RuoYi-Cloud-Plus 2.4.1版本发布:云原生架构的持续优化与问题修复
RuoYi-Cloud-Plus是基于Spring Cloud Alibaba的企业级微服务快速开发平台,它继承了RuoYi系列项目的优秀基因,并针对云原生环境进行了深度优化。该平台整合了当前主流的技术栈,包括Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis-Plus、Redis、Dubbo等,为开发者提供了一套开箱即用的微服务解决方案。
核心组件升级与云原生适配
本次2.4.1版本对多个核心组件进行了版本升级,进一步提升了系统的稳定性和性能表现。在云原生支持方面,Spring Cloud Alibaba从2023.0.1.2升级到了2023.0.3.3版本,Dubbo也同步升级至3.3.5版本,这些升级带来了更好的服务治理能力和性能优化。
值得注意的是,Seata分布式事务框架从2.3.0升级到了2.4.0版本,这是一个重要的变更点。Seata 2.4.0在事务处理机制和性能方面有显著改进,但同时也引入了一些不兼容的API变更,开发者在升级时需要特别注意相关配置的调整。
数据权限与工作流引擎优化
在业务功能层面,本次更新对数据权限处理机制进行了重构,采用了MyBatis-Plus新版的数据权限写法重写了相关实现。这种改进使得数据权限控制更加灵活和高效,特别是在复杂查询场景下表现更优。
工作流引擎方面也进行了多项优化:
- 改进了多根节点构建树结构的算法,现在能够更好地支持多个顶级节点的场景
- 流程查询性能得到提升
- 流程图悬浮窗功能增强,提升了用户体验
- 修复了流程数据重复更新导致状态被覆盖的问题
这些改进使得工作流引擎在处理复杂业务流程时更加可靠,特别是在高并发场景下的稳定性得到了显著提升。
安全性与稳定性增强
在系统安全方面,本次更新包含了几项重要改进:
- 加密模块的解密拦截器现在能够正确处理多次加密的参数
- 默认部门不允许删除,增强了系统数据的完整性保护
- 租户套餐菜单查询过滤掉了租户管理相关菜单,提升了多租户场景下的安全性
系统稳定性方面,修复了多个关键问题:
- 解决了Redis缓存监控接口的连接归还问题,提高了资源利用率
- 修复了SSE(Server-Sent Events)连接的超时设置,避免浏览器关闭导致的连接停滞
- 处理了Satoken在异步调用时的上下文传递问题
开发体验优化
对于开发者而言,本次更新带来了多项便利性改进:
- 全局日期格式转换配置得到优化,提升了日期参数解析的兼容性
- 去除了自动注入日志的警告信息,减少了开发环境的干扰
- 工作流API模块移除了对Spring Cloud Bus的强制依赖,改为由使用者按需引入
- 菜单页面渲染方式改为懒加载,解决了大数据量情况下的性能问题
特别值得一提的是,项目基础环境从Debian切换到了Rocky Linux,这是一个由CentOS原作者维护的稳定发行版,配合升级后的JDK版本,为系统运行提供了更加安全可靠的基础环境。
废弃功能与未来方向
随着技术演进,本次更新废弃了QueueUtils及相关队列功能。这是由于Redisson在新版本中已经移除了队列相关API,建议开发者转向使用专业的消息中间件解决方案。
从本次更新可以看出,RuoYi-Cloud-Plus项目团队在保持技术先进性的同时,也非常注重系统的稳定性和开发者体验。这些持续改进使得该平台在企业级应用开发领域保持着强大的竞争力。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00