服务端开发博客 | 后端架构 · 高并发 · 性能优化 · 微服务实战 👋🏼

前言 在软件开发的"军备竞赛"中，交付速度已经成为企业竞争力的重要指标。传统的开发模式下，从代码提交到生产部署需要经过多个手动环节，不仅效率低下，还容易出现人为错误。今天，我将和大家分享一套完整的DevOps解决方案，通过SpringBoot + Docker + Jenkins实现一键构建、测试、部署的自动化流水线。 这套方案已经在我们团队中稳定运行了2年多，将原本需要2小时的发布流程缩短到10分钟，故障恢复时间从数小时缩短到几分钟。更重要的是，它让开发人员能够专注于业务逻辑，而不用担心部署的复杂性。 为什么需要DevOps自动化？ 1. 交付效率的挑战 在传统的开发模式下，一个功能从开发完成到上线需要经历： 开发人员打包应用 发送给运维人员 运维人员手动部署到测试环境 测试人员验证功能 手动部署到生产环境 这个过程不仅耗时，而且容易出错。每个环节都可能成为瓶颈，导致交付延迟。 2. 环境一致性问题 "在我机器上能跑"是开发人员的噩梦。由于开发、测试、生产环境的差异，应用在不同环境中表现不一致，导致上线后出现各种问题。 3. 人为错误风险 手动部署过程中，配置错误、文件遗漏、版本....

前言 在企业级应用开发中，审批流是一个高频需求。无论是请假申请、费用报销，还是采购审批，都需要一套完整的表单和流程系统。传统开发模式下，每个审批流都需要单独开发表单页面、验证逻辑、数据存储和流程控制，不仅耗时耗力，还容易出现重复造轮子的情况。今天，我将和大家分享一个基于SpringBoot的低代码表单引擎解决方案，通过JSON配置，实现5分钟配置一套审批流，彻底告别重复的CRUD开发。 为什么需要低代码表单引擎？ 1. 开发效率问题 传统审批流开发需要经历以下步骤： 设计表单UI界面 实现前端交互逻辑 开发后端API接口 编写数据验证逻辑 集成工作流引擎 实现审批节点配置 部署和测试 整个过程可能需要几天甚至几周时间，而且每个新流程都要重复这些步骤。 2. 维护成本高昂 随着业务发展，表单字段经常需要调整，流程节点需要变更，每次修改都需要开发人员介入，增加了维护成本和响应时间。 3. 业务人员参与度低 业务人员无法直接参与表单和流程的设计，只能被动接受开发结果，导致最终产品与实际需求存在偏差。 核心技术方案 1. 架构设计 我们的解决方案采用以下核心技术栈： Spring Boo....

前言 在金融风控系统中，规则的变更管理是一个至关重要但又充满挑战的问题。随着业务的发展和风险环境的变化，风控规则需要频繁调整，但每一次变更都可能带来意想不到的风险。如何确保规则变更的可追溯性、可审计性，以及在出现问题时能够快速回滚，是每个金融系统架构师必须面对的难题。 今天，我将和大家分享一个基于SpringBoot的完整解决方案，通过规则版本快照和审计日志，实现金融风控规则变更的可追溯、可回滚机制。 为什么需要规则版本管理？ 1. 合规性要求 金融行业对合规性有着严格的要求。任何规则的变更都需要有完整的审计轨迹，包括： 何时变更的？ 由谁变更的？ 变更了什么内容？ 为什么变更？ 2. 风险控制 规则变更可能会带来意想不到的后果。如果新规则导致误杀率过高或漏杀率上升，需要能够快速回滚到之前的稳定版本。 3. 问题排查 当业务出现问题时，需要能够快速定位是否由规则变更引起，以及具体是哪次变更导致的。 技术方案设计 1. 核心组件 我们的解决方案包含以下核心组件： 规则定义实体(RuleDefinition): 存储当前活动的规则信息 规则快照实体(RuleSnapshot): 存储....

语音转文字的痛点 在日常工作和项目开发中，你是否遇到过这样的场景： 会议结束后，需要手动整理会议记录，费时费力 录音文件格式不统一，难以处理 语音识别准确率不高，需要大量人工修正 需要处理各种音频格式，兼容性问题多 传统的人工整理方式不仅效率低下，还容易遗漏重要信息。现在有了AI语音识别技术，我们可以让这一切变得自动化。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用Whisper + FFmpeg构建一个高效的语音转文字服务。 核心思路是： 音频预处理：使用FFmpeg统一音频格式，提高识别质量 语音识别：使用Whisper模型进行高质量语音转文字 结果处理：对识别结果进行后处理和格式化 批量处理：支持批量音频文件转换 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 OpenAI Whisper：语音识别模型 FFmpeg：音频格式转换和预处理 Python：Whisper模型运行环境（或使用whisper.cpp优化版本） 核心实现思路 1. 环境准备 首先安装必要的工具： # 安装FFmpeg # Windows: 下载并添加到PATH # Linux/Mac: apt-g....

今天咱们聊聊一个最近特别火的话题：大模型接入Java应用。 传统客服的痛点 在我们的日常开发中，经常遇到这样的需求： 客服每天重复回答同样的问题："我的订单怎么还没到？" 客服人手不够，高峰期响应慢 人工客服培训成本高，服务质量参差不齐 节假日人力成本高，但业务不能停 传统的人工客服不仅成本高，而且效率低下。现在有了大模型，我们能不能让AI来当客服呢？ 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用LangChain4j + Ollama构建一个本地智能客服系统。 核心思路是： 本地部署：使用Ollama在本地运行大模型，保护数据安全 Java集成：通过LangChain4j框架集成大模型功能 对话管理：实现多轮对话和上下文管理 业务适配：结合具体业务场景进行定制 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 LangChain4j：Java友好的大模型集成框架 Ollama：本地大模型运行环境 Llama 2/3 或者其他开源模型：大模型选择 核心实现思路 1. 环境准备 首先安装Ollama并下载模型： # 安装Ollama curl -fsSL https://ollam....

业务规则配置的痛点 在我们的日常开发中，经常会遇到这样的场景： 产品经理："这个活动规则要支持多种条件组合，用户可以根据需要自己配置" 运营人员："我想要配置一个促销规则：购买满100元且是VIP用户，再加购任意商品就送优惠券" 技术人员："又要改代码，这次需要重新发布..." 这种硬编码的方式不仅开发效率低，而且每次业务规则变化都需要技术人员参与，严重影响了业务响应速度。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何构建一个可视化的业务规则配置平台，让业务人员也能自己配置复杂的业务规则。 核心思路是： 可视化配置：通过拖拽方式配置业务规则 自定义DSL：定义领域特定语言来表达业务逻辑 Groovy脚本执行：运行时动态执行业务规则 规则验证：确保配置的规则语法正确、逻辑合理 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 Groovy：动态脚本执行 Vue.js：前端可视化配置界面 Jackson/Gson：JSON序列化 JSR-223 Script Engine：脚本引擎集成 核心实现思路 1. 自定义DSL设计 首先，我们需要设计一套简单易懂的DSL来表达业务规则： // ....

电商大促活动时，营销规则复杂多变，今天满300减50，明天买2送1，后天又变成阶梯式折扣？每次改规则都得改代码、重新发布，简直是开发人员的噩梦！今天就来聊聊如何用SpringBoot + Aviator表达式引擎，搭建一个灵活的营销规则中心，让运营同学也能轻松配置营销规则，再也不用求着开发改代码了！ 一、营销规则的痛点 1.1 传统if-else的困境 在没有规则引擎之前，营销优惠计算通常是这样写的： // 伪代码：传统的营销优惠计算 public BigDecimal calculateDiscount(Order order) { if (order.getUserLevel().equals("VIP")) { if (order.getAmount().compareTo(new BigDecimal("1000")) > 0) { return order.getAmount().multiply(new BigDecimal("0.8")); // VIP用户满1000打8折 } else { return order.getAmount().multiply(new....

传统搜索的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的需求： 用户输入一个关键词，要在海量数据中找到相关信息 要支持模糊匹配、多字段搜索、高亮显示等功能 搜索结果要有合理的排序和分页 还要支持复杂的查询条件组合 如果用传统的关系型数据库来做搜索，你会发现性能越来越差，用户体验也越来越糟糕。特别是在数据量达到百万、千万级别时，普通的LIKE查询简直就是灾难。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用ElasticSearch来提升搜索性能，让它飞起来。 核心思路是： 全文检索：利用ES的倒排索引机制实现高效的文本搜索 分布式架构：利用ES天然的分布式特性处理海量数据 智能分析：利用ES的分析器实现更智能的搜索体验 实时搜索：数据变更后能快速反映到搜索结果中 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 ElasticSearch：全文搜索引擎 Spring Data Elasticsearch：Spring生态集成 Kibana：可视化管理和调试 核心实现思路 1. 环境搭建与配置 首先，我们需要配置ES连接： # application.yml spring: elas....

企业知识管理的困境 在日常工作和项目开发中，你是否遇到过这样的情况： 新员工入职，找不到相关的技术文档和项目资料 团队成员重复造轮子，不知道其他人已经做过类似的功能 重要的业务知识散落在各个地方，查找费时费力 问老员工一个问题，得到的回答是"这个在XX文档里，你去找找看" 这些问题本质上都是信息碎片化造成的。传统的知识库系统往往只是把文档堆在一起，搜索功能有限，难以满足现代企业的智能化需求。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是利用Spring AI和向量数据库，构建一个智能化的企业知识库系统。 核心思路是： 向量化存储：将非结构化的文档内容转换为向量形式存储 语义检索：基于语义相似度而非关键词匹配进行检索 智能问答：结合大语言模型理解用户意图并给出精准答案 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 Spring AI：AI集成框架 Vector Database：向量存储和检索 OpenAI/LangChain4j：大语言模型集成 核心实现思路 1. 文档向量化处理 首先，我们需要将企业文档转换为向量形式： @Service public class Document....

用户在支付时网络卡顿，疯狂点击支付按钮，结果银行卡被扣了三次款？或者在提交订单时页面无响应，用户以为没提交就又点了一次，结果收到了两个一模一样的包裹？今天就来聊聊如何通过接口防抖技术，让你的API稳如老狗，再也不怕用户"手抖"！ 一、什么是接口防抖？ 1.1 防抖的定义 防抖（Debounce）是一种限制函数执行频率的技术。在Web开发中，防抖通常用于限制用户在短时间内重复提交相同请求。与幂等性不同，防抖是在请求到达服务端之前或在服务端预处理阶段阻止重复请求的执行。 防抖的核心思想是：在指定时间窗口内，相同的操作只执行一次。 1.2 为什么需要接口防抖？ 在实际开发中，由于各种原因，用户可能会重复提交相同的请求： 网络不稳定：网络延迟导致用户没有及时收到响应，误以为操作失败，于是重复点击 用户误操作：用户不小心双击或多次点击按钮 页面刷新：用户提交后刷新页面导致重复提交 恶意攻击：恶意用户故意重复提交请求 没有防抖机制的后果： 重复支付：用户被重复扣款 重复下单：用户收到多个相同订单 数据库压力：大量重复请求影响系统性能 用户体验差：出现各种异常情况 1.3 防抖与幂等性的区别....