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Apache OFbiz service engine 源代码解读
上一篇看完了ofbiz entity engine,这篇再来过一下ofbiz的service engine。service engine层在设计模式的使用上跟entity engine有些相似,最典型的就是“业务代表”模式。service engine跟entity engine是紧密相关的,大部分的业务系统所要运行的服务都是跟关系数据库相关的。
service engine对于服务编写的方式有着很广泛的“自由”,你能够选择它内置引擎支持的不论什么一种方式来编写服务。同一时候对于eca的支持对于事务的支持以及对于权限的支持都很的完好。
Service运行方式的抽象——LocalDispatcher
该接口提供了ofbiz中service调度运行器基本协议方法的定义。包括:- 同步运行
- 异步运行(事实上也是基于job加多线程)
- 定时运行(基于job以及job pool)
- 增加【提交/回滚事务时运行的】service
- 一些关键“传输对象”的訪问器
LocalDispatcher的抽象实现——GenericAbstractDispatcher
- ctx:serviceengine的上下文对象
- dispatcher:ServiceDispatcher的实例,是真正的服务运行者
LocalDispatcher的标准通用实现——GenericDispatcher
假设你关注一下他们的返回值类型,你就能知道为什么之前提到LocalDispatcher是“业务代表”对象了。它将成为应用程序其它组件与service engine打交道的主要代理人(就跟entity engine层的Delegator接口一样),因此在这些方法中实例化的GenericDispatcher对象都向上转型为了LocalDispatcher。
由于它是关键对象创建它的代价比較大。考虑到性能因素GenericDispatcher为全部的dispatcher对象提供缓存。另外一个须要关注的是:GenericDispatcher大量依赖ServiceDispatcher(从其构造器须要注入ServiceDispatcher的实例就能够看出来)。或者你能够看到以下实现的全部的runXXX接口方法基本都是依赖ServiceDispatcher去运行的。
真正的服务调度器——ServiceDispatcher
protected Delegator delegator = null; protected GenericEngineFactory factory = null; protected Authorization authz = null; protected Security security = null; protected Map<String, DispatchContext> localContext = null; protected Map<String, List<GenericServiceCallback>> callbacks = null; protected JobManager jm = null; protected JmsListenerFactory jlf = null;
ServiceDispatcher的构造方式跟GenericDispatcher相似。都是将构造器设置为protected,对外通过静态方法获得实例,同一时候拥有对它自身实例对象的缓存。
事实上。在业务系统中大部分的操作都是跟数据库打交道。而Delegator又是entity层的业务代表,所以ServiceDispatcher很依赖于Delegator。
而服务终于究竟是怎样被运行的呢?终于每一个服务都是依赖于符合它运行条件的运行引擎来运行的!(关于各种引擎,后面会介绍)。上面的关键部件里有个GenericEngineFactory的实例,它用于创建合适的运行引擎。
以下简述一个通用服务的运行过程:- 定义或者初始化一堆运行过程中须要用到的參数
- 检測服务是否带有锁标识:假设有。则创建一个锁,并获得锁对象
- 创建一个上下文对象,假设服务的运行过程中须要携带參数,将參数都增加上下文对象
- 检測上下文对象的Locale
- 对当前service进行log
- 检測当前服务是否定义有event,假设有,一次全部取出
- 取得合适的运行引擎
- 更新上下文对象中,IN 类型參数的默认值
- 假设该服务被定义为在事务中运行。则启用事务
- 依次运行“global-rollback”、“global-commit”、“auth”相关event的action。并带出运行结果
- 检查pre-auth的运行结果是否为失败或错误
- 检查上下文对象中键值对參数的权限。同一时候设置【key为"userLogin"】的value为【用户信息对象】
- 检查userLogin相应的用户信息对象。假设权限验证失败,则抛出异常
- 运行“in-validate”预检查事件,同一时候带出对action的运行结果
- 检查是否有失败或错误产生
- 检查全部上下文參数中输入參数是否合法
- 运行“invoke”事件。同一时候带出action的运行结果
- 检查是否有失败或错误产生
- 通过服务运行引擎来运行服务并取得运行结果
- 通过服务运行引擎发送服务回调。假设运行结果不为空,则将其增加result结果集
- 检查是否有错误或失败产生
- 错误处理
- 又一次构建一个eca的上下文对象
- 运行“out-validate”事件,同一时候带出结果集
- 验证结果集中得输出參数是否合法
- 运行“commit”事件,同一时候带出结果集
- 检測结果集是否含有失败或者错误
- 运行“global-commit-post-run”事件。同一时候带出结果
- 进入异常处理部分:通过服务引擎。发送带异常的回调,回滚事务
- 进入finally部分:假设有错误。回滚事务,否则提交事务,调用notification,这里的事件是由结果集来决定的
- 进入外层finally部分:假设锁没有被释放,则释放锁。
恢复父级事务
- 运行“return”事件。同一时候带出结果集
- 返回结果集,方法结束
服务调度的上下文——DispatchContext
异步请求器——GenericRequester
该接口定义了两个回调方法:一个用于接受一个map(一般是上面serviceDispatcher的运行结果)。还有一个接受一个Throwable对象。它基本的用途就是在调用runAsync方法的时候(异步运行服务)。将该接口的实现者作为參数传入(能够理解为回调对象)。
基本的过程是这种:
首先,ServiceDispatcher实例调用runAsync方法,在该方法接受一个GenericRequester类型的參数。在方法内部真正的运行引擎会调用它自己的runAsync方法,该接口的实例继续向前传递作为參数。而运行引擎对该runAsync的实现主要在GenericAsyncEngine中。实现的方式是这种:它终于会用GenericRequester的实例以及一些其它对象创建一个我们以下会提到的GenericServiceJob的实例。终于所谓的Async仅仅只是是转化为了其它线程去独立运行一个Job而已,在该job的exec方法中。dispatcher会同步运行runSync,然后得到结果,提供给GenericRequester调用(上面截图中得方法)。因此这里所谓的runAsync事实上是在另外一个独立的线程上去运行runSync。然后将结果传递给回调对象。运行回调方法而已。
Service中的任务——Job
- exec: 定义怎样运行一个job
- queue: 标识一个job是否“已压入队列”
用于运行服务的抽象Job——AbstractJob
从之前的继承关系图可见,它实现了Job接口,并对其进行了一定的扩展。它提供了一个带两个參数的构造方法,用于注入jobId/jobName。
并额外定义了两个protected的 成员变量:runtime/sequence。
对于最关键的exec方法。此处仍然将其标记为abstract,以待继承者实现。通用服务Job的异步运行类——GenericServiceJob
- dctx: DispatchContext类的实例
- context: Map<String, Object>的实例
同一时候还通过构造器注入了GenericRequester类的一个实例,来达到它异步获取结果的目的。
在exec方法的实现中,它首先通过dctx获得LocalDispatcher类的实例。
然后通过调用其runSync的实例方法来获得一个Map的结果对象。假设运行结果出现错误,则进入错误处理流程,否则通过GenericRequester的实例requester来接收结果。
大致的方式就是在还有一个线程上同步运行服务。
在此基础上,GenericServiceJob又定义了一个public方法:getServiceName。后面我们会看到它的继承类会override该方法。对持久化的job的调度运行——PersistedServiceJob
该类实现了entity service job。
支持将job持久化到数据库中。然后经过调度再运行。这里牵扯到数据库中的一张表:JOB_SANDBOX(该表位于数据库ofbiz中)。它用于存储持久化到数据库中的job信息。
因此该类的构造函数包括一个GenericValue类型的实例。用来表示JOB_SANDBOX中的一条job信息(在之前的讲ofbiz entity engine的文章中,我们提到过GenericValue,它用于表示一个通用的数据实体)。
queue方法的实现:
首先。它调用父类的queue方法(父类的实现。没有什么特别的意义)。然后它通过又一次获得该job对象,并显式刷新它(以防缓存等导致数据不一致),假设产生异常,则直接将runtime设置为-1,在AbstractJob中对isVaild的实现么。假设runtime小于0,则该方法返回false。接着。假设通过了验证。我们还须要check该job的“cancelDateTime”、“startDateTime”属性。假设它们两个其一不为null则说明该job不可用(已经运行过了)。仍然将runtime设置为-1。否则就设置startDateTime,statusId并将其持久化到数据库。
还有一个关键方法exec,在这里没有被override。而是沿用父类的实现。但该类提供了许多私有的辅助方法。来处理相关逻辑。
比方怎样初始化,假设重试,假设处理失败以及完毕逻辑。
job调用运行器——JobInvoker
JobInvoker专门用于运行job。
它提供多个接口用于对job的运行进行控制,包括:开启运行、停止运行、唤醒、杀死运行线程、以及提供对一系列运行參数的获取。
它实现了Runnable接口。可见它利用多线程技术来运行job。
构建它须要至少一个參数:JobPoller的实例(JobPoller是后面要谈到的job的轮询器)。
来看下它的构造方法:public JobInvoker(JobPoller jp, int wait) { this.created = new Date(); this.run = true; this.count = 0; this.jp = jp; this.wait = wait; // service dispatcher delegator name (for thread name) String delegatorName = jp.getManager().getDelegator().getDelegatorName(); // get a new thread this.thread = new Thread(this); this.name = delegatorName + "-invoker-" + this.thread.getName(); this.thread.setDaemon(false); this.thread.setName(this.name); if (Debug.verboseOn()) Debug.logVerbose("JobInvoker: Starting Invoker Thread -- " + thread.getName(), module); this.thread.start(); }
在初始化了相关參数之后。它将自身实例用于构造它的内部thread变量,在将线程显式设置为非daemon之后。即刻启动该线程的运行。
这种构建方式能够使得从对象被创建開始,它就以一个独立的线程開始运行,同一时候由于该thread成为它的一个内部成员变量,它拥有对该thread的全然控制权。
在正常情况下,run方法内运行着一个while循环,它首先从jobPoller获得下一个待运行的job,假设为空(代表临时没有等待运行的Job)则进入等待状态。假设获取到Job则运行。持久化Job的轮询器——JobPoller
JobInvoker负责job的调用运行,在jobinvoker中我们看到它是通过jobpoller的next方法获得即将运行的job的。所以,真实提供job的是JobPoller!
在JobPoller内部维护着两个关键变量:- pool:一个“线程池”。它是List<JobInvoker>类型的。前面提及到由于JobInvoker是一个独立的线程,所以pool是它的一个集合。
- run:是一组待运行的job集合
在构建jobPoller的时候,通过构造方法注入一个JobManager的实例(在run方法中。真正获取job的就是JobManager的实例)。在初始化相关參数之后。JobPoller以跟JobInvoker同样的方式启动线程。
线程启动。运行run方法。它首先睡眠30s(这能够让它等待jobManager又一次载入crashedjob)。然后通过jobManager获取一组joblist。将他们一个个入队,假设产生不论什么异常则运行stop动作。
以下我们来看入队流程:
首先。它将当前处理的job增加上面的run变量中。然后依据当前run的size以及pool的size又一次计算是否须要扩大pool(创建新的jobInvoker,来增加吞吐量)。
另外pool里的每一个jobInvoker实例都是从jobpoller的next方法获得job,而next方法就是从run集合里删除并返回一个job。
pool的初始化是通过createThreadPool方法来完毕的。它会创建最小数量的JobInvoker。而上面我们也提到过,JobInvoker是创建即运行的线程。job 的控制中心——JobManager
上面有提到过JobManager。事实上它是 “传输对象”模式的应用。
它集成了JobPoller/Delegator等关键对象来完毕对job的管理。
提供的功能包括:触发运行一个job、获取job list、以及创建schedulejob、获取job运行的相关运行时信息、对job运行器的控制等。
引擎的接口抽象——GenericEngine
是时候关注serviceengine中那些默默无闻的工作者——服务运行引擎。上面说到ServiceDispatcher是真实的运行服务的所在地。事实上,说到最后它还是借助于这些引擎来完毕的!
GenericEngine定义了引擎的一些契约方法。主要包括了服务的同步/异步调用。以及发送服务回调方法。第二个共同拥有參数ModelService类型的实例:它是一个通用的服务Model封装类,封装了运行一个服务所须要的一切(后面会提到)。第三个共同拥有參数为一个上下文对象。
抽象运行引擎——AbstractEngine
- dispatcher:ServiceDispatcher的实例
- locationMap:一个map,用于存储servicename跟该service的location之间的相应关系
JMS服务引擎——JmsServiceEngine
- runTopic - 以jms的“topic”模式运行(publish/subscribe)
- runQueue - 以jms的“queue”模式运行
- runXaQueue - 以jms的“xaQueue”模式运行
通用异步引擎——GenericAsyncEngine
同一时候。该抽象类也是众多子引擎的公共父类。
它将runSync的一系列重载方法标识为“Abstract”。仅仅实现了runAsync相关的方法。
简单来理一下对runAsync方法的实现:
假设该服务/job是须要持久化:
它首先往数据表RUNTIME_DATA中插入一条数据。并将上下文对象序列化入字段“runtimeInfo”。同一时候往表JOB_SANDBOX中插入一条数据
假设无需持久化。它直接构建一个GenericServiceJob的实例运行job。Entity服务引擎——EntityAutoEngine
SOAPclient引擎——SOAPClientEngine
脚本引擎——ScriptEngine
它基于J2SE提供的ScriptEngine来完毕脚本的运行。
在方法内部会封装一个上下文參数,将其传递给Java提供的ScriptEngine,终于通过调用Java提供的ScriptEngine的eval方法。
服务组引擎——ServiceGroupEngine
标准Java方法服务引擎——StandardJavaEngine
Groovy脚本服务引擎——GroovyEngine
最后通过第三方groovy运行时实现运行groovyscript。
HTTP 引擎——HttpEngine
该引擎用于运行httppost请求,并返回请求结果。
该service的location是其URL。
通过传递该service的location以及相关的參数,构造一个HTTPClient的实例来触发post请求。
BeanShell引擎——BeanShellEngine
BSF 引擎——BSFEngine
在runSync内部。它借助apache的BSFEngine来运行。
XML RPC引擎——XMLRPCClientEngine
然后依据配置信息创建一个XmlRpcClient。
它封装了详细的实现细节(详细内部也是通过apache的xmlrpcclient库来实现的)。终于调用XmlRpcClient实例的execute方法。
Rmi 服务引擎——RmiServiceEngine
RmiServiceEngine的实现借助于ofbiz的RemoteDispatcher。顾名思义。它是一个remotedispatcher。但它仅仅是定义了远程方法调用的接口。
RmiServiceEngine先通过service的location查找到属于该service的RemoteDispatcher然后调用它的runSync方法。通用消息监听器——GenericMessageListener
它继承了j2ee规范中关于jms的MessageListener(该接口须要实现一个方法:onMessage)。
而GenericMessageListener又定义了几个新的接口方法:
- close:关闭listener以及全部的连接
- load:启动listener以及全部的连接
- refresh:刷新连接
- isConnected:推断连接是否可用
Jms listener的抽象实现——AbstractJmsListener
AbstractJmsListener实现了GenericMessageListener以及j2ee的ExceptionListener接口。
在构造方法中,它初始化了一个LocalDispatcher类的实例。
对onMessage方法。它在接受到message之后,首先推断它是否是MapMessage的实例,假设是则运行runService方法。
而runService方法接受的參数就是终于在onMessage中拆封服务信息的message,然后通过localDispatcher运行。
refresh方法的实现很easy,先close然后再load
onException方法在产生异常的时候将会被触发。首先,它先将当前连接的状态设置为close状态。然后一直不停得调用refresh方法。直到isConnected方法返回true。当然,一旦产生异常就会睡眠10秒钟。
Jms topic listener——JmsTopicListener
jms将消息传递模式分为两大类:topic/queue,当中topic模式支持publish/subscribe。
JmsTopicListener继承自AbstractJmsListener,又一次实现了两个方法:- close:除了关闭连接,它还须要关闭topicsession
- load:做一些初始化动作,同一时候開始建立连接
Jms queue listener——JmsQueueListener
Jms listener创建工厂——JmsListenerFactory
JmsTopicListener与JmsQueueListener的构造器的凝视中说明了:建议不要自己手动创建它们。而是通过JmsListenerFactory来创建。
JmsListenerFactory实现了Runnable接口,因此它利用的是多线程技术。在它的构造器中,他就会启动自身实例的run方法。并将自身设置为非daemon线程。在启动之后,它会依据xml定义,去创建listener。另外,它还定义了关闭/刷新listener的方法。
远程调用的dispatcher接口——RemoteDispatcher
之前我们谈到ofbiz支持的众多service engine中就有一个RmiServiceEngine,它用于远程方法调用。
而它的运行则依赖于RemoteDispatcher。
之所以最開始我们介绍的“业务代理”称之为LocalDispatcher。就是为了跟这边的RemoteDispatcher以示差别。
RemoteDispatcher实现了JDK提供的Remote接口(该接口未提供不论什么接口方法的定义,属于标记接口)。在RemoteDispatcher中定义了一系列运行service的方法:
RemoteDispatcher的直接实现者——RemoteDispatcherImpl
服务锁实现的关键——ServiceSemaphore
因此,在ofbiz中服务能够具有具有锁的特性,它就是通过ServiceSemaphore实现的。
ofbiz眼下对service定义有三个信号:
- fail
- wait
- none
而存储“锁”的逻辑被封装在dbWrite方法:它接受两个參数:
- value - 这个是当前锁的entity对象
- delete - 标识是否删除锁的bool值
整个对锁的数据訪问操作都被包裹在事物中,依据delete来推断是删除还是创建锁。
对锁检查看是否须要等待的逻辑实如今方法:checkLockNeedToWait中。首先从数据库中去获取当前model对象的锁,假设没有则创建(创建即表示当前service拥有了锁)并返回false。
假设找到则返回true表示须要等待该service的锁被释放。
而详细对等待还是失败信号的处理位于方法waitOrFail中,假设当前servicemodel支持的是fail信号。则直接抛出一个异常。假设支持wait信号则在同意范围内不断尝试检測该service的锁是否被删除。
直到超时或者锁从数据库中删除。假设是由于超时则抛出一个异常。
好了,谈了这么多,上面的这些方法都是为两个基本的公共方法服务的:- acquire: 获得锁(假设锁不存在。则新建,新建后视为拥有;假设锁已存在。则锁住当前service的运行)
- release: 释放锁(从数据库中删除锁记录)
服务參数——ModelParam
<service name="lookupRoutingTask" engine="java" location="org.ofbiz.manufacturing.techdata.TechDataServices" invoke="lookupRoutingTask" auth="true"> <description>Only used to defined the query lookup for Routing Task</description> <attribute name="workEffortName" type="String" form-display="true" form-label="${uiLabelMap.ManufacturingTaskName}" mode="IN" optional="true"/> <attribute name="fixedAssetId" type="String" form-display="true" form-label="${uiLabelMap.ManufacturingMachineGroup}" mode="IN" optional="true"/> <attribute name="lookupResult" type="List" mode="OUT" optional="false"/> </service>
当中的attribute节点就是服务的參数节点。而该节点信息映射到程序中的model就是ModelParam。
实现服务接口的定义——ModelServiceIface
其它许多服务都实现了该接口,而一个服务实现还有一个接口服务须要给出“实现”的定义,在程序中相应的model即为:ModelServiceIface。相关配置形如:
<service name="basicGeneralLedgerPermissionCheck" engine="simple" location="component://accounting/script/org/ofbiz/accounting/permissions/PermissionServices.xml" invoke="basePermissionCheck"> <description>Basic General Ledger Permission Checking Logic</description> <implements service="permissionInterface"/> </service>
响应全部服务的消息通知——ModelNotification
该实体类封装了位于${project_base}/framework/service/config/serviceengine.xml中的关于通知分组的定义。
所谓的通知组(notificationgroup)可用于响应全部服务的消息(眼下仅仅支持sendMailFromScreen的响应方式)。通常情况下通知能够邮件的形式发出,所以其拥有处理邮件相关属性的方法比方获取from、to、cc、bcc等属性。发出通知的关键方法是:callNotify(它会构建通知的上下文,然后运行sendMailFromScreen服务).
service编程级别的权限实现——ModelPremGroup/ModelPermission
通过ofbiz的miniLang,你能够给service配置相应的权限。比方以下就是一种简单权限的配置:
<required-permissions join-type="AND"> <check-permission permission="SERVICE_INVOKE_ANY"/> </required-permissions>
当中:required-permissions节点名称用于表示一个权限组的节点,在程序中用ModelPremGroup表示。
它内部能够包括多种权限,比方:- check-permission
- check-role-member
- permission-service
服务的权限在这里相应的model是:ModelPermission。
当然permission-service权限不一定要包括在ModelPremGroup里,它也能够独立存在。这里,能够简单理解ModelPremGroup是ModelPermission的集合,与此同一时候ModelPremGroup还存储了ModelPermission之间的join关系(and /or)这个能够理解为多条件的逻辑表达式。
ModelPremGroup仅仅包括一个关键方法:evalPermissions。它会依据join关系以及每一个ModelPermission得出的bool结果计算终于的逻辑表达式结果。有点相似权限1join 权限2join 权限3(join:and / or)
而详细对每一个权限的验证则在ModelPermission里通过方法:evalPermission完毕。
它是一个对外的接口,内部有四个私有方法分别用于计算不同的权限:关于ECA——Rule& Condition & Action
除了普通的service还有一种广泛使用的基于事件和条件触发的service。它就是——SECA(Service event condition action)。来理解一下怎样的场景会使用这种service。首先须要了解。它是基于事件或者规则触发的。我们来看一个场景描写叙述:当你离开房间的时候,看一下有没有下雨。假设下雨了。带着伞。
这里e就是:当你离开房间时,它表示一个事件。c就是看看是否下雨了,它表示触发的条件。a就是:带着伞。这就是action。
在ofbiz的业务系统中包括许多的eca。它们都定义在:${project_baseDir}/applications/${project}/servicedef/secas.xml中。
我们来关注一下它在service层的表现方式。
对于某个eca的定义在service层相应的model为:ServiceEcaRule,它拥有一个名为eavl的方法。用于计算全部condition的值。
触发的条件相应的model为:ServiceCondition。它也包括一个名为eval的方法。用于计算当前Condition的值(Condition可能为某个service也可能为计算表达式)。
对于action的抽象,相应的model为:ServiceEcaAction。它包括一个runAction方法。用于运行action(事实上action也是某个service)。
eca package中还包括一个工具类:ServiceEcaUtil,它定义了一些辅助方法。
一个常见的eca定义形如:<eca service="updateCreditCardAndAddress" event="in-validate"> <condition field-name="expMonth" operator="is-not-empty"/> <condition field-name="expYear" operator="is-not-empty"/> <action service="buildCcExpireDate" mode="sync"/> </eca>
服务定义的解析器——ModelServiceReader
这样就须要一个对定义文件的解析器。它就是ModelServiceReader。它会解析服务定义文件的各个组成元素:
运行时的Service实体——RunningService
服务相关的辅助类——ServiceUtil
- 服务返回结果的推断
- 构造服务返回结果对象
- 构造不同的状态信息
- 改动/操作job的状态
- 其它辅助方法
服务运行时事务包装器——ServiceXaWrapper
该类对运行时服务提供事务支持。它继承自我在上篇文章中谈到的entity engine中的GenericXaResource(底层依赖于Java自带的事务机制)。
毫无疑问,有些服务依据其业务特性。他们须要事务的支持,比方在事务commit或rollback时我们须要去运行特定的服务。
ofbiz service engine也对事务进行了支持。事务的终结大概分为两种方式:commit/ rollback。
我们来看看ServiceXaWrapper是怎样支持事务的。
两个关键方法:它们负责触发事务不同的终结动作,但并不真正去运行事务,而是收集它须要的一些字段信息(比方服务的名称,服务须要的上下文參数。服务的运行模式是同步还是异步),然后再开启一个独立的线程去以事务的机制运行特定的服务方法。
commit以及rollback所收集的那些字段是通过什么方法设置的?ServiceXaWrapper对外提供了多个重载的setter:上面提到的ServiceXaWrapper提供的commit/rollback方法,能够理解为当某个事务commit/rollback时,须要运行的服务,而不是技术层面上的commit/rollback。
既然是须要运行的服务,终于都应该被commit。这边有些绕,须要分清楚,哪种是技术上的事务动作,哪种是业务上的动作名称,另外这里的事务主要指的是分布式事务,它们拥有一个Xid来作为事务的唯一标识)。
通用的服务model——ModelService
跟之前一篇解说entity engine里提及的ModelEntity一样。这边的ModelService也是作为传输对象。而不仅仅仅仅是一个model。
当然了。之前所提及的Service定义文件中的一些属性的model也被增加到ModelService中来。另外一个值得关注的是ModelService实现了AbstractMap,这也表明了它自身还是一个map(map中包括的成员都是服务定义文件中的服务节点的属性以及子节点)。
ModelService大概包括这样几类方法:- AbstractMap 定义的方法
- 提供对modelservice中各种属性不同的筛选以及获取方法
- 对数据的验证方法
- 对权限以及消息通知的计算
Apache OFbiz service engine 源代码解读