开源项目教程:构建微服务架构的食品配送应用程序
项目介绍
此开源项目名为“Food Delivery WebApp”,是由Shahriar Sajeeb发起的一个基于微服务架构的全面食品配送网络应用程序。它旨在通过分离不同功能(如管理员、用户、餐馆老板和送货员的应用)来创建一个综合系统。本项目利用了现代技术栈,包括Nest.js作为后端框架,GraphQL作为微服务间通信的网关,Docker进行容器化管理,Prisma作为ORM与数据库交互,并计划在AWS ECS上部署,以及更多其他AWS服务。前端则采用Next.js以实现优化的速度和SEO性能。
项目快速启动
环境准备
确保您已安装以下软件:
- Node.js
- npm 或 yarn
- Docker(可选,如果要使用容器化开发)
克隆项目
首先,从GitHub克隆项目到本地:
git clone https://github.com/shahriarsajeeb/Food-Delivery-WebApp.git
cd Food-Delivery-WebApp
安装依赖
使用npm或yarn安装项目所需的所有依赖:
npm install # 或者使用 yarn install
运行应用程序
项目中可能包含了多个服务,每个服务有自己的启动命令。通常,这会涉及到启动Nest.js服务。假设有一个主服务入口点,在项目根目录下运行指定的服务命令,例如:
nest start # 假设这是启动主要后端服务的命令
对于前端部分,如果有单独的前端服务,则使用对应的命令启动,比如:
npm run dev # 在前端目录下,如果存在这样的脚本
请注意,具体命令可能因项目配置而异,务必参照项目内的package.json文件或项目的说明文档。
数据库设置
确保配置了正确的数据库连接信息,并且数据库已经准备就绪。对于Prisma,你可能还需要执行迁移以创建表结构。
应用案例和最佳实践
在实施这个项目时,关注微服务之间的清晰通信是关键。利用GraphQL可以有效减少API调用次数,提高效率。此外,Docker容器化不仅简化了环境一致性问题,还便于部署和扩展。遵循模块化设计原则,每个服务应尽可能独立,仅通过API接口与其他服务互动,保持高度解耦。
典型生态项目
虽然“Food Delivery WebApp”本身就是一个典型的案例,展示了微服务架构在食品配送行业中的应用,但开发者还可以探索结合其他生态项目增强其能力,如使用Traefik进行智能路由,Kubernetes进行自动扩展和管理,以及使用OpenTelemetry进行服务监控,以确保系统的高可用性和性能监控。
此教程提供了一个基础的起点,深入学习项目还需参考项目内的详细文档和注释。参与贡献和改进,让这一开源工具更加完善和实用。
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