的基于互联网架构的低代码平台，它采用低无一体的设计。首先，oinone屏蔽了互联网架构带来的复杂性。其次，同样以元数据为基础，以模型为驱动，但是元数据的生成方式有两种：一种是使用无代码设计器（与经典低代码相同），另一种是通过代码来描述元数据。通过使用代码来描述元数据，可以无缝地与代码衔接，并在不改变研发习惯的情况下降低门槛、提高效率，并进行工程化管理。 最后总结来说：低无一体不仅仅是指两种模式的结合，还包括两种模式的融合应用方式。具体来说，这种融合应用方式可以分为两种情况： 当开发核心产品时，主要采用低代码开发，无代码设计器作为辅助。这种方式可以提高开发效率和代码质量，同时保证产品的快速迭代和升级。 当需要满足个性化或非产品支持的需求时，主要采用无代码设计器，低代码作为辅助。这种方式可以快速地满足客户需求，并且避免对产品的核心代码产生影响。 简单来说，低代码模式适用于产品的迭代升级，而无代码设计器则适用于满足个性化和非产品支撑的额外需求。低代码和无代码模式在整个软件生命周期中都有各自的价值，在不同场景下可以相互融合，发挥最大的优势。 图1-8 代码生成器、低代码平台与Oinone的优缺点对比 1.4.3 从产品角度对比 产品上的对比，从客户、场景满足度、再次销售三个方面来做简易的对比 一、Oinone vs 数字化软件服务商 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件，更高性价比、用户体验客户范围：5000万~5亿、5亿～100亿、标杆：100亿～1000亿、1000亿以上 满足企业核心业务需求，并联合伙伴一起满足企业所有需求，无需集成提供统一工作台、数据接口、底层协议，无论基于Oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式，收费方式不同：OP按买断方式进行，SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 数字化软件服务商 针对成熟的大型企业需投入巨大资源和成本客户范围：100亿～1000亿、1000亿以上 满足企业部分需求，无法输出技术标准，无法解决多供应商一起开发的问题，只能通过集成实现对接 OP模式进行销售，通过设置权限来进行来实现二次销售或无法进行二次销售 表1-3 Oinone vs 数字化软件服务商 二、Oinone vs 低代码或无代码行业 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围：5000万~5亿、5亿～100亿、标杆：100亿～1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发，强业务场景驱动，符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。提供统一工作台、数据接口、底层协议，无论基于oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式，收费方式不同：OP按买断方式进行，SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 低代码或无代码公司 针对小微企业内部信息化管理诉求，以表单流程为主客户范围：5亿以下 满足企业部门级信息化的适应性需求，无法满足企业核心业务管理与业务创新诉求 按应用模块进行收费，新的模块进行二次销售 表1-4 Oinone vs 低代码或无代码行业 三、Oinone vs 国外对标公司Odoo 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围：5000万~5亿、5亿～100亿、标杆：100亿～1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发，强业务场景驱动，符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。基线产品覆盖：采购、营销、服务、销售、交易等企业商业领域。主要涉及行业：零售品牌。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式，收费方式不同：OP按买断方式进行，SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 Odoo 一站式企业管理软件客户范围：5000万~5亿、5亿～100亿、标杆：100亿～1000亿、1000亿以上 从企业内部管理需求出发，逐渐拥有互联网相关应用组件，但还是属于强内部管理、弱外部场景。基线产品覆盖：业务财务一体化、人财务、进销存。主要涉及行业：建造业。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式，收费方式相同：按用户数+应用模块进行收费新的模块进行二次销售 表1-5 Oinone vs 国外对标公司Odoo

  史, 昂

  2024年5月23日

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  GQL GET 请求生成图片文件流 — 技术实现方案

  GQL GET 请求生成图片文件流 — 技术实现方案 基于 Oinone/Pamirs GQL GET 文件流机制，参考 FileAction#downloadFormData（查询型）与 ExcelExportTaskAction#createExportTask（同步写流），实现「按业务 ID 动态生成图片并输出文件流」的通用指南。 1. 背景与目标 1.1 需求 在业务场景中，需要根据业务 ID（如订单 ID、模板 ID、单据 ID）在后端动态渲染图片（条码、标签、证书、预览图等），并将结果以文件流形式返回给前端。 1.2 约束 复用 Oinone 既有鉴权、会话、模块路由体系，不新增独立 REST 下载接口。 与 Excel 同步导出保持一致的调用方式：通过 GET 访问 /pamirs/{module}?query=…&variables=…。 前端仅两种消费方式： 页面预览：<img :src="imageUrl" /> 触发下载：window.open(imageUrl, '_blank') 2. 参考实现 2.1 查询型文件流（图片查看应对齐此模式） 图片查看属于只读查询，应使用 query + @Function(type = QUERY)，与 CDN 文件下载一致： // @oinone/kunlun-vue-ui-common/…/UploadService.ts const gql = `query{resourceFileFormQuery{downloadFormData(resourceFileForm:{downloadUrl:"${url}"}){filename}}}`; window.open(UrlHelper.appendBasePath(`/pamirs/file?query=${encodeURIComponent(gql)}`), '_blank'); // pamirs-core/pamirs-file2/…/FileAction.java @Function.Advanced(displayName = "前端下载数据", type = FunctionTypeEnum.QUERY) public ResourceFileForm downloadFormData(ResourceFileForm resourceFileForm) { // 直接写 HttpServletResponse 输出流 response.setContentType("application/octet-stream"); response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=" + …); IOUtils.copy(inputStream, response.getOutputStream()); return new ResourceFileForm(); } 图片查看用 GQL.query，不用 GQL.mutation。 2.2 同步写流机制（共用） 无论 query 还是 mutation，文件流输出的底层机制相同：在 Function/Action 执行过程中直接写 HttpServletResponse。 2.2.1 HTTP 网关：RequestController GET /pamirs/{moduleName}?query={gql}&variables={json} POST /pamirs/{moduleName} body: { query, variables } GET 与 POST 走同一执行链路： // pamirs-framework/pamirs-gateways-graph-java/…/RequestController.java @RequestMapping(value = "/pamirs/{moduleName}", method = RequestMethod.GET) public DeferredResult<String> pamirsGet( @PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestParam("query") String gql, @RequestParam(value = "variables", required = false) String variables, …) { PamirsClientRequestParam gqlRequest = new PamirsClientRequestParam(); gqlRequest.setQuery(gql); if (!StringUtils.isBlank(variables)) { gqlRequest.setVariables(JsonUtils.parseMap(variables)); } return pamirsPost(moduleName, gqlRequest, request, response); } variables.path 在 RequestHelper.preparePamirsRequestParam 中经 SessionPrepareApi.prepare 注入会话上下文，与前端 getSessionPath() 对应。 2.2.2 Excel 导出对照：ExcelFileServiceImpl#doExportSync Excel 同步导出使用 mutation（createExportTask），因为会创建导出任务记录；图片查看无此副作用，故用 query。 同步导出的关键：劫持 FileClient.upload，将字节直接写入当前…

  nation

  2026年7月2日

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  4.2.5 框架之网络请求-Request

  在中后台业务场景中，大部分的请求时候是可以被枚举的，比如创建、删除、更新、查询。在上文中，我们讲了httpClient如何自定义请求，来实现自己的业务诉求。本文中讲到的Request是离业务更近一步的封装，他提供了开箱即用的API，比如insertOne、updateOne，它是基于HttpClient做的二次封装，当你熟悉Request时，在中后台的业务场景中，所有的业务接口自定义将事半功倍。 一、Request详细介绍 元数据-model 获取模型实例 import { getModel } from '@kunlun/dependencies' getModel('modelName'); 图4-2-5-1 获取模型实例 清除所有缓存的模型 import { cleanModelCache } from '@kunlun/dependencies' cleanModelCache(); 图4-2-5-2 清除所有缓存的模型 元数据-module 获取应用实例，包含应用入口和菜单 import { queryModuleByName } from '@kunlun/dependencies' queryModuleByName('moduleName') 图4-2-5-3 获取应用实例 查询当前用户所有的应用 import { loadModules } from '@kunlun/dependencies' loadModules() 图4-2-5-4 查询当前用户所有的应用 query 分页查询 import { queryPage } from '@kunlun/dependencies' queryPage(modelName, { pageSize: 15, // 一次查询几条 currentPage, 1, // 当前页码 condition?: '' // 查询条件 maxDepth?: 1, // 查几层模型出来，如果有2，会把所有查询字段的关系字段都查出来 sort?: []; // 排序规则 }, fields, variables, context) 图4-2-5-5 分页查询 自定义分页查询-可自定义后端接口查询数据 import { customQueryPage } from '@kunlun/dependencies' customQueryPage(modelName, methodName, { pageSize: 15, // 一次查询几条 currentPage, 1, // 当前页码 condition?: '' // 查询条件 maxDepth?: 1, // 查几层模型出来，如果有2，会把所有查询字段的关系字段都查出来 sort?: []; // 排序规则 }, fields, variables, context) 图4-2-5-6 自定义分页查询 查询一条-根据params匹配出一条数据 import { queryOne } from '@kunlun/dependencies' customQueryPage(modelName, params, fields, variables, context) 图4-2-5-7 根据params匹配出一条数据 自定义查询 import { customQuery } from '@kunlun/dependencies' customQuery(methodName, modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-8 自定义查询 update import { updateOne } from '@kunlun/dependencies' updateOne(modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-9 update insert import { insertOne } from '@kunlun/dependencies' insertOne(modelName, record, fields, variables, context) 图4-2-5-10 insert delete import { deleteOne } from '@kunlun/dependencies'…

  史, 昂

  2024年5月23日

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  RocketMQ如何配置日志路径和日志自动清理规则

  RocketMQ的日志路径和日志自动清理规则可以通过以下方式进行配置： 配置日志路径 对于RocketMQ客户端： RocketMQ客户端日志默认存储在系统盘的特定位置，但你可以通过JVM启动参数来修改日志的输出路径。例如，在启动Java应用时，可以通过 -Dlogging.path 或 -Drocketmq.client.logRoot 参数指定日志根目录。例如： java -Drocketmq.client.logRoot=/path/to/your/log/directory -jar your_application.jar 对于RocketMQ服务端（Broker和NameServer）： RocketMQ服务端的日志路径通常在 conf/logback_broker.xml（对于Broker）和 conf/logback_namesrv.xml（对于NameServer）配置文件中定义。你可以在这些XML配置文件中修改 <property name="LOG_HOME"> 的值来改变日志存储路径。 配置日志自动清理规则 RocketMQ服务端提供了日志滚动策略来自动清理旧日志，这通常在上述提到的 logback_broker.xml 和 logback_namesrv.xml 文件中通过Logback的RollingPolicy配置实现。例如，可以配置文件大小限制、保留文件数量等： <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <file>${LOG_HOME}/rocketmq.log</file> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <!– 按天滚动日志文件 –> <fileNamePattern>${LOG_HOME}/archived/rocketmq.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern> <!– 保留最多30天的日志 –> <maxHistory>30</maxHistory> <!– 单个日志文件最大大小，默认RocketMQ不直接支持配置此参数，但可通过Logback的SizeAndTimeBasedFNATP配置间接控制 –> <!–<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">–> <!–<maxFileSize>100MB</maxFileSize>–> <!–</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>–> </rollingPolicy> … </appender> 请注意，虽然RocketMQ客户端日志默认不直接支持配置单个日志文件大小，但你可以通过外部日志框架（如Logback或Log4j）的配置来间接影响日志文件的大小管理。 对于日志清理，RocketMQ本身对于消息存储的文件有自动清理机制，但针对日志文件的自动清理主要依赖于日志框架的配置，如上述Logback的配置示例所示。 确保在修改任何配置前备份原有的配置文件，并且理解修改可能对系统监控和故障排查造成的影响。

  nation

  2024年5月28日

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  4.7.8.7版本升级说明-20240514

  版本号： 4.7.8.7版本发布日期：2024.05.14更新要点：新增独立流程设计器镜像 4.7.8.7版本 升级内容 新增独立流程设计器镜像 修复流程设计器已知问题 版本包信息 未使用到的版本号请忽略，按项目中使用到的进行替换 <!– 平台基础 –> <pamirs.middleware.version>4.7.8.3</pamirs.middleware.version> <pamirs.k2.version>4.7.8.3</pamirs.k2.version> <pamirs.framework.version>4.7.8.7</pamirs.framework.version> <pamirs.boot.version>4.7.8.6</pamirs.boot.version> <pamirs.distribution.version>4.7.8.3</pamirs.distribution.version> <!– 平台功能 –> <pamirs.metadata.manager>4.7.8</pamirs.metadata.manager> <pamirs.core.version>4.7.8.7</pamirs.core.version> <pamirs.workflow.version>4.7.8.5</pamirs.workflow.version> <pamirs.workbench.version>4.7.8</pamirs.workbench.version> <pamirs.data.visualization.version>4.7.8</pamirs.data.visualization.version> 体验镜像：（所有中间件及前后端服务，包含全部设计器）docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer:4.8.2.4-allinone-full 部署镜像：（包含前后端服务，包含全部设计器）docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer:4.8.2.4-allinone-mini 独立部署流程设计器镜像：（包含前后端服务，仅包含流程设计器）docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer:4.8.2.4-allinone-mini-workflow 如果您有任何问题、建议或反馈，请随时联系我们。为了获得最佳体验，请及时更新至最新版本。我们将继续努力改进产品，提供更好的服务。谢谢！

  张博昊

  2024年5月14日

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