关于后端:FoxnicSQL-16-FoxnicSQL的模型关联方法

Foxnic-SQL (16) ——Foxnic-SQL的模型关联办法

概述

  本节咱们将用一个简略的例子，来阐明对象之间的关联关系，以及 Foxnic-SQL 是如何解决这种关联关系的。首先，咱们引入商城下单的简略业务模型，这个模型外面包含了商品、订单、订单明细以及收件人地址，这个模型足够简略，所以很容易剖析出他们之间的关联关系。

  本文中的示例代码均可在 https://gitee.com/LeeFJ/foxni... 我的项目中找到。

业务剖析

  从上面这个ER图，咱们能够看到四个表，订单(example_order)、订单明细(example_order_item)、商品(example_goods)、收件地址(example_address)，如果按惯例逻辑，咱们从订单开始动手，一个订单蕴含若干商品，并投第到一个地址上。

  不难剖析出他们之间的关系：一个订单只会有一个地址，所以他们是一对一的；把这个关系反一下，同一个地址可能会收到多个订单，所以他们是一对多的关系；通常来讲，订单和商品是属于多对多关系，因为一个商品能够属于不同的订单，一个订单也能够蕴含多个商品；同理能够推得，地址和商品也是多对多的关系。然而这样的关系剖析仿佛有点搞脑子。

  Foxnic-SQL 将这种进行简化，只有一对一或一对多两种关系。即，如果咱们将上述的四个表转换为实体类，当某一个类要持有对方时，它要为对方设置繁多属性还是 List 属性来判断两者关系。

  例如 Order 类要持有 Address 类时，它只须要定义一个属性 private Address address; 就能够了，这是 Order 对于 Address 就是一对一的关系；再如，Order 类要持有 Goods 则须要为其定义一个列表 private List<Goods> goodsList; 才能够，这时Order 对于 Goods 就是一对多的关系。

  Foxnic-SQL 要求尽可能剖析分明这些实体之间的关系，并配置到零碎中，最终造成一个实体关系的大地图，当咱们定义分明A持有B所须要的属性类型，咱们同时也就是构建了一个全局的对象模型，如图所示：

  上面，咱们用下单的这个例子，来零碎阐明 Foxnic-SQL 是如何实现关系搭建与模型的 Join。

生成表构造元数据

  要使表之间的关系能够在 Java 代码中可配置，那就必须能够在 Java 代码中能够援用到表。所以，第一步的工作就是将数据表对象化，Foxnic-SQL 的代码生成模块曾经实现了这部分工作，我只有做一些简略的配置即可实现调用生成 Java 模式的表构造，代码如下：

package com.leefj.foxnic.sql.demo.generator;import com.github.foxnic.dao.spec.DAO;import com.github.foxnic.generator.builder.constants.DBMetaClassFile;import com.leefj.foxnic.sql.demo.config.DBInstance;public class ExampleDBMetaGenerator {    /*** 运行main函数生成代码* */    public static void main(String[] args) throws Exception {        ExampleDBMetaGenerator g = new ExampleDBMetaGenerator();        g.buildDBMeta();    }    /*** 生成DBMeta数据* */    private void buildDBMeta() {        // 初始化 DAO 对象        DAO dao= DBInstance.DEFAULT.dao();        // 初始化全局设置        GeneratorUtil.initGlobalSettings();        // 初始化 DBMetaClassFile 构建器        DBMetaClassFile dbMetaBuilder=new DBMetaClassFile(dao,GeneratorUtil.getProject(), "com.leefj.foxnic.sql.demo.config","ExampleTables");        // 过滤与排除不须要的表        dbMetaBuilder.setTableFilter(table->{            table=table.toLowerCase();            // 仅生成以 example_ 结尾的表            if(table.startsWith("example_")) return true;            return false;        });        // 保留为 Java 代码        dbMetaBuilder.save(true);    }}

  运行 main 函数，将生成 com.leefj.foxnic.sql.demo.config.db.ExampleTables 类，这个类蕴含了相干业务表的表构造信息。因为代码较多此处不做展现，可签出残缺我的项目 https://gitee.com/LeeFJ/foxni... 查看。

生成根底实体

  所谓生成根底实体就是齐全依照表构造生成实体类，每个表按默认的命名转换器生成实体，对应的表字段则生成相应的类的成员属性。

package com.leefj.foxnic.sql.demo.generator;import com.github.foxnic.commons.project.maven.MavenProject;import com.github.foxnic.dao.spec.DAO;import com.github.foxnic.generator.builder.model.PoClassFile;import com.github.foxnic.generator.config.ModuleContext;import com.github.foxnic.sql.meta.DBTable;import com.leefj.foxnic.sql.demo.config.DBInstance;import com.leefj.foxnic.sql.demo.config.db.ExampleTables;/*** 实体类生成器* */public class EntityGenerator {    public static interface  Config  {        void config(PoClassFile poType);    }    private static final String BASE_PACKAGE = "com.leefj.foxnic.sql.demo.app";    /*** 须要首先运行 ExampleDBMetaGenerator 生成 ExampleTables 类* */    public static void main(String[] args) {        EntityGenerator generator = new EntityGenerator();        // 生成商品实体类        generator.generate(ExampleTables.EXAMPLE_GOODS.$TABLE);        // 生成订单实体类        generator.generate(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.$TABLE);        // 生成订单明细实体类        generator.generate(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.$TABLE);        // 生成地址实体类        generator.generate(ExampleTables.EXAMPLE_ADDRESS.$TABLE);    }    /**    * 按表生成    * */    public void generate(DBTable table) {        generate(table,null);    }    /**    * 按表生成    * */    public void generate(DBTable table,Config config) {        DAO dao = DBInstance.DEFAULT.dao();        MavenProject project = GeneratorUtil.getProject();        String pkg = table.name().split("_")[0];        String prefix = pkg + "_";        ModuleContext context = new ModuleContext(GeneratorUtil.initGlobalSettings(),table,prefix,BASE_PACKAGE + "." + pkg);        context.setDomainProject(project);        context.setServiceProject(project);        context.setDAO(dao);        if(config!=null) {            config.config(context.getPoClassFile());        }        context.buildPo();        context.buildVo();        context.buildService();    }}

  运行 main 办法将生成实体类代码，以上代码生成 PO、VO 对象以及这些类型对应的元数据类型，代码生成后如图所示：

退出扩大属性

  上面咱们要为这些实体类退出扩大属性，正如咱们刚刚在上文中剖析的那样，Order 类要持有 Address 类时，须要定义一个属性 private Address address; Order 类要持有 Goods 则须要为其定义一个列表 private List<Goods> goodsList; 才能够。咱们批改上一步中的 EntityGenerator 类，调整 main 办法如下：

/*** 须要首先运行 ExampleDBMetaGenerator 生成 ExampleTables 类* */public static void main(String[] args) {    EntityGenerator generator = new EntityGenerator();    // 生成商品实体类    generator.generate(ExampleTables.EXAMPLE_GOODS.$TABLE, poType -> {        // Goods 对象 通过 orderList 属性持有 Order        poType.addListProperty(Goods.class,"orderList","订单明细商品","订单明细商品");        // Goods 对象 通过 addressList 属性持有 Address        poType.addListProperty(Address.class,"addressList","收件地址","收件地址，包含收件人以及手机号码");        // Goods 对象 通过 itemList 属性持有 OrderItem        poType.addListProperty(OrderItem.class,"itemList","订单明细","订单明细");    });    // 生成订单实体类    generator.generate(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.$TABLE , poType -> {        // Order 对象 通过 goodsList 属性持有 Goods        poType.addListProperty(Goods.class,"goodsList","订单明细商品","订单明细商品");        // Order 对象 通过 address 属性持有 Address        poType.addSimpleProperty(Address.class,"address","收件地址","收件地址，包含收件人以及手机号码");        // Order 对象 通过 itemList 属性持有 OrderItem        poType.addListProperty(OrderItem.class,"itemList","订单明细","订单明细");    });    // 生成订单明细实体类    generator.generate(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.$TABLE, poType -> {        // OrderItem 对象 通过 goodsList 属性持有 Goods        poType.addSimpleProperty(Goods.class,"goods","订单明细商品","订单明细商品");        // OrderItem 对象 通过 address 属性持有 Address        poType.addSimpleProperty(Address.class,"address","收件地址","收件地址，包含收件人以及手机号码");        // OrderItem 对象 通过 order 属性持有 Order        poType.addListProperty(Order.class,"order","订单","订单");    });    // 生成地址实体类    generator.generate(ExampleTables.EXAMPLE_ADDRESS.$TABLE, poType -> {        // Address 对象 通过 goodsList属性 持有 Goods        poType.addListProperty(Goods.class,"goodsList","订单明细商品","订单明细商品");        // Address 对象 通过 orderList 持有 Order        poType.addListProperty(Address.class,"orderList","收件地址","收件地址，包含收件人以及手机号码");        // Address 对象 通过 itemList 持有 OrderItem        poType.addListProperty(OrderItem.class,"itemList","订单明细","订单明细");    });}

  通过下面的代码，咱们定义了任意对象如果要持有对方时须要定义的属性。当然，这些定义的属性中有局部没有理论的业务意义，我没这里仅仅是从技术角度来阐明对象之间关联属性的定义方法。再次运行

  留神，代码生成并非只是本文中展现的一种范式，小伙伴们可按须要自行实现。

配置关联关系

  后面的步骤，咱们生成了实体类以及实体类的扩大属性，有了扩大属性后咱们要为这些扩大属性配置好关联关系。关联关系在 ExampleRelationManager 类中配置，如下代码所示：

import com.github.foxnic.dao.relation.RelationManager;import com.leefj.foxnic.sql.demo.app.domain.example.meta.AddressMeta;import com.leefj.foxnic.sql.demo.app.domain.example.meta.GoodsMeta;import com.leefj.foxnic.sql.demo.app.domain.example.meta.OrderItemMeta;import com.leefj.foxnic.sql.demo.app.domain.example.meta.OrderMeta;import com.leefj.foxnic.sql.demo.config.db.ExampleTables;public class ExampleRelationManager extends RelationManager {    @Override    protected void config() {        this.setupOrder();    }    public void setupOrder() {        // 以下是 Order 扩大属性的关联关系配置        // Order.address 属性通过 EXAMPLE_ORDER.ADDRESS_ID 字段关联到 EXAMPLE_ADDRESS.ID 字段        this.property(OrderMeta.ADDRESS_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ADDRESS_ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ADDRESS.ID)            // 因为订单地址不常变动，能够开启缓存            .cache(true);        // Order.goodsList 属性通过 EXAMPLE_ORDER.ID 字段关联到 EXAMPLE_ORDER_ITEM.ORDER_ID 字段        // 再通过 EXAMPLE_ORDER_ITEM.GOODS_ID 字段关联到 EXAMPLE_GOODS.ID 字段        this.property(OrderMeta.GOODS_LIST_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.ORDER_ID)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.GOODS_ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_GOODS.ID)            // 订单一旦生成，订单明细不再变动，开启缓存            .cache(true);        // Order.itemList 属性通过 EXAMPLE_ORDER.ID 字段关联到 EXAMPLE_ORDER_ITEM.ORDER_ID 字段        this.property(OrderMeta.ITEM_LIST_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.ORDER_ID)            .cache(true);        // 以下是 OrderItem 扩大属性的关联关系配置        // OrderItem.order 属性通过 EXAMPLE_ORDER_ITEM.ORDER_ID 字段关联到 EXAMPLE_ORDER.ID 字段        this.property(OrderItemMeta.ORDER_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.ORDER_ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ID)            .cache(true);        // OrderItem.goods 属性通过 EXAMPLE_ORDER_ITEM.GOODS_ID 字段关联到 EXAMPLE_GOODS.ID 字段        this.property(OrderItemMeta.GOODS_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.GOODS_ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_GOODS.ID)            .cache(true);        // 以下是 Goods 扩大属性的关联关系配置        this.property(GoodsMeta.ORDER_LIST_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_GOODS.ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.GOODS_ID)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.ORDER_ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ID)            .cache(true);        this.property(GoodsMeta.ADDRESS_LIST_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_GOODS.ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.GOODS_ID)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.ORDER_ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ID)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ADDRESS_ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ADDRESS.ID)            .cache(true);        this.property(GoodsMeta.ITEM_LIST_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_GOODS.ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.GOODS_ID)            .cache(true);        // 以下是 Address 扩大属性的关联关系配置        this.property(AddressMeta.ORDER_LIST_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ADDRESS.ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ADDRESS_ID)            .cache(true);        this.property(AddressMeta.ITEM_LIST_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ADDRESS.ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ADDRESS_ID)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.ORDER_ID)            .cache(true);        this.property(AddressMeta.GOODS_LIST_PROP)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ADDRESS.ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ADDRESS_ID)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.ORDER_ID)            .using(ExampleTables.EXAMPLE_ORDER_ITEM.GOODS_ID).join(ExampleTables.EXAMPLE_GOODS.ID)            .cache(true);    }}

  同样，咱们在关系配置中简直配置了所有的两两关系，当然某些关系并没有业务意义，仅做技术展现。关系配置时还能够有其它更多的管制，例如额定的条件、排序等，请小伙伴们自行摸索。

通过Service拉取模型

  通过之前的代码生成，不仅生成的PO、VO类，同时也生成了 Service 类，通过 DBInstance 能够拿到这个 Service 对象，若是在 Web 环境下，间接应用 Spring 的依赖注入即可拿到 Service 对象。通过 Service 拉取模型的示例代码如下：

/*** 通过 Service 的 Join 办法实现属性数据的填充操作* */@Testpublic void demo_1() {    // 取得 Service    IOrderService orderService=DBInstance.DEFAULT.getService(OrderServiceImpl.class);    // 查问所有订单    List<Order> orders= orderService.queryList(new Order());    // 填充订单属性    orderService.join(orders, OrderMeta.ADDRESS,OrderMeta.ITEM_LIST,OrderMeta.GOODS_LIST);    // 输入填属性填充后的订单列表    System.out.println(JSONUtil.format(JSONUtil.toJSONArray(orders)));}

  以上代码首先查问了订单列表，此时取得的订单列表并未填充扩大属性值，在调用 Service 的 join 办法，指定须要 Join 的属性名称即可。

  Service 的 join 办法事实上是间接调用了 DAO 的 join 办法，本例中 join 了三个属性，这三个属性的查问与 join 过程并非程序执行的，而是利用了 java 的 fork...join 框架进行了并行操作。join 过程中会有一个输入，如下所示：

JOIN(DATA) FORK(21):128 , el=7 >>>

Order :: List<Goods> goodsList , properties : id , route example_order to example_goods

example_order_item( goods_id ) = example_goods( id )

  第一行的 JOIN(DATA) 是指以后的 join 操作是数据操作，另外还有一种 JOIN(SEARCH)，在数据搜寻时用到，吗这里不做开展。FORK(21):128，其中 21 是指线程ID，128 是指 fork 时拆分的行数。这里是指如果 orders 的元素个数超过128，那么就按128的规格进行 frok 工作拆解。 el=7 是指以后 orders 理论数量是7个。

  Order :: List<Goods> goodsList 是指以后正在解决 Order 类的 goodsList 属性， properties : id 是指关联的起始属性是 Order.id , route example_order to example_goods 是指从 example_order 表路由到 example_goods 表。example_order_item( goods_id ) = example_goods( id ) 展现了本次 join 的关联关系。这些关联关系咱们在 ExampleRelationManager 类里做了配置。

  最初，咱们能够在 SQL 日志上看到 join 最终执行的SQL语句：

┏━━━━━ SQL [ SELECT t_0.* , t_1.order_id join_f0 , t_0.id join_fs_example_goods_sf_nioj_id ... ] ━━━━━

┣ 语句：SELECT t_0. , t_1.order_id join_f0 , t_0.id join_fs_example_goods_sf_nioj_id , t_0.id pk_join_fs_example_goods_sf_nioj_id , t_1.goods_id join_fs_example_order_item_sf_nioj_goods_id , t_1.order_id join_fs_example_order_item_sf_nioj_order_id , t_1.id pk_join_fs_example_order_item_sf_nioj_id FROM (select from example_goods WHERE ( deleted= ? ) ) t_0

join (select * from example_order_item WHERE ( deleted= ? ) ) t_1 on t_1.goods_id = t_0.id

WHERE t_1.order_id IN ( ? , ? , ? , ? , ? , ? , ? ) AND t_1.deleted= ?

┣ 参数：{"PARAM_1":0,"PARAM_9":"651345265944428544","PARAM_8":"651017423926853632","PARAM_10":0,"PARAM_7":"583188757629370368","PARAM_6":"651024562955223040","PARAM_5":"651017546694131712","PARAM_4":"583028022102200320","PARAM_3":"651024388312793088","PARAM_2":0}

┣ 执行：SELECT t_0. , t_1.order_id join_f0 , t_0.id join_fs_example_goods_sf_nioj_id , t_0.id pk_join_fs_example_goods_sf_nioj_id , t_1.goods_id join_fs_example_order_item_sf_nioj_goods_id , t_1.order_id join_fs_example_order_item_sf_nioj_order_id , t_1.id pk_join_fs_example_order_item_sf_nioj_id FROM (select from example_goods WHERE ( deleted= 0 ) ) t_0

join (select * from example_order_item WHERE ( deleted= 0 ) ) t_1 on t_1.goods_id = t_0.id

WHERE t_1.order_id IN ( '651024388312793088' , '583028022102200320' , '651017546694131712' , '651024562955223040' , '583188757629370368' , '651017423926853632' , '651345265944428544' ) AND t_1.deleted= 0

┣ 后果：

┣━ 耗时：84ms , start = 1672796438302

┣━ 返回：RcdSet,size=2

┣ TID：null

┗━━━━━ SQL [ SELECT t_0.* , t_1.order_id join_f0 , t_0.id join_fs_example_goods_sf_nioj_id ... ] ━━━━━

通过DAO拉取模型

  DAO 自身也有 join 办法，用法和 Service 的 join 办法类似，这里不做开展。本例中，咱们应用 DAO 的 fill...with 办法拉取模型。

/*** 通过 DAO 对象的 fill...with 办法实现属性数据的填充* */@Testpublic void demo_2() {    // 取得 Service    IOrderService orderService=DBInstance.DEFAULT.getService(OrderServiceImpl.class);    // 查问所有订单    List<Order> orders= orderService.queryList(new Order());    DAO dao=orderService.dao();    // 通过 dao 的 fill 办法填充 orders 列表外面元素的扩大属性    dao.fill(orders)        // 填充 orders 外面每个元素的 address 属性        .with(OrderMeta.ADDRESS)        // 填充 orders 外面每个元素的 itemList 属性        .with(OrderMeta.ITEM_LIST)        // 填充 orders 外面每个元素的 goodsList 属性        .with(OrderMeta.GOODS_LIST)        // 执行最终的 join 操作        .execute();    // 输入填属性填充后的订单列表    System.out.println(JSONUtil.format(JSONUtil.toJSONArray(orders)));}

  通过还能够进一步拉取级联模型：

/*** 通过 DAO 对象的 fill...with 办法实现属性数据的级联填充* */@Testpublic void demo_3() {    // 取得 Service    IOrderService orderService=DBInstance.DEFAULT.getService(OrderServiceImpl.class);    // 查问所有订单    List<Order> orders= orderService.queryList(new Order());    DAO dao=orderService.dao();    // 通过 dao 的 fill 办法填充 orders 列表外面元素的扩大属性    dao.fill(orders)        // 填充 orders 外面每个元素的 address 属性，并填充  address 属性的 orderList 属性        .with(OrderMeta.ADDRESS,AddressMeta.ORDER_LIST)        // 填充 orders 外面每个元素的 address 属性，并填充  address 属性的 goodsList 属性        .with(OrderMeta.ADDRESS,AddressMeta.GOODS_LIST)        // 填充 orders 外面每个元素的 itemList 属性        .with(OrderMeta.ITEM_LIST)              // 填充 orders 外面每个元素的 goodsList 属性          .with(OrderMeta.GOODS_LIST)        // 执行最终的 join 操作        .execute();    // 输入填属性填充后的订单列表    System.out.println(JSONUtil.format(JSONUtil.toJSONArray(orders)));}

刻画模型

  通过下面的两个示例，咱们留神到，咱们在拉取对象时，并未指定字段，这样就会拉出多余的字段，为了准确刻画须要拉取的模型字段，咱们能够为 fill...with 指定 fields , 如下代码所示：

/*** 通过 DAO 对象的 fill...with 办法实现属性数据的填充，并用 fields 指定查问字段* */@Testpublic void demo_4() {    // 取得 Service    IOrderService orderService=DBInstance.DEFAULT.getService(OrderServiceImpl.class);    // 查问所有订单    List<Order> orders= orderService.queryList(new Order());    DAO dao=orderService.dao();    // 构建 Order 对象须要查问的字段    FieldsBuilder orderFields=FieldsBuilder.build(dao, ExampleTables.EXAMPLE_ORDER.$TABLE);    orderFields.addAll().removeDBTreatyFields();    // 构建 address 对象须要的字段    FieldsBuilder addressFields=FieldsBuilder.build(dao, ExampleTables.EXAMPLE_ADDRESS.$TABLE);    addressFields.addAll().removeDBTreatyFields();    // 通过 dao 的 fill 办法填充 orders 列表外面元素的扩大属性    dao.fill(orders)        // 填充 orders 外面每个元素的 address 属性        .with(OrderMeta.ADDRESS)        // 填充 orders 外面每个元素的 itemList 属性        .with(OrderMeta.ITEM_LIST)        // 填充 orders 外面每个元素的 goodsList 属性        .with(OrderMeta.GOODS_LIST)        // 指定字段        .fields(orderFields,addressFields)        // 执行最终的 join 操作        .execute();    // 输入填属性填充后的订单列表    System.out.println(JSONUtil.format(JSONUtil.toJSONArray(orders)));}

模型拆卸的准则

  从整个示例的过程，大家留神到，示例中的绝大多是代码是生成的，在代码生成的根底上，咱们配置两个对象之间的援用关系和关联关系。

  Foxnic-SQL 的模型构建过程是按需拉取的，不同接口须要不同的数据，开发人员通过 Service 的 join 办法或 DAO 的 fill...with 办法手动指定本次要拉取的属性范畴，使拉取过程更加合乎接口要求。

  事实上，援用关系和关联关系在一个零碎中个别都是固定的，惟一不同的是在不同的场合拉取模型的范畴，这个由开发人员管制，更加灵便不便。

小结

  本节次要介绍了在 Foxni-SQL 中应用 join 办法填充对象模型。根本步骤包含，生成数据库表元数据、生成 PO、VO、Service 代码、配置关联关系、应用 Service 或 DAO 实现模型拆卸。

相干我的项目

  https://gitee.com/LeeFJ/foxnic

  https://gitee.com/LeeFJ/foxni...

  https://gitee.com/lank/eam

  https://gitee.com/LeeFJ/foxni...

官网文档

  http://foxnicweb.com/docs/doc...