Vert.x - 微服务构建的英雄之路
2024-05-20 18:21:15作者:董斯意
在这个时代,Vert.x 是一个超级英雄般的存在,它是一个在Java虚拟机上运行分布式反应式微服务应用程序的工具包。它的强大性能和轻量级API以异步、非阻塞的开发模型为亮点,让你的代码如丝般顺滑。
项目介绍
这个开源项目是一份关于Vert.x的实战教程,旨在向开发者展示如何利用Vert.x构建分布式微服务应用。通过一个有趣的模拟交易应用,你可以深入了解Vert.x的各项功能。整个应用由多个打包成 fat-jar 的互动微服务组成,它们可以创建并参与集群工作。
技术分析
Vert.x 支持多种语言(包括Java,JavaScript,Groovy,Ruby和Ceylon),使得跨平台开发变得轻而易举。并且,它可以与Node.js、.NET甚至C应用无缝交互。此外,它强调异步非阻塞编程模式,这在处理高并发场景时特别有效,因为它避免了线程等待导致的资源浪费。
项目涵盖了以下关键点:
- Vert.x框架: 理解其核心概念和API。
- 微服务架构: 如何拆分业务逻辑到独立的服务中。
- 异步操作组合: 高效地串联多个异步任务。
- 分布式事件总线: 在服务之间实现低延迟通信。
- 数据库访问: 灵活的数据存取策略。
- RESTful API: 提供与消费API的技巧。
- 事件总线上的RPC: 实现基于事件的远程调用。
- 微服务发现: 动态定位和连接服务实例。
应用场景
无论是在大型企业系统,还是初创公司的快速迭代产品中,Vert.x都是构建可伸缩、高性能微服务的理想选择。尤其适用于需要高度并发处理、响应时间敏感的应用,例如实时数据处理、电子商务平台或物联网(IoT)解决方案。
项目特点
- 多语言支持: 开发者可以根据团队熟悉的技术栈自由选择语言。
- 高效: 基于非阻塞I/O,能在单台服务器上处理更多并发请求。
- 灵活性: 可以轻易与其他技术栈集成,扩展性强。
- 全面性: 覆盖从网络通信到数据库访问的完整开发需求。
- 学习资源丰富: 本项目提供了详尽的教程和示例代码,方便初学者快速入手。
要开始你的Vert.x之旅,只需执行 mvn clean install 即可构建项目,并查看 http://escoffier.me/vertx-hol 获取详细指南。如果你希望贡献自己的力量,欢迎发起fork和PR!
现在,是时候成为构建分布式微服务的英雄了,让我们一起探索Vert.x的世界!
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
724
🎉 (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
1.06 K
616
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
198
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460