RuoYi-Vue-Pro项目架构设计解析:模块化与部署策略探讨
2025-05-05 02:58:24作者:吴年前Myrtle
项目架构现状分析
RuoYi-Vue-Pro作为一款优秀的企业级开发框架,采用了模块化的设计思想。当前项目结构中,商城功能(mall)和管理端功能(system)都被集成在同一个服务(yudao-server)中运行。这种设计在controller层通过不同的包路径(如controller/api、controller/admin)来区分面向不同端的接口。
一体化架构的优势与挑战
优势方面
- 开发效率高:所有功能模块在同一项目中,便于代码共享和统一管理
- 部署简单:只需维护一个服务,降低了运维复杂度
- 资源利用率高:共享数据库连接池等资源,减少系统开销
潜在挑战
- 耦合度高:功能模块间可能存在相互影响的风险
- 安全边界模糊:管理接口与用户接口在同一服务中
- 扩展性受限:难以针对特定模块进行独立扩展
安全部署策略建议
虽然管理端和用户端接口共存于同一服务,但通过合理的网络架构设计可以确保安全性:
- Nginx反向代理:通过路径区分(/admin-api/、/app-api/),配置不同的访问策略
- IP白名单:限制管理接口仅允许内网或特定IP访问
- 权限隔离:在应用层实现严格的RBAC权限控制
架构演进方向
根据业务规模和团队情况,可以考虑以下演进路径:
-
垂直拆分方案:
- 拆分为yudao-admin-server(管理端)和yudao-app-server(用户端)
- 保持共享的领域模型和基础设施
-
微服务化方案:
- 按业务功能拆分独立服务
- 引入服务注册发现机制
- 需要配套的DevOps能力
-
混合部署方案:
- 开发环境保持一体化
- 生产环境按需拆分
技术选型建议
对于大多数中小型项目,一体化架构仍然是性价比最高的选择。当出现以下情况时,可考虑架构调整:
- 团队规模扩大,需要更清晰的职责边界
- 业务模块间有明显的资源竞争
- 不同功能有差异化的伸缩需求
- 安全合规有严格要求
总结
RuoYi-Vue-Pro的当前架构设计体现了"渐进式架构"的思想,为开发者提供了灵活的演进空间。项目团队可以根据实际业务发展阶段,在保持核心设计理念不变的前提下,选择合适的架构演进路径。重要的是要在开发效率、系统性能和运维成本之间找到适合自身业务的平衡点。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217