大一鼠鼠推荐的 Spring AI + 高并发 Cloud 实战项目

推荐一个牛友真实认可的项目,目前主流的12306项目已经烂大街 , 且由于学习成本高小白入手困难 , 学习回报少 , 此次两个项目是独立分开的 , 一个是仿大麦的高并发微服务项目 , 一个是Spring AI项目嵌入到前一个项目中 ,。

大麦项目负责高并发业务逻辑执行 , 大麦AI 负责和用户进行智能交互 。 Spring AI + SpringCloud让面试官眼前一亮 。

仿大麦高并发Cloud项目:

使用真实环境开发组件并解决一系列问题:

1. 用户服务如何设计分库分表,存在用户邮箱、用户手机号多种方式登录,要怎么设计?

2. 如何设计缓存策略?采取哪种结构来存储?采取哪种维度来存储?哪些数据适合放入缓存?哪些不适合?

3. 如何应对高并发下的用户查询请求?在主页列表、类型列表、的请求查看下, 如何将设计分库分表的数据查询方案?

4. 节目详情要怎么设计缓存?有了Redis就可以了吗?突发性流量激增的问题怎么解决?

5. 如何设计多级缓存来应对几十万,甚至几百万的访问压力?如何发生了缓存雪崩要解决解决和提前预防?

6. 如何应对高并发下的用户购票压力?在购票流程中怎么考虑缓存和数据库的交互?

7. 库存数量在缓存中应该如何设计?用户购票和支付过程中,要怎么正确的扣除库存?异常了怎么回滚?数据库中的余票数量一致性要如何解决?

8. 分布式锁使用起来的细节到底有哪些?只要加上一行锁就可以了吗?

9. 高并发下的分布式锁如何进一步的优化?锁的粒度?网络请求的性能?

10. 幂等功能如何实现?有哪些维度需要考虑?

11. 经典的缓存数据库一致性的问题实际生产环境中到底如何解决?直接删除缓存、延迟双删 这些方案到底可行吗?

12. 高并发下订单延迟关闭功能如何实现?使用中间件作为延迟队列的问题?使用redis作为延迟队列可以吗?如何提高性能?

13. ........

Spring Ai项目:

通过此项目可以学到:

  • RAG、向量数据库的作用和使用
  • SpringAI 的深度适配以及注意项
  • 不同 AI 模型的特点以及如何使用(Ollama、OpenAI、DeepSeek、阿里百炼)
  • Advisor 的自定义高级玩法
  • Function Calling 的深度使用
  • MCP 模型的使用
  • RAG 的实战应用
  • VectorStore 向量数据库的实战应用
  • 和传统项目的高级交互
  • Cursor 工具的深度使用
  • ...........
  • 开源地址查看项目技术栈 : https://gitee.com/java-up-up/damai

    关于到底学习LangChain 还是 Spring AI 小登觉得对于Java程序员来说还是Spring AI 更贴合企业级发展 , 估计下年初就会发布1.0正式稳定版 。如果你的目的是想深入做Agent开发 , 那么选择LangChain 。

    LangChain生态比Spring AI好了很多 , 但目前后端项目还是Java居多 , Spring AI与Boot Cloud的原生支持相信会很迎合企业胃口的。但现在来说很多面试官也没有学过Spring AI , 中小厂写了估计也很少问 , 还是Cloud为主 , 我有个朋友在小红书用的也确实是LangChain接入模型 , 看大家选择。

    #我的成功项目解析##牛客解忧铺##简历中的项目经历要怎么写##项目##实习#
    全部评论
    哇塞,听上去你好厉害呀!能找到这样的实战项目真是太棒了!Spring AI + 高并发 Cloud 的项目听起来就很高大上呢!我有点好奇,你打算怎么用这个项目来提升你的简历呢?😊 还有,如果你不介意的话,牛可乐的头像在这里哦,我们可以私信聊聊更多细节,你觉得怎么样?😉👇👇👇(点击头像私信我哦)
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    发布于 07-01 11:59 AI生成

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