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某医药互联网大厂高级架构师,腾讯云高级架构师,Super SQL作者,亚马逊USER GROUP,Micosoft Azure AI MVP
JManus是阿里开源的Java版OpenManus,基于Spring AI Alibaba框架,助力Java开发者便捷应用AI技术。支持多Agent框架、网页配置、MCP协议及PLAN-ACT模式,可集成多模型,适配阿里云百炼平台与本地ollama。提供Docker与源码部署方式,具备无限上下文处理能力,适用于复杂AI场景。当前仍在完善模型配置等功能,欢迎参与开源共建。
服务网格作为云原生架构中的关键组件,旨在解决微服务间通信的复杂性。它通过提供服务发现、负载均衡、安全控制和可观测性等功能,帮助开发者更高效地管理分布式系统。本文探讨了服务网格的起源、核心功能、在多云环境中的应用及其未来发展趋势,展示了其在现代软件架构中的重要价值。
领域驱动设计(DDD)中的聚合根是管理复杂业务逻辑和数据一致性的核心概念。本文通过任务管理系统示例,讲解如何设计聚合根、处理多对多关系、强制业务规则及优化性能,帮助开发者构建结构清晰、可维护的领域模型。
Dapr 是一个可移植、事件驱动的运行时,简化了分布式应用程序的开发。它支持多语言、多框架,适用于云和边缘计算环境,提供服务调用、状态管理、消息发布/订阅等构建模块。通过 sidecar 模式,Dapr 帮助开发者轻松应对微服务架构的复杂性,实现弹性、可扩展的应用部署。
本文介绍了分布式日志采集的背景及ELK与Kafka的整合应用。传统多服务器环境下,日志查询效率低下,因此需要集中化日志管理。ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)应运而生,但单独使用ELK在性能上存在瓶颈,故结合Kafka实现高效的日志采集与处理。文章还详细讲解了基于Docker Compose构建ELK+Kafka环境的方法、验证步骤,以及如何在Spring Boot项目中整合ELK+Kafka,并通过Logback配置实现日志的采集与展示。
Java 21 引入多项新特性,如顺序集合、Generational ZGC、记录模式和字符串模板,提升开发效率与应用性能,助力构建响应迅速、体验流畅的现代应用程序。
分布式锁是分布式系统中用于同步多节点访问共享资源的机制,防止并发操作带来的冲突。本文介绍了基于Spring Boot和Redis实现分布式锁的技术方案,涵盖锁的获取与释放、Redis配置、服务调度及多实例运行等内容,通过Docker Compose搭建环境,验证了锁的有效性与互斥特性。
本文探讨了在Spring微服务中实现数据一致性的策略,重点分析了最终一致性和强一致性的定义、优缺点及适用场景。结合Spring Boot与Spring Cloud框架,介绍了如何根据业务需求选择合适的一致性模型,并提供了实现建议,帮助开发者在分布式系统中确保数据的可靠性与同步性。
Spring Boot 通过 Actuator 模块提供了强大的健康检查功能,帮助开发者快速了解应用程序的运行状态。默认健康检查可检测数据库连接、依赖服务、资源可用性等,但在实际应用中,业务需求和依赖关系各不相同,因此需要实现自定义健康检查来更精确地监控关键组件。本文介绍了如何使用 @HealthEndpoint 注解及实现 HealthIndicator 接口来扩展 Spring Boot 的健康检查功能,从而提升系统的可观测性与稳定性。
本文深入解析了 Kafka 和 RabbitMQ 两大主流消息队列在 Spring 微服务中的应用与对比。内容涵盖消息队列的基本原理、Kafka 与 RabbitMQ 的核心概念、各自优势及典型用例,并结合 Spring 生态的集成方式,帮助开发者根据实际需求选择合适的消息中间件,提升系统解耦、可扩展性与可靠性。
随着单体应用逐渐被微服务架构取代,企业对快速发布、可扩展性和高可用性的需求日益增长。Jenkins 作为领先的持续集成与部署工具,结合 Spring Cloud 提供的云原生解决方案,能够有效简化微服务的开发、测试与部署流程。本文介绍了如何通过 Jenkins 实现微服务的自动化构建与部署,并结合 Spring Cloud 的配置管理、服务发现等功能,打造高效、稳定的微服务交付流程。
在微服务架构中,日志记录与监控对系统稳定性、问题排查和性能优化至关重要。本文介绍了在 Spring 微服务中实现高效日志记录与监控的最佳实践,涵盖日志级别选择、结构化日志、集中记录、服务ID跟踪、上下文信息添加、日志轮转,以及使用 Spring Boot Actuator、Micrometer、Prometheus、Grafana、ELK 堆栈等工具进行监控与可视化。通过这些方法,可提升系统的可观测性与运维效率。
在现代软件开发中,容错性和弹性至关重要。Spring框架提供的`@Retryable`注解为处理瞬时故障提供了一种声明式、可配置的重试机制,使开发者能够以简洁的方式增强应用的自我恢复能力。本文深入解析了`@Retryable`的使用方法及其参数配置,并结合`@Recover`实现失败回退策略,帮助构建更健壮、可靠的应用程序。
国际化是设计支持多语言和区域适配的应用程序的关键,有助于扩大市场覆盖、提升用户体验。Spring 提供了丰富的内置支持,如 `MessageSource`、`LocaleResolver` 和 `RequestToViewNameTranslator`,帮助开发者高效实现多语言切换和区域设置管理。通过结合 `@LocaleResolver` 识别用户语言环境,并配合 `@RequestToViewNameTranslator` 动态渲染视图,可构建高度本地化、灵活且用户友好的全球应用。
本文介绍了如何在Spring Boot应用中集成gRPC框架,使用`@GrpcService`注解实现高效、可扩展的服务间通信。内容涵盖gRPC与Protocol Buffers的原理、环境配置、服务定义与实现、测试方法等,帮助开发者快速构建高性能的微服务系统。
面向方面编程(AOP)通过分离横切关注点,如日志、安全和事务,提升代码模块化与可维护性。Spring 提供了对 AOP 的强大支持,核心注解 `@Aspect` 和 `@Pointcut` 使得定义切面与切入点变得简洁直观。`@Aspect` 标记切面类,集中处理通用逻辑;`@Pointcut` 则通过表达式定义通知的应用位置,提高代码可读性与复用性。二者结合,使开发者能清晰划分业务逻辑与辅助功能,简化维护并提升系统灵活性。Spring AOP 借助代理机制实现运行时织入,与 Spring 容器无缝集成,支持依赖注入与声明式配置,是构建清晰、高内聚应用的理想选择。
本文介绍了Spring框架中的两个重要注解`@Import`和`@ImportResource`,它们在模块化开发中起着关键作用。文章详细分析了这两个注解的功能、使用场景及最佳实践,帮助开发者构建更清晰、可维护和可扩展的Java应用程序。
Spring Boot Actuator 提供多种生产就绪功能,帮助开发者监控和管理应用。通过注解如 `@Endpoint`、`@ReadOperation` 等,可轻松创建自定义端点,实现健康检查、指标收集、环境信息查看等功能,提升应用的可观测性与可管理性。
缓存是提升应用性能的重要技术,Spring框架提供了丰富的缓存注解,如`@Cacheable`、`@CacheEvict`等,帮助开发者简化缓存管理。本文介绍了如何在Spring中配置缓存管理器,使用缓存注解优化数据访问,并探讨了缓存的最佳实践,以提升系统响应速度与可扩展性。
本文深入解析了 Spring 框架中 Bean 的生命周期,重点介绍了 `@PostConstruct` 和 `@PreDestroy` 注解的使用及其在初始化和销毁阶段的作用。内容涵盖 Bean 生命周期的各个阶段、注解的执行顺序、应用场景及限制,并对比了其他生命周期管理方式,如 `InitializingBean`、`DisposableBean` 和 XML 配置,帮助开发者更好地掌握 Spring 容器中 Bean 的管理机制。
PowerJob 是全新一代分布式任务调度与计算框架,支持可视化管理、多种定时策略、丰富的执行模式(如单机、广播、Map/MapReduce),并提供工作流编排、在线日志、高可用及分布式计算能力,适用于定时任务、集群执行、延迟处理等场景。
ShardingSphere是一套开源分布式数据库中间件解决方案,包含Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar三款产品,提供数据分片、分布式事务和数据库治理功能,适用于多样化应用场景。
Prometheus 是一款由 SoundCloud 开发的开源监控报警系统及时序数据库(TSDB),支持多维数据模型和灵活查询语言,适用于大规模集群监控。它通过 HTTP 拉取数据,支持服务发现、多种图表展示(如 Grafana),并可结合 Loki 实现日志聚合。本文介绍其架构、部署及与 Docker 集成的监控方案。
本文介绍了如何在 Spring Boot 微服务架构中实现多租户。多租户允许单个应用实例为多个客户提供独立服务,尤其适用于 SaaS 应用。文章探讨了多租户的类型、优势与挑战,并详细说明了如何通过 Spring Boot 的灵活配置实现租户隔离、动态租户管理及数据源路由,同时确保数据安全与系统可扩展性。结合微服务的优势,开发者可以构建高效、可维护的多租户系统。
Spring的@Embedded和@Embeddable注解简化了JPA中复杂对象的管理,允许将对象直接嵌入实体,减少冗余表与连接操作,提升数据库设计效率。本文详解其用法、优势及适用场景。
在AI代理技术快速发展的背景下,MCP、ACP和A2A三大协议成为推动AI生态协作的关键标准。MCP(模型上下文协议)为大模型提供标准化信息接口,提升AI处理外部数据的效率;ACP(代理通信协议)专注于边缘设备间的低延迟通信,实现本地系统的高效协同;A2A(代理对代理协议)则构建跨平台通信标准,打通不同AI系统的协作壁垒。三者各司其职,共同推动AI从独立工具向智能协作团队演进,提升整体智能化水平与应用灵活性。
本文深入解析了 Java 中 ArrayList 和 LinkedList 的性能差异,揭示了它们在不同操作下的表现。通过对比随机访问、插入、删除等操作的效率,指出 ArrayList 在多数场景下更高效,而 LinkedList 仅在特定情况下表现优异。文章强调选择合适容器对程序性能的重要性,并提供了实用的选择法则。
本文介绍了如何利用AI技术简化SQL查询操作,让不懂技术的用户也能轻松从数据库中获取信息。通过本地部署PostgreSQL数据库和Ollama模型,结合Java代码,实现将自然语言问题自动转换为SQL查询,并将结果以易懂的方式呈现。整个流程简单直观,适合初学者动手实践,同时也展示了AI在数据查询中的潜力与局限。
本文介绍了基于RAG(检索增强生成)技术构建知识库的原理与实现方法。RAG通过结合检索与生成模型,提升大语言模型在问答任务中的准确性与相关性,有效缓解“幻觉”问题。文章还详细讲解了如何利用DeepSeek与SpringAI搭建高效RAG系统,并提供了完整的Java代码示例,帮助开发者快速实现文档处理、向量存储与智能问答功能。适用于智能客服、内容生成、辅助决策等多个场景。