千里马平台技术选型与实现策略
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更新于2024-08-03
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"千里马平台技术路线说明书"
千里马平台是一个综合性的技术解决方案,该平台采用了一套严谨的技术栈,以确保高效、稳定和易于维护。本说明书详细阐述了平台所选用的各种技术和组件,以及它们在系统架构中的角色。
1. 数据层选择:
平台支持四大主流关系型数据库——Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL,通过代码配置实现对这些数据库的适配。考虑到未来可能的需求,项目预留了扩展到国产数据库如人大金仓、达梦的余地。
2. 链接池:
链接池使用Druid,它是一个功能强大、性能优异的数据库连接池,能够提供高效的数据库连接管理和监控。
3. 持久化层选择:
选择了JPA(Java Persistence API)和Hibernate的组合,它们为应用程序提供了一种标准的ORM(对象关系映射)方法,简化了数据库操作。
4. 后台服务:
后台服务采用了SpringCloudGateway作为API网关,它基于Spring 5.0、SpringBoot 2.0和Project Reactor,提供统一的API路由管理和过滤器链功能,包括安全控制、监控、限流等。
5. 日志管理:
虽然没有明确指出具体的日志管理系统,但通常在微服务架构中,会使用如Log4j、Logback或ELK Stack(Elasticsearch、Logstash、Kibana)等工具进行日志收集和分析。
6. 接口文档规范:
这部分可能涉及Swagger或Postman等工具,用于自动生成和管理API接口文档,方便开发者理解和使用。
7. APM(Application Performance Monitoring):
可能使用了如Pinpoint、SkyWalking或New Relic等APM工具,以监控应用性能,及时发现和解决问题。
8. 前端页面:
PC端使用Vue.js框架,移动端则采用UNIAPP,它们都提供了高效、灵活的开发体验,支持跨平台渲染。
9. 认证与权限管理:
可能采用OAuth2.0、JWT(JSON Web Token)或Spring Security等技术实现用户认证和权限控制。
10. 大数据框架:
平台可能利用Hadoop、Spark或Flink处理大数据任务,实现数据的高效计算和分析。
11. 分布式文件存储:
对于非结构化数据,可能使用HDFS(Hadoop Distributed File System)或MinIO等分布式文件系统。
12. 平台技术文档:
详细的文档管理是关键,可能使用GitBook、Confluence等工具进行文档的创建、版本控制和分享。
13. 工作流平台:
可能集成Activiti、Flowable或Nginx等工作流引擎,实现业务流程自动化。
14. 人工智能:
Python被选为AI开发的语言,可以利用TensorFlow、PyTorch等库进行机器学习和深度学习。
15. 报表平台:
可能采用BI工具如Tableau、Power BI或ECharts等,用于数据可视化和生成报表。
16. 原型设计工具:
可能使用Axure、Mockplus或Sketch等工具进行产品原型设计。
17. 源代码管理:
使用Git进行版本控制,保障代码的安全性和团队协作。
18. BUG管理:
采用JIRA、Bugzilla或GitHub Issues等工具跟踪和解决开发过程中的问题。
19. 组件版本说明:
每个组件的版本管理至关重要,确保所有组件的兼容性和稳定性。
整体技术栈强调了Java(后台)、Vue(PC前端)、UNIAPP(移动前端)和Python(人工智能)的结合,避免了多种语言混用,以提高系统的可维护性和一致性。此外,整个生态系统注重微服务架构和模块化设计,使得每个组件都能独立运行和扩展。
2011-06-20 上传
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大道不孤,众行致远
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