Axon Framework安装与配置完全指南
项目基础介绍及编程语言
Axon Framework 是一个用于构建基于领域驱动设计(DDD)原则、命令查询职责分离(CQRS)和事件溯源(event sourcing)的演进式消息驱动微服务系统的框架。它专为Java平台设计(100% Java编写的),允许开发者聚焦于业务逻辑,而不必过多担心底层基础设施。
关键技术和框架
- 领域驱动设计 (DDD): 强调将业务领域的复杂性通过模型来表达。
- 命令查询职责分离 (CQRS): 将读取数据与修改数据的操作分离,提升系统性能和清晰度。
- 事件溯源 (Event Sourcing): 系统状态的变化被记录为一系列事件,从而支持状态重建和分析。
- 集成Axon Server: 提供分布式命令、事件和查询总线以及高效的事件存储解决方案。
- Spring Boot整合: 支持快速启动,并融入Spring生态系统。
安装与配置步骤
准备工作
-
环境要求:
- JDK 11 或更高版本安装在您的机器上。
- Git工具用于克隆仓库。
- Maven作为构建工具。
- 推荐IDEA或Eclipse等Java IDE以辅助开发。
-
安装Git: 确保你的机器已安装Git。如果未安装,可以从Git官网下载并安装。
-
安装JDK: 下载并安装对应版本的JDK,从Oracle官网获取。
-
安装Maven: Maven是Axon项目推荐的构建工具。访问Maven官网,下载并设置环境变量。
克隆项目
-
打开终端或命令提示符,使用以下命令克隆Axon Framework源码到本地:
git clone https://github.com/AxonFramework/AxonFramework.git
构建项目
-
进入项目目录:
cd AxonFramework -
使用Maven进行项目构建:
mvn clean install此步骤会下载所有依赖项,编译代码,运行测试(如果存在),并创建可执行的jar文件或相关库文件。
配置与运行示例应用
虽然Axon Framework本身是一个库而非独立的应用,但可以通过快速入门项目或官方提供的示例来学习如何配置和运行。这里简要说明如何配置一个基本的Axon应用:
-
快速入门: 访问AxonIQ Developer Portal,可以找到快速入门指南和项目模板。
-
配置文件: 对于任何Axon应用,主要的配置通常位于
application.properties或使用Spring Boot时的application.yml。示例如下简化版配置,展示如何配置基本的事件处理器和消息总线:# application.properties 示例 axon.eventstore.database=memory axon.tracking-event-processors spongebob.mode=tracking axon.serializer.events=jackson -
创建Spring Boot应用:
- 使用Spring Initializr,选择添加Axon Starter依赖。
- 在项目的主类中配置Axon组件,比如
CommandBus,EventBus, 和其他必要的处理逻辑。
-
运行应用:
- 如果使用的是Spring Boot,可以直接运行包含
main()方法的类。
- 如果使用的是Spring Boot,可以直接运行包含
记得在实际开发过程中,根据应用的具体需求调整配置。Axon Framework的官方文档提供了详细的指导和最佳实践,确保查阅其最新的在线文档来获取更全面的信息和支持。
以上就是Axon Framework的简单安装与配置流程,适合初学者入门使用。随着对项目深入的学习,您将会探索更多高级特性和定制化的配置选项。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00