RuoYi-Vue-Pro 项目流程审批中手机号校验问题分析与解决方案
问题背景
在 RuoYi-Vue-Pro 2.1.0-jdk8-snapshot 版本中,当用户发起流程审批时,如果审批人的联系方式为空,系统会抛出"联系方式不存在"的异常错误,但流程仍然能够正常启动。这种情况在实际业务场景中可能会影响用户体验,特别是当联系方式并非必填项时。
问题现象分析
从错误堆栈中可以清晰地看到,异常发生在 NotificationSendServiceImpl 类的 validateContact 方法中。当系统尝试发送通知时,会强制校验审批人的联系方式是否存在,如果没有设置联系方式,就会抛出 ServiceException 异常。
值得注意的是,虽然前端显示了错误信息,但后台流程实例仍然成功创建并启动了。这表明:
- 流程引擎本身的处理逻辑是正常的
- 问题出在流程启动后的通知环节
- 通知的发送与流程引擎的运行是解耦的
技术原理
在 RuoYi-Vue-Pro 的工作流实现中,流程审批涉及几个关键环节:
- 流程实例创建:系统首先创建流程实例,这是工作流的核心部分
- 任务分配:将任务分配给指定的审批人
- 通知发送:系统会尝试通过多种渠道通知审批人
通知功能是通过 NotificationSendServiceImpl 实现的,它会在以下情况下被调用:
- 流程启动时通知发起人
- 任务分配时通知审批人
- 任务完成时通知相关人员
解决方案
针对这个问题,可以考虑以下几种解决方案:
方案一:修改联系方式校验逻辑
在 NotificationSendServiceImpl 中修改 validateContact 方法,使其在联系方式为空时跳过发送而不是抛出异常:
public void validateContact(String contact) {
if (StrUtil.isEmpty(contact)) {
log.warn("联系方式为空,跳过通知发送");
return; // 修改为返回而不是抛出异常
}
// 原有校验逻辑...
}
方案二:增加通知功能开关
在发送通知前,先检查系统是否启用了通知功能:
@Resource
private NotificationEnableApi notificationEnableApi;
public void sendSingleNotificationToAdmin(Long userId, String templateCode, Map<String, Object> templateParams) {
if (!notificationEnableApi.isEnabled()) {
return;
}
// 原有发送逻辑...
}
方案三:前端增加联系方式校验
如果业务上要求审批人必须填写联系方式,可以在用户管理界面增加联系方式的必填校验:
- 修改用户表的联系方式字段为 NOT NULL
- 在前端表单中添加必填验证
- 在后端接口中添加参数校验
最佳实践建议
根据不同的业务场景,推荐以下实践:
- 非关键通知场景:采用方案一,允许联系方式为空时静默跳过
- 关键业务场景:采用方案三,强制要求填写联系方式
- 系统集成场景:采用方案二,提供灵活的功能开关
对于大多数企业应用,建议组合使用方案一和方案二,既保证系统的健壮性,又提供足够的灵活性。
总结
RuoYi-Vue-Pro 作为一款优秀的企业级开发框架,其工作流模块的设计考虑了大多数业务场景。在实际应用中,开发者需要根据具体业务需求对通知机制进行适当调整。本文分析的联系方式校验问题展示了框架的可扩展性,通过简单的修改就能适应不同的业务需求。理解这些机制有助于开发者更好地利用 RuoYi-Vue-Pro 构建稳定、灵活的业务系统。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0124
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00