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Raw Blame History

会话记录 - 删除操作

元数据

  • 需求编号：003-05
  • 需求名称：删除操作
  • 开始时间：2026-02-03
  • 结束时间：2026-02-06
  • 当前阶段：阶段 9：闭环复盘和接口文档

阶段记录

阶段 1：需求定义

阶段 2：方案设计

  • 状态：已完成
  • 设计文档：2026-02-03-003-05-删除操作-设计.md
  • 关键设计决策：
    1. 架构设计：采用分层架构（Controller → Service → Factory → Metadata API），复用 003-01 的连接管理
    2. 同步删除：deleteMetadata 是同步调用，立即返回删除结果
    3. 技术选型：
      • Spring Boot 2.7.x + Spring @Async 异步记录删除历史
      • MyBatis Plus 3.5.x 简化数据库操作
      • Salesforce Metadata API 原生 DeleteResult 和 Error
    4. 数据模型：创建 datai_metadata_delete 表，包含 12 个字段和 5 个索引
    5. 核心算法：
      • 删除元数据：参数校验 → 获取连接 → 执行删除 → 处理结果 → 异步记录
      • 批量删除：循环调用单个删除 → 聚合结果 → 单个失败不影响其他
    6. 接口设计：3 个 REST API 接口（删除元数据、批量删除、获取历史）
    7. VO 设计：定义 DeleteResultVO、MetadataDeleteVO 用于前后端数据交换
    8. 错误处理：4 个专用错误码（DELETE_001 ~ DELETE_004）
    9. 性能优化：异步日志、批量处理、索引优化
    10. 安全设计：权限控制、参数校验、错误信息隐藏

阶段 3：方案决策

  • 状态：已完成
  • 决策文档：2026-02-03-003-05-ADR-删除操作技术选型.md
  • 关键决策：
    1. 删除操作执行方式：同步执行（API 特性、简单可靠、即时反馈）
    2. 批量删除策略：串行执行（避免并发问题、错误隔离、资源控制）
    3. 日志记录方式：异步记录（性能优化、解耦、Spring 原生支持）
    4. 错误处理策略：继续执行（批量场景，最大化成功率、完整结果返回）
  • 替代方案分析：
    • 异步执行删除操作：适用于大量删除任务，但无法即时反馈
    • 并行执行批量删除：提高效率但增加复杂度，可能导致 API 限流
    • 同步记录日志：保证完整性但影响响应时间
    • 事务性批量删除：Salesforce API 不支持事务回滚

阶段 4：数据库结构生成

  • 状态：已完成
  • 涉及数据库变更：是
  • SQL 脚本：2026-02-03-003-05-删除操作日志.sql
  • 数据库变更内容：
    1. 新建表：datai_metadata_delete
      • 12 个字段：id, metadata_type, full_name, success, error_message, delete_time, user_id, create_by, create_time, update_by, update_time, del_flag
      • 5 个索引：idx_metadata_type, idx_full_name, idx_delete_time, idx_user_id, idx_create_time
    2. 表用途：记录 Metadata API 删除操作的历史和结果
    3. 字段说明：
      • metadata_type: 元数据类型
      • full_name: 元数据完整名称
      • success: 是否删除成功（0否 1是）
      • error_message: 错误消息
      • delete_time: 删除时间

阶段 5：提示词生成

  • 状态：已完成
  • 提示词文档：2026-02-03-003-05-prompt-删除操作.md
  • 提示词内容概要：
    1. 引用真源：需求文档、设计文档、SQL 脚本
    2. 需求描述：实现 Salesforce 元数据删除功能，支持按类型和名称删除元数据，支持批量操作，并将删除结果持久化到数据库
    3. 设计方案：Controller → Service → Factory → Metadata API 分层架构，复用 003-01 连接管理
    4. 输出格式：Controller、Service、Mapper、Entity、DTO、单元测试
    5. 代码规范：Spring Boot 最佳实践、若依框架规范、MyBatis Plus 使用规范
    6. 测试要求：Mock 测试、覆盖成功/失败/分批/异常场景

阶段 6：执行代码生成

  • 状态：已完成
  • 代码生成器使用：是
  • 代码生成器扫描结果：
    • ✅ Entity: DataiMetadataDelete.java - 已生成
    • ✅ Mapper: DataiMetadataDeleteMapper.java - 已生成
    • ✅ Service 接口: IDataiMetadataDeleteService.java - 已生成
    • ✅ Service 实现: DataiMetadataDeleteServiceImpl.java - 已生成
    • ✅ Controller: DataiMetadataDeleteController.java - 已生成
    • ✅ DTO: DataiMetadataDeleteDto.java - 已生成
    • ✅ VO: DataiMetadataDeleteVo.java - 已生成
  • 手动实现的代码文件：
    1. DTO: DeleteRequest.java - 批量删除请求 DTO
    2. VO: DeleteResultVo.java - 删除结果 VO，包含 fromSalesforceResult 转换方法
    3. Service 接口: IMetadataDeleteService.java - 业务 Service 接口（删除、批量删除、获取历史）
    4. Service 实现: MetadataDeleteServiceImpl.java - 业务 Service 实现（调用 Metadata API、分批处理、异步记录）
    5. Controller: MetadataDeleteController.java - 业务 Controller（3 个 REST API 接口）
    6. 单元测试: MetadataDeleteServiceTest.java - 完整的单元测试（10 个测试用例）
  • 生成的代码列表：
    文件类型 文件路径 生成方式
    DTO com.datai.metadata.model.dto.DeleteRequest 手动
    VO com.datai.metadata.model.vo.DeleteResultVo 手动
    Service 接口 com.datai.metadata.service.IMetadataDeleteService 手动
    Service 实现 com.datai.metadata.service.impl.MetadataDeleteServiceImpl 手动
    Controller com.datai.metadata.controller.MetadataDeleteController 手动
    单元测试 com.datai.metadata.service.impl.MetadataDeleteServiceTest 手动
  • 关键实现逻辑：
    1. 分批处理：Service 层实现循环分批调用，每批次处理 10 个（Salesforce 限制）
    2. 异步记录：使用 @Async("threadPoolTaskExecutor") 异步记录删除历史
    3. 错误处理：4 个专用错误码（DELETE_001 ~ DELETE_004）
    4. 批量删除：串行执行，单个失败不影响其他请求
    5. 结果转换：将 Salesforce DeleteResult 转换为项目 VO 对象
  • REST API 接口：
    1. POST /salesforce/metadata/delete/{type} - 删除元数据
    2. POST /salesforce/metadata/delete/batch - 批量删除元数据
    3. GET /salesforce/metadata/delete/history - 获取删除历史

阶段 8：变更记录与归档

  • 状态：已完成
  • 变更日志：2026-02-06-003-05-changelog.md
  • 变更内容概要：
    1. 新增功能：实现元数据删除功能（单个删除、批量删除、删除历史查询）
    2. 新增接口：3 个 REST API 接口
    3. 新增表：datai_metadata_delete 表（12 个字段，5 个索引）
    4. 新增代码文件：13 个（6 个手动 + 7 个代码生成器）
    5. 新增文档：变更日志、根目录 CHANGELOG.md 更新
  • 更新内容：
    • ✅ 创建变更日志文档
    • ✅ 更新根目录 CHANGELOG.md
    • ✅ 更新索引文件（docs/index.md）
    • ✅ 更新需求文档（添加变更日志引用）

阶段 9：闭环复盘和接口文档

  • 状态：已完成
  • 复盘文档：2026-02-06-003-05-retro.md
  • API 文档：2026-02-06-003-05-api.md
  • 复盘主要内容：
    1. 成功经验：
      • 代码生成器与手动实现的良好结合
      • 分批处理策略的有效实施（每批 10 个）
      • 异步日志记录的性能优化
      • 完整的单元测试覆盖（10 个测试用例）
    2. 改进点：
      • API 限流和重试机制可以考虑
      • 批量删除的事务性可以考虑
      • 删除历史的查询优化可以考虑
    3. 问题分析：
      • 代码生成器生成的 Controller 与业务需求不完全匹配
      • 单元测试中 Mock 的复杂性
    4. 行动计划：5 项具体行动项，明确责任人和时间节点
    5. 提取模式：3 条有效的 Prompt 技巧，3 个避免的坑
    6. 模板迭代：3 项模板改进建议
  • API 文档主要内容：
    • 3 个 REST API 接口的详细说明
    • 请求/响应参数、示例
    • 错误码定义（系统错误码 + 业务错误码）
    • 数据模型定义
    • JavaScript/Java 调用示例
    • 注意事项

待完成阶段

  • 阶段 1：需求定义
  • 阶段 2：方案设计
  • 阶段 3：方案决策
  • 阶段 4：数据库结构生成
  • 阶段 5：提示词生成
  • 阶段 6：代码生成
  • 阶段 7：会话记录
  • 阶段 8：变更日志
  • 阶段 9：复盘和 API 文档（当前阶段已完成）
  • 阶段 10：代码提交

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