micro-company 项目亮点解析
2025-06-01 15:50:13作者:邵娇湘
一、项目的基础介绍
micro-company 是一个开源项目,旨在展示如何使用 Spring Cloud 和 Axon 构建一个云原生、事件驱动的微服务架构。该项目提供了一个完整的示例,包含了从服务注册、配置管理、API 网关到微服务的全栈实现,是学习和实践微服务架构的优秀资源。
二、项目代码目录及介绍
项目代码目录结构清晰,主要包括以下部分:
adminserver: 管理服务器,用于监控和管理微服务。api-gateway: API 网关,作为所有客户端请求的单一入口点。authserver: 授权服务器,用于 OAuth2 认证。blog-service和project-service: 分别是博客和项目服务的命令和查询侧实现。common: 公共库和工具类。configserver: 配置服务器,用于管理服务配置。docker: 用于构建和运行 Docker 容器的相关文件。query-side-xxx: 查询侧服务,用于构建和维护物化视图。registry: 服务注册中心,用于服务发现和负载均衡。
三、项目亮点功能拆解
- 事件驱动架构:通过 Axon 框架实现了命令查询分离(CQRS)和事件源,确保了业务事务的一致性。
- 服务注册与发现:使用 Netflix Eureka 实现服务注册与发现,提高了服务的可用性和稳定性。
- 配置中心:采用配置服务器,支持环境配置的动态更新,便于管理微服务的配置。
- API 网关:统一的 API 网关提供了路由、负载均衡和权限验证等功能,简化了客户端的请求处理。
- Docker 容器化:支持 Docker 容器化,便于部署和运维。
四、项目主要技术亮点拆解
- Spring Boot:项目基于 Spring Boot,简化了开发配置,提高了开发效率。
- Spring Cloud:利用 Spring Cloud 实现微服务之间的通信和服务治理。
- Axon Framework:引入 Axon 框架,实现了事件源和 CQRS,为构建复杂的事务提供了支持。
- RabbitMQ:使用 RabbitMQ 作为消息队列,支持异步通信和事件驱动。
- Docker:通过 Docker 实现了服务容器化,提高了部署的灵活性和运维的便利性。
五、与同类项目对比的亮点
- 完整性:micro-company 提供了一个完整的微服务架构实现,从服务注册到 API 网关,再到微服务的全栈示例,适合作为教学和实践的案例。
- 实用性:项目中的代码和架构设计紧跟当前技术趋势,具有较高的实用价值。
- 文档丰富:项目文档详细,包含了从环境搭建到部署运行的全方位指导,降低了学习门槛。
- 社区活跃:项目在 GitHub 上的 Star 数量较多,社区活跃,便于交流和学习。
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
138
169
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
703
🎉 (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
197
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