前一段时间写过一篇文章《实战，一个高扩展、可视化低代码前端，详实、完整》，得到了很多朋友的关注。其中的逻辑编排部分过于简略，不少朋友希望能写一些关于逻辑编排的内容，本文就详细讲述一下逻辑编排的实现原理。逻辑编排的目的，是用最少甚至不用代码来实现软件的业务逻辑，包括前端业务逻辑跟后端业务逻辑。本文前端代码基于typescript、react技术栈，后端基于golang。涵盖内容：数据流驱动的逻辑编排原理，业务编排编辑器的实现，页面控件联动，前端业务逻辑与UI层的分离，子编排的复用、自定义循环等嵌入式子编排的处理、事务处理等运行快照：前端项目地址：https://github.com/codebd
有时候，我们在处理大量文档的时候，需要批量给Word文档添加印章处理，方便打印操作，本篇随笔介绍利用Aspose.Word对Word文件添加印章处理以及实现业务数据的替换处理。1、利用Aspose.Word组件对Word文件添加印章处理简单的文档处理效果如下所示。和其他处理文档类似，我们首先根据Word文件路径，构建一个Aspose.Word.Document对象，如下所示。varsignWord=FileDialogHelper.OpenWord(false,"Advice.doc",basePath);vardoc=newDocument(signWord);在文档对象中，印章的处理，主要
低代码是传统软件开发逐步优化和演变的产物，并非全新革命。传统的开发方法过于昂贵和僵化，无法为企业提供所需的高效和敏捷的开发流程，且交付周期长定制能力弱，难以应对不断变化的市场和客户期望，为提高软件开发效率，对代码进行模块化组装的低代码产品进入开发者视野。低代码是基于可视化和模型驱动理念的快速应用程序开发方法，它能够在多数业务场景下实现大幅度的提效降本，为专业开发者提供了一种全新的高生产力开发方式。另一方面，低代码能够让不懂代码的人，通过“拖拉拽”开发组件，就能完成应用程序的搭建。低代码平台适合企业稳态业务流程的搭建以及敏态业务的开发需求。没有固有的数据架构，也没有固定的业务流程，通过可复用模型
根据《期货公司风险管理公司业务试点指引》试点业务包括基差贸易、仓单服务、合作套保、场外衍生品业务和做市业务。基差贸易，是指风险管理公司以确定价格或以点价、均价等方式提供报价并与客户进行现货交易的业务行为。仓单服务，是指风险管理公司以商品现货仓单串换、仓单质押、约定购回等方式为客户提供服务的业务行为。（上述仓单是指以实物商品为标的标准仓单、仓储物流企业出具的普通仓单、可转让提单等提货凭证或货权凭证。）合作套保，是指为规避客户现货生产经营中的市场风险，风险管理公司为客户提供套期保值服务，以抵销被套期项目全部或部分价格风险的业务行为。场外衍生品业务，是指风险管理公司根据与交易对手达成的协议直接进行场
随着暑期参观、研学热潮的到来，部分热门博物馆再现一票难求的火爆场景。不少游客发现热门博物馆参观门票预约难度直线上升。“今年暑假各大热门博物馆真的是人多到无法忍受的地步了”。“明明免费的票，现在却要加价买，逛个博物馆也要找代抢”。你们不是免费开放吗？为什么我们总预约不上，网上‘黄牛’票却满天飞？端午节一张‘黄牛’票花了我100块钱！你们就不管管？”登录博物馆App或小程序，填写个人信息，到达预定时后提交订单后，完成验证后页面却显示网络无连接，再次刷新后就显示预约已满，切换网络反复刷新重试数次，结果还是预约失败。 有不少网友在社交平台称也经历了同样的遭遇。有网友表示，每次刷到最后完成验证，页面就
写在前面这里只介绍liteflow的简单基础使用以及作者对liteflow进行可视化扩展的相关阐述一、背景及意义背景：对于拥有复杂业务逻辑的系统承载着核心业务逻辑，这些核心业务逻辑涉及内部逻辑运算，缓存操作，持久化操作，外部资源调取，内部其他系统RPC调用等等。项目几经易手，维护的成本就会越来越高。各种硬代码判断，分支条件越来越多。代码的抽象，复用率也越来越低，各个模块之间的耦合度很高。一小段逻辑的变动，会影响到其他模块，需要进行完整回归测试来验证。如要灵活改变业务流程的顺序，则要进行代码大改动进行抽象，重新写方法。实时热变更业务流程，几乎很难实现意义：逻辑解耦、提高扩展性、降低维护成本、能力
背景：在这篇文章之前，我读取数据库的数据没有形成规范，并且代码扩展性不好，使用率不高，而且比较混乱。数据库信息的替换也比较混乱。坏习惯包括：连接数据库之后就开始读数，读完就结束，数据的存放也没有规范，而且容易重复读取。现在将代码分为几层，一层是底层，就是单独连接数据库，在这基础上封装第二个类别，加上了线程锁和时间表，用于确保读数的稳定和超时错误提醒。第三层才是真正的业务，第三层的类里面封装了很多读取不同数据表的方法，每一个方法就是读一个表，然后将数据缓存起来，并且设置好更新数据缓存的时间（例如24小时），和维护多线程读数。第四层也就是简单的调用第三层即可，然后所有的数据都可以读取然后缓存到我们
背景：在这篇文章之前，我读取数据库的数据没有形成规范，并且代码扩展性不好，使用率不高，而且比较混乱。数据库信息的替换也比较混乱。坏习惯包括：连接数据库之后就开始读数，读完就结束，数据的存放也没有规范，而且容易重复读取。现在将代码分为几层，一层是底层，就是单独连接数据库，在这基础上封装第二个类别，加上了线程锁和时间表，用于确保读数的稳定和超时错误提醒。第三层才是真正的业务，第三层的类里面封装了很多读取不同数据表的方法，每一个方法就是读一个表，然后将数据缓存起来，并且设置好更新数据缓存的时间（例如24小时），和维护多线程读数。第四层也就是简单的调用第三层即可，然后所有的数据都可以读取然后缓存到我们
最近，我开始使用Microservices，我使用Redis编写了一个用于服务发现的库，用于存储每个服务的url和端口号以及该条目的TTL值。事实证明这是一种昂贵的方法，因为对于任何其他服务的跨服务调用都需要对Redis的调用。缓存似乎不是一个好主意，因为服务不会一直处于启动状态，因此也可能会出现停机。因此，我想编写一个单独的微服务来处理业务流程部分。为此，我需要找出一个非常底层的网络协议(protocol)来处理心跳的交换(这将帮助我确定是否有任何服务实例不可用)。ZookeeperClient，redisClient之类的应用程序如何处理心跳？此外，跨服务call行业首选的协议(p
最近，我开始使用Microservices，我使用Redis编写了一个用于服务发现的库，用于存储每个服务的url和端口号以及该条目的TTL值。事实证明这是一种昂贵的方法，因为对于任何其他服务的跨服务调用都需要对Redis的调用。缓存似乎不是一个好主意，因为服务不会一直处于启动状态，因此也可能会出现停机。因此，我想编写一个单独的微服务来处理业务流程部分。为此，我需要找出一个非常底层的网络协议(protocol)来处理心跳的交换(这将帮助我确定是否有任何服务实例不可用)。ZookeeperClient，redisClient之类的应用程序如何处理心跳？此外，跨服务call行业首选的协议(p
