登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
操作系统：Windows> > Java开发包：JDK1.8> > 项目管理工具：Maven3.6.0> > 项目开发工具：IntelliJIDEA> > 数据库：MySQL> > Spring Cloud版本：Finchley.SR2> > Spring Boot版本：2.0.6.RELEASE#### 目录***********
操作系统：Windows> > Java开发包：JDK1.8> > 项目管理工具：Maven3.6.0> > 项目开发工具：IntelliJIDEA> > 数据库：MySQL> > Spring Cloud版本：Finchley.SR2> > Spring Boot版本：2.0.6.RELEASE> > #### 目录> > *> *> *> *> *> **>*>*>*>*> *> **>*>*
}//删除路由public Mono<ResponseEntity> delete(String id) {return this.routeDefinitionWriter.delete(Mono.just(id)).then(Mono.defer(() -> {return Mono.just(ResponseEntity.ok().build());
a,b 代表的是要添加的请求头和它的值，a 是请求头的名字，b 是请求头的值。两种过滤器的方法签名一致:/*** 处理请求并将其传递给下一个过滤器* @param exchange 当前请求的上下文，其中包含request、response等各种数据* @param chain 过滤器链，基于它向下传递请求* @return 根据返回值标记当前请求是否被完成或拦截，chain.filter(exc
宁波华德智能工厂MES/QMS系统是基于若依微服务框架（RuoYi-Cloud v3.6.8）开发的制造业生产执行与质量管理系统。系统采用SpringBoot 4.x+SpringCloudAlibaba技术栈，包含7个核心微服务模块：基础数据管理、工艺管理、生产管理、质量管理、库存管理、报表统计和AI智能体。该系统实现了从工艺路线定义、生产工单执行到质量检验、库存管理的全流程数字化管控，并创新性
系统后端采用Node.js与Express框架搭建，提供高效的数据处理与接口服务；前端使用Vue3构建用户界面，注重操作流畅性与信息呈现清晰度。平台支持普通用户发布和浏览摄影作品、查看摄影新闻、参与论坛讨论、查询摄影相关产品信息，并通过集成ChatGPT实现摄影技巧、器材使用等常见问题的即时问答；同时提供收藏、点赞、评论、个人资料管理等功能...............
电商商城微服务架构云租赁方案及费用明细（SpringCloud/Go+Vue3+MySQL+ES+RocketMQ）
电商商城微服务架构设计方案（SpringCloud/Go+Vue3+MySQL+ES+RocketMQ）
"为什么你这里要拆多个 Agent？一个 Agent 多挂几个 Tool 不行吗？"这个问题就是问多Agent架构，看起来简单，但特别容易把人问虚。
本文摘要：文章深入解析了SkyWalking Java Agent的启动机制，重点阐述了-javaagent参数与普通Maven依赖的本质区别。核心流程包括：1）通过premain()入口在main()前启动；2）加载配置和插件规则；3）利用ByteBuddy安装ClassTransformer实现字节码增强；4）启动Agent后台服务。特别强调了Instrumentation接口如何实现无侵入式
│ 多 Agent 协作 (第5篇) │ ← 编排层│ 任务分解 · 通信 · 辩论 · Map-Reduce ││ 工作流引擎 (第4篇) │ ← 执行层│ DAG 编排 · 动态路由 · 重试 · 可观测 ││ Graph RAG (第3篇) │ MCP 协议 (第2篇) │ ← 能力层│ 知识图谱增强推理 │ 标准化工具调用 ││ RAG 进阶 (第1篇) │ ← 基础层│ 混合检索 · 重
本文深入分析了ReAct和Plan-and-Execute两种AI Agent开发模式的核心差异与适用场景。ReAct模式通过思考-行动-观察的闭环实现动态决策，但存在无限循环、上下文爆炸和缺乏全局规划三大缺陷。Plan-and-Execute模式采用先规划后执行的策略，具有结构清晰、效率高等优势，但在动态适应性上较弱。文章通过对比表、性能数据和决策树，指导开发者根据任务特性（路径明确性、实时性要
面向 Java 后端工程师的 AI 转型实战指南，系统讲解全脱产学习第一个月的核心内容：从 Token、Embedding、Attention 等 AI 基础直觉认知起步，到用 Spring AI 框架搭建带 Function Calling 工具调用、ChatMemory 多轮记忆和 SSE 流式输出的对话 API，再到使用 LLaMA-Factory 对 Qwen2.5-7B 进行 LoRA
这篇文章探讨了如何有效利用AI Agent完成真实开发任务的全流程，而非仅作为代码生成工具。作者以"用户列表增加账号状态筛选"这一常见需求为例，系统演示了六个关键阶段：需求澄清与验收标准制定、项目上下文调查、最小改动方案设计、分阶段编码实现、验证与测试、独立代码审查。文章强调AI协作的核心在于提供完整上下文、明确验收标准、拆分可验证的小任务，并要求AI为结论提供证据。最后总结了使用AI Agent
本文以菜农电商为研究对象，在Spring Boot框架和微信小程序技术的基础上，设计出一套微信小程序系统。系统整合智能推荐机制、订单全流程管理、多角色权限控制等主要功能，创建起普通用户购物、菜农经营、平台监管三者互相配合的业务闭环。开发时使用前后端分离的架构，数据库用MySQL做数据持久化存储。经过功能测试和性能检验，系统对于商品信息管理、订单状况追踪..............
本文对比了两种主流服务监控方案Prometheus+Grafana和Zabbix。Prometheus原生支持容器监控，特别适合K8s环境，采用拉取模式收集指标，结合Grafana实现可视化，但配置较复杂。Zabbix作为企业级监控方案，支持服务器、网络设备等多场景监控，采用Agent/Proxy架构，功能全面但云原生支持较弱。两者各有侧重：Prometheus擅长云原生细粒度监控，Zabbix更
例如，当用户访问一个电商网站，网关会根据请求的URL将请求转发到商品服务、订单服务等。例如，当一个请求经过多个服务时，服务跟踪组件可以记录每个服务的调用时间、调用顺序等信息。例如，当商品服务出现异常时，熔断器会切断对商品服务的请求，并返回一个默认的响应。例如，当一个用户请求调用某个服务时，服务消费者会通过服务发现组件找到提供该服务的实例地址。springCloud是一套微服务组件， 常用的Eure
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。
目录一、分布式链路跟踪概述二、Spring Cloud Sleuth三、整合 Zipkin 实现分布式链路跟踪1. Zipkin 概述2. 搭建 Zipkin Server3. Sleuth 微服务整合 Zipkin四、Zipkin Server 数据持久化1. 使用 Elastic Search 做数据持久化2. zipkin 与 Elastic Search 整合一、分布式链路跟踪概述前面我们
微服务如何解决分布式事务，seata是一款非常好的分布式事务解决方案。
这个示例代码创建了一个 `RedisDistributedLock` 类，它封装了 Redis 的连接和操作方法，并提供了获取锁和释放锁的功能。方法中，创建了一个临时顺序节点，并获取了父节点下的所有子节点，并对这些子节点进行排序。需要注意的是，该示例中使用的是 Redis 的单机模式，如果要在生产环境中使用 Redis 集群，需要使用相应的连接池和集群模式进行连接。需要注意的是，该示例中创建的节点
Nacos是阿里巴巴开源的服务发现与配置管理平台，本文重点介绍其作为配置中心的使用。Nacos配置中心提供集中化管理、动态刷新和环境隔离等优势，支持YAML/Properties格式配置。文章详细讲解了SpringBoot项目中集成Nacos配置中心的完整流程：从引入依赖、编写bootstrap.yml到配置动态刷新(@RefreshScope)。还介绍了多配置文件加载、命名空间环境隔离等高级功能
该系统基于SpringBoot+Vue+SpringCloud微服务分布式架构设计，旨在解决企业车辆资源调配效率低、管理成本高、数据实时性差等问题。通过模块化设计与前后端分离技术，实现车辆调度全流程数字化管理，提升企业运营效率与服务能力。技术架构后端采用SpringBoot框架构建多模块微服务，通过SpringCloud实现服务注册与发现（Eureka/Nacos）、负载均衡（Ribbon）、网关
本文记录了使用Spring Cloud整合Nacos和Seata实现分布式事务的过程。主要包含Nacos 2.5.1和Seata 2.4.0的安装配置，包括数据库脚本执行、配置文件修改（如Nacos的application.properties和Seata的application.yml）以及服务启动。项目基于三个微服务：订单服务、商品服务和账户服务，通过替换原始代码中的旧版本Spring Boo
分布式事务
微服务springCloud。
最后想说的是，2021年的金三银四一眨眼也要到了，对于很多人来说是跳槽的好机会，大厂面试远没有我们想的那么困难，摆好心态，做好准备，你也可以的。另外，面试中遇到不会的问题不妨尝试讲讲自己的思路，因为有些问题不是考察我们的编程能力，而是逻辑思维表达能力；最后平时要进行自我分析与评价，做好职业规划，不断摸索，提高自己的编程能力和抽象思维能力。
本文摘要：机械臂关节驱动开发需要掌握步进电机和伺服电机的控制方法。步进电机通过脉冲+方向控制，采用细分驱动提高分辨率，闭环控制可避免丢步；伺服电机采用三环PID控制（位置、速度、电流环）实现精确运动。文章详细介绍了PID调参方法、STM32定时器配置、H桥驱动电路设计以及闭环控制代码框架，并提供了常见问题排查指南。关键在于理解闭环控制是通过不断修正偏差使电机精确到达目标位置的原理，PID参数调整需
│ PostWorkerHandler - lark alert (飞书告警)│ 2│ 1.2%│ INFO│。│ 10.19.5.136│ 161│ TRADE_MAX_ORDERS_ERROR 为主 │。│Host│ 条数 │主要错误│。│错误类型│ 数量 │ 占比│ 严重程度 │。
文章摘要 本文提出了一种Spring Cloud微服务与AI智能体深度融合的企业级架构方案。传统微服务存在业务逻辑硬编码、非结构化数据处理能力弱等局限，而AI智能体可提供自然语言交互、任务自主拆解等能力进行补位。方案采用分层架构设计，将AI能力作为中台层嵌入微服务体系，包含大模型适配、智能体编排、工具网关等核心模块。文章详细介绍了从搭建微服务底座到生产验证的六步落地方法，并提供了关键代码示例。该架
该文档详细介绍了会话AI工具的命令系统，包含8大类功能：1) 会话管理（清空、压缩、恢复对话等）2) 上下文控制（查看token占用、切换模型）3) 项目配置（初始化、权限管理）4) 代码审查（安全分析、优化建议）5) 自动化（批量处理、工作流）6) 诊断工具（系统检查、调试）7) 插件管理（MCP连接、技能扩展）8) 实用功能（语音输入、多端同步）。支持通过/触发命令提示，允许用户创建自定义命令
编译期检查— 字段名写错直接红，不怕重构代码可读性好比"username"直观条件动态拼接一行搞定，告别 if-else日常开发中 80% 的查询用它就够了，剩下 20% 复杂场景老老实实写 XML。我正在用"一个人+AI"的模式开发微信小程序"面狮狮"，微信搜索即可体验。
本文分析了Spring Cloud Gateway中自定义全局过滤器失效的原因。作者实现了一个包含请求鉴权、响应拦截和调用计数功能的GlobalFilter，但发现响应装饰器逻辑未被触发。通过排查，最终定位到问题根源：过滤器的执行顺序（order=0）高于框架内置的NettyWriteResponseFilter（order=-1），导致装饰后的响应对象被绕过。文章详细解释了Gateway过滤器链
散会后我翻开招聘软件，搜"Java 高级"，前二十条有十一条写着"熟悉 Spring AI / LangChain4j 优先"。我那套引以为傲的 Spring Cloud 微服务经验，正在从"标配"滑向"基本功"。
系统采用Python语言，基于Django Web框架与MySQL数据库，结合大语言模型技术，构建了包含普通用户、营养师和管理员三类角色的平台。通过需求分析、数据库设计、权限控制机制实现及前后端功能开发，完成了用户健康档案建立、饮食偏好采集、智能食谱生成、营养分析报告等核心模块。系统实现了从数据采集、模型推理到专业干预的全流程线上化与数据可视化，测试结果表明功能完整、运行稳定，有效提升了膳食规划的
大家都觉得AI跟咖啡师这行八竿子打不着——拉花的手艺AI能学会？手冲的水温AI能控？但咱就是说，我见过一个姑娘，愣是用AI把快倒闭的咖啡店救活了，半年后还开了第二家。今儿就唠唠这事儿。
前两章我们已经完成了两件事。第一，理解 KnowHub 为什么不是一个普通聊天机器人，而是一个企业级 AI 知识库 / RAG 平台。第二，梳理项目需要的技术栈和环境，包括 Java 17、Spring Cloud、Spring AI、MySQL、pgvector、Redis、RabbitMQ、MinIO、Nacos 和 Vue 前端。从这一章开始，我们进入后端工程结构。一个是单体版，一个是微服务
spring cloud
——spring cloud
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
openEuler 社区
AI硬件创业社区
智能体开发者社区
AtomGit AI 社区
快递鸟社区
亚马逊云科技技术品牌专区
AI Agent技术社区
DeepSeek技术社区
龙虾开发者社区
深开鸿 技术专区
MCP技术社区
2048 AI社区
AI编程社区
DAMO开发者矩阵
