SOFA Weekly | 绝妙的机会与 SOFAStack 一起玩、社区直播预告

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

SOFA WEEKLY | 每周精选,筛选每周精华问答

同步开源进展,欢迎留言互动

SOFAStack(Scalable Open Financial Architecture Stack)是蚂蚁金服自主研发的金融级云原生架构,包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件,包括微服务研发框架,RPC 框架,服务注册中心,分布式定时任务,限流/熔断框架,动态配置推送,分布式链路追踪,Metrics 监控度量,分布式高可用消息队列,分布式事务框架,分布式数据库代理层等组件,也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。

SOFAStack 官网: https://www.sofastack.tech

SOFAStack: https://github.com/sofastack

   这里有个机会跟 SOFAStack 一起玩 你要不要来  

阿里巴巴编程之夏(Alibaba Summer of Code,以下简称 ASoC)是面向全球18岁及以上本科、硕士、博士高校学生的编程普惠计划,鼓励高校学生深度参与开源开发活动,以第一视角感受开源世界的魅力,成为开源社区新鲜“血液”。

今年 SOFAStack 开源社区也加入了选题,有兴趣的同学可以尝试下以下 feature:

SOFAJRaft

是基于 RAFT 一致性算法的生产级高性能 Java 实现,支持 MULTI-RAFT-GROUP,适用于高负载低延迟的场景。使用 SOFAJRaft 你可以专注于自己的业务领域,由 SOFAJRaft 负责处理所有与 RAFT 相关的技术难题,并且 SOFAJRaft 非常易于使用。

  • ????‍♂️ Feature1:当前 LogStorage 的实现,采用 index 与 data 分离的设计,我们将 key 和 value 的 offset 作为索引写入 rocksdb,同时日志条目(data)写入 Segnemt Log,因为使用 SOFAJRaft 的用户经常也使用了不同版本的 rocksdb,这就要求用户不得不更换自己的 rocksdb 版本来适应 SOFAJRaft, 所以我们希望做一个改进:移除对 rocksdb 的依赖,构建出一个纯 java 实现的索引模块。这个 feature 难度适中,https://github.com/sofastack/sofa-jraft/issues/453

  • ????‍♂️ Feature2:这个 feature 更有挑战些,在 multi raft group 场景中,可能有多个 raft node 在同一个进程中并且很多都是 leader,当他们各自向自己的 followers 发送心跳时会过多的消耗 CPU 和网络 IO。例如我们可以在同一个进程内共享心跳计时器并将这些 leaders 发往同一台机器的心跳请求合并起来发送出去,以此来减少系统消耗,当然你还可以提供更多的优化方案。欢迎尝试 https://github.com/sofastack/sofa-jraft/issues/454

SOFABolt

是基于 Netty 最佳实践的轻量、易用、高性能、易扩展的通信框架。这些年我们在微服务与消息中间件在网络通信上解决过很多问题,我们把总结出的解决方案沉淀到 SOFABolt 这个基础组件里,让更多的使用网络通信的场景能够统一受益。

  • ????‍♂️ Feature:当前的SOFABolt实现中私有协议是直接和整体框架耦合在一起的,在使用SOFABolt的同时需要使用提供的私有协议,当用户希望使用自己的自定义协议时需要进行比较有挑战的代码拓展才能实现。因此我们希望对SOFABolt的协议框架做一些重构以支持快速方便的集成用户的自定义协议。这个 feature 稍有难度,欢迎尝试,https://github.com/sofastack/sofa-bolt/issues/224

参与的同学有机会获得由开源社区提供的丰厚奖学金,顺利结业的同学将获得开源贡献者证书,参与学员的代码有机会被项目正式采纳并使用,期待你的参与呀。

  每周读者问答提炼  

欢迎大家向公众号留言提问或在群里与我们互动

我们会筛选重点问题通过 

" SOFA WEEKLY " 的形式回复

1、@明詹 提问:

问下 SOFATracer 现在支持 RabbitMQ 吗?

A:原生 RabbitMQ API ,Tracer 是没有埋点的;如果和 Spring 集成的,可以基于 Spring Message 方式埋点。使用最新版本即可。

SOFATracer:https://github.com/sofastack/sofa-tracer

2、@雷霆 提问:

请问一下,如果 TCC 在提交全局事务时失败了,比如网络或者 TC 服务异常,导致 TC 压根没有收到全局事务提交的通知,此时 TM 会抛一个异常,导致整个业务处理失败,这个时候已经在一阶段冻结的资源还会回滚吗?看了 Seata 源码,对于这种情况没有看到有触发回滚的操作。

A:TCC 先注册分支再执行 Try,如果注册分支失败那么 Try 不会执行,如果注册分支成功了 Try 方法失败了,那应该抛出异常触发主动回滚或者触发 Server 超时回滚。

那如果分支已经注册成功,且 Try 也执行成功了,就是在 TM 向 TC 发起 global commit 时失败了,TM 多次重试失败后抛了异常,TC 没有收到 commit,这种情况下还会有 rollback 吗?

A:这种情况触发超时回滚,TC 主动来回滚超时的事务。

明白了 谢谢~

Seata:https://github.com/seata/seata

  本周推荐阅读  

  社区活动报名  

为了将开发人员从通信框架的实现中解放出来,专注于自己产品的能力建设上,我们将在微服务与消息中间件在网络通信上解决的问题以及积累的经验进行了总结,设计并实现了 SOFABolt。

SOFABolt 是蚂蚁金服开源的一套基于 Netty 实现的,轻量、易用、高性能、易扩展的网络通信框架。在蚂蚁金服的分布式技术体系下,我们有大量的技术产品都需要在内网进行节点间的通信。每个产品都需要考虑高吞吐、高并发的通信,私有协议设计、连接管理、兼容性等问题。

本期分享将邀请 SOFABolt 开源负责人丞一,介绍 SOFABolt 的基本功能和部分实现原理,并介绍协议框架的实现。

你将收获:

  • 了解 SOFABolt 的基础使用及 SOFABolt 部分功能的实现原理;

  • 了解 SOFABolt 协议框架的设计以及如何拓展实现自定义私有协议;

  • 了解如何设计一个通信框架;

直播主题:SOFAChannel#17:网络通信框架 SOFABolt 的功能介绍及协议框架解析

分享嘉宾:丞一,蚂蚁金服技术专家,主要从事通信中间件相关的开发工作,SOFABolt 开源负责人。

直播时间:2020/7/2(周四)19:00-20:00

直播间:点击“阅读原文”,即可报名

本文归档在 sofastack.tech。

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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