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本文探讨了Nacos采用插件化架构的设计理念与实践。插件化架构通过将核心功能与扩展模块解耦，使系统具备灵活性和可扩展性。文章分析了插件化架构的核心概念与设计原则，包括开放封闭、依赖倒置等原则，并详细介绍了Nacos插件化体系的关键组件：插件管理器、插件仓库、插件上下文等。通过Mermaid图表展示了Nacos核心框架与各插件模块的交互关系，揭示了插件化设计如何支持多种配置中心、服务发现策略、安全认
本文深入探讨了Nacos配置中心的两种核心推送机制：长轮询和推送模型。长轮询通过保持HTTP连接实现实时配置更新，具有实时性强、兼容性好的特点，但存在连接占用和网络依赖问题；推送模型则采用事件驱动方式，实现更低延迟，但对网络稳定性要求更高。文章通过Mermaid流程图和Java代码示例详细解析了两种机制的工作原理，并比较了它们的适用场景。Nacos通过巧妙结合两种机制，为微服务架构提供了高效的动态
摘要：本文深入解析了 Netflix Ribbon 提供的多种内置负载均衡策略，包括轮询（RoundRobin）、随机（Random）、加权响应时间（WeightedResponseTime）等策略。通过详细的原理说明、适用场景分析和 Java 代码示例，帮助开发者理解不同策略的特点与优势。文章还包含 Mermaid 流程图直观展示策略运作机制，为微服务架构中选择合适的负载均衡方案提供实用参考。
鸿蒙Harmony OS Next原生开发天气预报项目天气信息未来天气展示
在前后端不分离的传统Web项目中，Thymeleaf凭借自然的HTML语法与强大的表达式功能成为Spring Boot官方推荐的模板引擎。本文将带你从零实现用户注册功能，涵盖表单验证、页面碎片化、国际化等核心场景，并分享性能调优实战经验。
用户创建方式对比表:手动创建:适用场景: 少量用户新增、特殊用户创建操作流程:1. 填写用户基本信息表单2. 选择角色和所属组织3. 系统生成初始密码4. 发送激活通知优点: 精确控制、信息完整缺点: 效率低、易出错批量导入:适用场景: 批量学生/教师导入操作流程:1. 下载标准Excel模板2. 填写用户数据（支持公式验证）3. 上传文件，系统自动校验4. 查看校验报告，确认导入5. 系统批量创
以上图表系统化地呈现了您所设计的影视平台业务交互闭环。
OpenFeign 是 Spring 官方推出的一种声明式服务调用和负载均衡组件，在生产环境中我们可以按照业务需要按需进行配置调整以求达到最好的性能。
本文全面解析阿里巴巴开源的微服务流量控制组件Sentinel，对比Hystrix分析其轻量级、高性能、可视化等核心优势。详细讲解Sentinel的三大核心功能（流量控制、熔断降级、热点参数限流）实现原理与落地步骤，包括Windows/Linux双环境部署Dashboard、SpringCloud集成实战、规则持久化配置等。提供生产环境优化方案和12个常见问题解决方案，涵盖性能调优、监控告警、集群限
数据标准化价值：统一数据标准，消除信息孤岛多源数据统一接入、清洗、标准化建立企业级数据标准体系提供一致、准确、及时的数据服务服务共享价值：构建企业级服务总线，避免重复建设客户、产品等基础信息一次维护，多处使用支付、报表等通用能力服务化降低系统间耦合，提高整体架构灵活性合规保障价值：统一合规出口，降低合规风险统一监管报送通道，确保报送及时准确完整记录操作痕迹，满足审计要求内置合规检查规则，提前防范合
JavaWeb_LeadNews_Day4-阿里云内容安全, 雪花算法, app文章保存, 自媒体文章审核
企业级智能教学考试平台采用分层架构设计，构建"资源-考试-学习-优化"闭环系统。资源层通过严格审核建立标准化题库；执行层实现考试全流程管理；赋能层基于数据提供个性化学习；优化层通过多维度分析持续改进平台。各模块通过精准数据流转形成业务闭环，如优化层反馈可迭代更新题库资源。平台具备标准化流程与动态调整能力，实现从考试实施到精准赋能的完整链路，最终构建可自我完善的智能教育生态系统。
企业级智能教学考试平台的个性化赋能模块（模块三）是实现"靶向补分"的核心环节，通过智能作业和视频学习双路径精准补强考生薄弱点。该模块基于前序模块输出的薄弱点数据，提供自动/半自动作业生成（覆盖80%薄弱点）和视频推送（匹配知识点讲解）两种赋能方式，并配套作答批改、学习监控、效果评估等功能。关键要求包括：作业需符合难度配比（中等难度≥70%）、视频需设置随堂测试（正确率≥80%）
本文档规范了企业级AIOps平台的业务流程与规则，涵盖平台架构设计、核心模块功能和交互规范。平台通过指标采集、异常检测、自动处置和回滚操作实现智能化运维闭环，采用模块化设计支持扩展。文档详细定义了各流程的执行规则，包括采集频率、异常判定阈值、处置优先级等关键参数，并强调全链路追踪和操作可回滚的保障机制。适用于开发、测试、运维等人员，为平台全生命周期管理提供统一标准。
在企业级智能教学考试平台的全业务链路中，视频辅助学习模块是承接“标准化资源赋能”与“个性化学习落地”的核心载体，其业务闭环的完整性与智能化水平直接决定个性化学习的赋能效果、学生学习体验及教学资源的迭代质量。
企业级智能教学考试平台的智能作业模块构建了"数据驱动-资源整合-个性化输出-优化反馈"的全业务闭环。该模块以考试评估数据为核心驱动，整合知识库、试题库等标准化资源，实现作业个性化生成、精准分发、智能批改及数据归档全流程智能化管控。关键环节包括：基于AI算法的个性化作业配置，多渠道精准推送与作答监控，"AI+人工"双轨批改模式，以及数据驱动的反向优化机制。该方
摘要 企业级智能教学考试平台通过构建"资源标准化管理、考试全周期管控、学习精准化赋能、数据全链路驱动"的全业务闭环，实现教育数字化转型。平台采用三级权限体系，包含知识库管理、标准化题库管理、试卷管理、考试管理、智能作业、视频辅助学习六大核心模块，形成完整的教学闭环。前端遵循分层权限管控和可视化运维原则，后端采用微服务架构，确保高可用性和扩展性。系统通过标准化题库和知识库实现资源
本文介绍了一种基于注解和拦截器的Java Web接口权限校验方案。该方案采用自定义@PermissionCheck注解标记需要校验的接口，通过拦截器实现统一权限控制，支持方法级和类级配置，可灵活控制校验逻辑。核心实现包括：1)定义支持多权限标识和逻辑运算的注解；2)开发拦截器处理权限校验流程；3)注册拦截器并配置路径规则。方案具有配置灵活、校验高效的特点，支持AND/OR逻辑关系，并通过缓存机制优
CRM客户管理系统Model映射封装类2------CRM项目
前后端共享数据模型定义，可以利用AI工具自动从一处定义生成多处代码。
Spring Cloud Config提供了一套完整的配置中心解决方案，通过Config Server集中管理配置，结合Git等版本控制系统实现配置的版本管理，并支持多种配置刷新机制，满足微服务架构下的配置管理需求。从手动刷新到消息总线自动刷新，再到Webhook触发的自动更新，不同机制适用于不同的应用场景。通过配置加密、多环境管理和配置版本控制，可以构建安全、灵活的配置管理系统。在实际应用中，可
Spring Cloud Eureka是微服务架构中的核心组件，负责服务注册与发现。它采用客户端-服务器模式：服务启动时向Eureka服务器注册信息，定期发送心跳保持连接，未响应服务会被自动剔除。搭建Eureka服务端需添加@EnableEurekaServer注解并配置端口和注册地址；客户端通过@EnableEurekaClient注解和配置服务名实现注册。通过三步实操（搭建服务端、配置客户端、
相比于2年前，框架刚开源的时候，Qwen-Agent的代码设计确实成熟了很多，也在积极拥抱新变化（MCP）。junyang Lin是Qwen技术团队负责人。今天发帖展望了一下，下个阶段的Qwen可能是能够扩展到长期推理的智能体（类O3？
本篇文章主要是使用Nacos来注册服务实例，使用Nacos来管理这些服务实例，然后使用LoadBalancer让服务消费方负载均衡调用服务提供方。这里有一些代码准备，Contorller的代码我就不贴了，贴一个order服务远程调用user服务，获取订单对应的用户信息。这里使用的是RestTemplate来进行调用远程服务，后续会用OpenFeign来进行替换优化。
本文详细介绍了SpringCloud中的负载均衡(LoadBalancer)和服务调用(OpenFeign)两大核心组件。LoadBalancer通过轮询算法将请求分发到多个服务实例，解决单点故障和性能瓶颈问题。OpenFeign通过声明式接口简化了服务调用过程，使远程调用像本地方法调用一样简单。文章通过具体案例演示了如何配置多实例服务、添加负载均衡功能，以及如何从RestTemplate迁移到O
本文系统梳理了七大主流中间件的高可用实现方案：MySQL基于MHA/MGR实现主从复制与自动切换；Nacos采用Raft协议构建自愈集群；Redis通过哨兵和集群模式分别应对主从切换与水平扩展需求；RocketMQ利用NameServer解耦路由管理；Elasticsearch通过分片副本机制实现数据冗余；Nginx借助Keepalived+VIP完成主备切换；RabbitMQ则采用镜像队列保证数
工作流引擎（Workflow Engine）是一种软件组件或服务，用于定义、执行和管理业务流程它根据预定义的流程模型（如 BPMN、Flowable、Activiti 等标准），自动协调任务在不同参与者（人或系统）之间的流转，确保业务活动按规则有序执行。工作流引擎 = 业务流程的“交通指挥中心”它知道“下一步该谁做什么”，并自动推动流程前进。维度FlowableCamundajBPMZeebe开源
Service// 退订意图所需的关键信息字段（至少需满足一个）// 1. 识别意图：判断是否为"退订"if (!return new IntentResult("inquiry", "未识别到退订意图");// 2. 提取用户输入中的订单信息（通过NLP工具）// 示例：userMessage="退订101徐庶" → extractedInfo={"orderId":"101", "name":
本文介绍了将黑马商城单体架构改造为微服务架构的过程。首先通过功能模块拆分原则，将商品、购物车等独立模块分离。针对跨模块调用问题，先使用RestTemplate实现远程调用，后引入OpenFeign简化调用流程。接着部署Nacos注册中心实现服务发现和负载均衡，通过配置将各模块注册到Nacos。最终采用OpenFeign替代RestTemplate，显著减少代码量并提高开发效率。文章还强调了使用Gi
但笔者用的是Spring-Data-Elasticsearch配置, 使用的yml, 不想手动管理RestHighLevelClient, 故而寻求能否在自动配置过程中, 实现增强注入配置。Java客户端使用ES服务端, 一段时间没使用后, 再发起请求会报错Connection reset by peer。其原因是客户端空闲连接存活时间, 默认为长连接不淘汰, 其长连接时间超过服务端超过空闲时间,
采用开源的即时通讯组件 vue-advanced-chat，后端采用spring cloud。
AI 代理是一种结合了。
德国类似B站视频平台搜索
本文档提供互动问答系统API接口完整实现方案，含两大功能模块：问题管理涵盖新增、编辑、删除问题接口，支持用户端分页查询问题及详情、管理端分页查询问题及详情与隐藏/显示问题；回答评论管理包含新增回答/评论接口，支持用户端分页查询回答/评论、管理端分页查询回答/评论与隐藏/显示评论。所有接口基于Spring Boot框架，采用Controller、Service接口、ServiceImpl实现类三层结
本文详细介绍了在线教育平台的课程问答系统设计与实现。系统分为用户端和管理端，支持学员提问、回答及评论功能，管理员可管理问题状态和显示隐藏。内容包括需求分析、接口设计、数据结构和完整代码实现，涵盖提问CRUD、分页查询、问题状态管理等核心功能。系统采用Spring Boot+MyBatis Plus框架，通过用户服务、课程服务等远程调用实现数据交互。测试用例覆盖主要功能场景，为在线教育社区互动提供了
首先是Spring AI Alibaba的官网，有没了解过的可以先去了解一下。多个社区都有mcp板块，这里提供三个阿里云百炼MCP Server魔搭社区这里我用的是魔搭社区，有个npx的文件拿起来会方便一点。本次使用的是高德地图的MCP，本来是前两天看到支付宝的MCP出了想试一下的，结果发现又是需要上线又是需要营业许可证的，做demo而已没有这种东西，所以改为调高德的MCP。首先需要系统有node
套餐管理里面的新增套餐接口。我直接复制的答案里面的代码，但是前后端联调的时候，菜品这里显示没有。单独点菜品或者分类管理的时候就有，也都是启用状态的。我在数据库里面添加了一个套餐，然后套餐的其他接口像删除哪些都在正常的。我在这里打的断点根本进不来，不知道咋回事。感觉是那个应该传进来的参数后端都没收到。
初始化项目：添加必要依赖，配置 SpringAI 和基础设施准备数据：将领域知识（如 PDF 文档）处理并存储到向量数据库配置聊天服务：设置聊天客户端、历史记忆和检索功能注册工具：根据业务需求配置可调用的工具提供接口：通过控制器暴露聊天功能前端集成：开发前端界面与后端 API 交互（您的项目中未包含，需补充）
本文介绍了使用Docker Compose部署的Dify系统从1.5.1升级到1.6.0版本的具体步骤。主要包括：备份当前版本的docker-compose.yaml、.env配置文件和volumes数据；停止旧版本服务；下载并解压新版本；将备份文件复制到新版本目录；最后启动新版本服务。整个过程确保了数据安全性和升级的顺利进行，适合采用Docker部署的Dify用户参考。
可以去苍穹外卖那里回顾一下，我这里就只展示答案了，答案仅供参考
本博客记录一下导入天机AI助手智能体的全流程，包含一些问题的解决办法
按照视频弹幕：将jdk换成了17，并重启了idea，然后重新打开maven项目栏，在生命周期里重新点击install和compile。这个错误信息表明在编译过程中，出现了多个“找不到符号”的错误。类中并没有定义这些方法，或者方法名不匹配。中，错误提示是找不到。类中的某些方法，例如。中，错误提示是找不到。
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