Thunder 的项目扩展与二次开发
2025-05-04 08:39:10作者:郁楠烈Hubert
1、项目的基础介绍
Thunder 是一个基于 Java 的开源分布式事务框架,旨在解决微服务架构下事务一致性的问题。它提供了灵活的事务管理方案,使得开发者能够在分布式系统中轻松实现事务的协调与控制。
2、项目的核心功能
- 事务协调:Thunder 支持多种事务模式,包括 TCC(Try-Confirm-Cancel)模式,能够确保分布式事务的原子性和一致性。
- 服务治理:框架内置了服务注册与发现机制,支持与服务治理平台如 Spring Cloud 的集成。
- 事务监控:提供了事务的实时监控和管理功能,便于跟踪和分析事务执行过程中的状态和性能。
- 灵活的配置:支持多种配置方式,包括基于注解的配置和基于 XML 的配置。
3、项目使用了哪些框架或库?
Thunder 项目主要使用了以下框架或库:
- Spring Boot:作为项目的基础开发框架,简化了开发和部署过程。
- Spring Cloud:用于构建分布式系统中的服务治理和配置管理。
- Dubbo:作为服务框架,用于实现服务的远程调用。
- MyBatis:用于数据库操作,提供 SQL 映射和动态 SQL 的支持。
4、项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
Thunder/
├── pom.xml # 项目依赖管理文件
├── thunder-core/ # 核心模块,包含事务协调、事务管理的基本功能
│ ├── src/
│ │ ├── main/
│ │ │ ├── java/ # Java 源代码
│ │ │ └── resources/ # 资源文件,如配置文件和 SQL 映射文件
│ │ └── test/ # 测试代码
│ └── pom.xml # 模块依赖管理文件
├── thunder-example/ # 示例模块,展示如何使用 Thunder
│ ├── src/
│ │ ├── main/
│ │ │ ├── java/ # 示例代码
│ │ │ └── resources/ # 示例配置文件
│ │ └── test/ # 示例测试代码
│ └── pom.xml # 模块依赖管理文件
└── thunder-doc/ # 项目文档
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 扩展事务模式:可以根据需求扩展更多的事务模式,如 SAGA 模式,以支持不同的业务场景。
- 集成其他框架:可以集成其他流行的框架,如 Spring Cloud Gateway、Spring Security 等,以增强项目的功能。
- 优化性能:针对分布式事务处理进行性能优化,提高事务执行的效率和吞吐量。
- 监控和运维:扩展事务监控功能,增加更多的监控指标和告警机制,便于运维和管理。
- API 网关支持:为 Thunder 添加 API 网关支持,使其能够更好地与微服务架构中的其他组件集成。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
260
92