探索Spring/SpringBoot/SpringCloud技术栈的宝库:spring-boot-examples
项目介绍
在现代软件开发的世界中,Spring框架及其衍生品如Spring Boot和Spring Cloud已经成为构建企业级应用的首选技术栈。今天,我们要介绍的是一个名为spring-boot-examples的开源项目,它是由一位资深开发者维护的,旨在为开发者提供一系列实战示例和深入学习资料的仓库。这个项目不仅涵盖了Spring Boot的基础应用,还包括了Spring Cloud的高级特性,以及与多种流行技术的整合示例。
项目技术分析
spring-boot-examples项目的技术深度和广度令人印象深刻。它不仅提供了Spring Boot与SSM框架的整合示例,还包括了应用健康监控、配置详解、Swagger接口文档生成、统一异常处理、日志处理、Redis和MongoDB整合、时间参数处理、邮件发送、缓存技术实战、OAuth2单点登录、RabbitMQ、ElasticSearch、ShardSphere分库分表、ClickHouse等众多技术点的实战代码和深入学习资料。
在Spring Cloud方面,项目涵盖了服务注册与发现、服务调用、熔断机制、配置中心、动态路由等关键技术,并且与阿里Nacos、Mysql等技术进行了深度整合。
项目及技术应用场景
spring-boot-examples项目的应用场景非常广泛。无论是初学者想要学习Spring Boot的基础知识,还是资深开发者需要解决复杂的分布式系统问题,这个项目都能提供宝贵的参考和实战经验。例如,对于需要构建微服务架构的团队,项目中的Spring Cloud示例将是非常有价值的资源。而对于需要处理大数据量的应用,Spring Boot与ElasticSearch或ClickHouse的整合示例将帮助开发者快速实现高效的数据处理和查询。
项目特点
- 实战导向:项目中的每一个示例都是基于实际开发场景设计的,确保开发者能够从中获得真实的开发经验。
- 持续更新:项目维护者承诺将持续更新内容,确保技术栈的时效性和先进性。
- 丰富的技术整合:项目不仅涵盖了Spring Boot和Spring Cloud的基础和高级特性,还与多种流行技术进行了整合,提供了全面的解决方案。
总之,spring-boot-examples是一个值得每一个Java开发者关注的开源项目。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,这个项目都能为你提供宝贵的资源和灵感。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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