阿里技术,支付宝App用到的框架

> 支付宝组件和开源框架
支付宝App架构揭秘—使用的开源组件总结!- https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0MjE3OTYwMg==&mid=2649548744&idx=1&sn=567f91fb6fa663b1b0374a14865709a7&chksm=f1180cb5c66f85a35ce49c9547e4142c59bd9f7c4a8dee704c440292f8e964cbc17385461eaf&scene=21#wechat_redirect
FFmpeg-https://github.com/FFmpeg/FFmpeg
achartengine MPAndroidChart-https://github.com/ddanny/achartengine
CircleImageView -https://github.com/hdodenhof/CircleImageView
TheMVP -https://github.com/kymjs/TheMVP
androidquery -https://github.com/androidquery/androidquery
gson- https://github.com/google/gson
DiskLruCache- https://github.com/JakeWharton/DiskLruCache
tagsoup Html解析- https://github.com/ndmitchell/tagsoup
ViewPagerIndicator- https://github.com/JakeWharton/ViewPagerIndicator
wire- https://github.com/square/wire
okio- https://github.com/square/okio
XRecyclerView- https://github.com/jianghejie/XRecyclerView
ijkplayer- https://github.com/Bilibili/ijkplayer
dagger- https://github.com/square/dagger
jackson-databind -https://github.com/FasterXML/jackson-databind
jackson-core- https://github.com/FasterXML/jackson-core
jackson-annotations- https://github.com/FasterXML/jackson-annotations
DanmakuFlameMaster- https://github.com/Bilibili/DanmakuFlameMaster
android-stackblur- https://github.com/kikoso/android-stackblur
Android-Charts-https://github.com/limccn/Android-Charts
android-supprt-library Google支持库,例如:v4,v7,v13,v21.-https://developer.android.google.cn/index.html
NineOldAndroids -https://github.com/JakeWharton/NineOldAndroids
Leakcanary-https://github.com/square/leakcanary
EventBus-https://github.com/greenrobot/EventBus
androidannotations-https://github.com/androidannotations/androidannotations
fastjson-https://github.com/alibaba/fastjson
okhttp-https://github.com/square/okhttp
OpenSSL-https://github.com/openssl/openssl
duktape-https://github.com/svaarala/duktape
ProgressWheel-https://github.com/Todd-Davies/ProgressWheel
android-gif-drawable-https://github.com/koral--/android-gif-drawable
zlib-https://github.com/madler/zlib
libyuv-https://github.com/lemenkov/libyuv
css-layout-https://github.com/facebook/yoga
aspectj -https://github.com/eclipse/org.aspectj
libjpeg-turbo- https://github.com/libjpeg-turbo/libjpeg-turbo

> 支付宝和蚂蚁花呗
如:流量控制,缓存策略,依赖管控,性能优化……蚂蚁花呗业务中最为关键的一环在于买家授信和支付风险的控制。支付宝和蚂蚁花呗整个平台被分成了三个层:
 1.运维平台(IAAS):主要提供基础资源的可伸缩性,比如网络、存储、数据库、虚拟化、IDC等,保证底层系统平台的稳定性;
 2.技术平台(PAAS):主要提供可伸缩、高可用的分布式事务处理和服务计算能力,能够做到弹性资源的分配和访问控制,提供一套基础的中间件运行环境,屏蔽底层资源的复杂性;
 3.业务平台(SAAS):提供随时随地高可用的支付服务,并且提供一个安全易用的开放支付应用开发平台。

-- 蚂蚁金融技术团队可以做到“先胜而后求战”,主要分为三方面技术积累:“谋”,“器”,“将”。
“谋”就是整体的架构设计方案和策略;
“器”就是支持技术工作的各种基础中间件和基础组件;
“将”就是通过实践锻炼成长起来的技术人员。

如何成为一名顶尖的阿里架构师?- https://blog.youkuaiyun.com/b0Q8cpra539haFS7/article/details/78349371
阿里P8架构师谈:分布式缓存的应用场景、选型比较、问题和挑战- https://blog.youkuaiyun.com/gupao123456/article/details/81480975
-- 分布式缓存应用场景:
 页面缓存.用来缓存Web 页面的内容片段,包括HTML、CSS 和图片等;
 应用对象缓存.缓存系统作为ORM 框架的二级缓存对外提供服务,目的是减轻数据库的负载压力,加速应用访问;
 解决分布式Web部署的session同步问题,状态缓存.缓存包括Session 会话状态及应用横向扩展时的状态数据等,这类数据一般是难以恢复的,对可用性要求较高,多应用于高可用集群。
 并行处理.通常涉及大量中间计算结果需要共享;
 云计算领域提供分布式缓存服务。

<think>好的,我现在需要帮用户设计一个基于安卓的健身社交App技术路线。用户之前已经询问过个性化推荐的技术,现在他们可能希望扩展到一个具体的应用场景,也就是健身社交。首先,我需要明确用户的需求是什么。健身社交App通常包括用户注册、健身数据记录、社交互动(如分享、点赞、评论)、可能还有个性化推荐等功能。 用户提到要“技术路线简约”,所以应该避免过于复杂的架构,但又要保证核心功能的实现。我需要考虑安卓开发的常用技术栈,以及后端服务的选择。可能还需要考虑数据存储、实时通信、第三方API集成(如健康数据获取)、用户隐私和安全等方面。 首先,前端部分,安卓原生开发可以使用Kotlin,因为现在Google推荐使用Kotlin替代Java。界面设计方面,Jetpack Compose可以提高开发效率,适合简约路线。然后,后端可能需要一个轻量级的框架,比如Node.js或者Spring Boot,但考虑到简约,可能使用Firebase这样的BaaS(后端即服务)可以快速搭建,减少服务器管理的麻烦。 数据存储方面,Firebase提供了实时数据库和Firestore,适合社交功能中的实时互动。用户认证也可以用Firebase Auth,支持多种登录方式。健身数据的处理可能需要集成安卓的Health Connect API来获取步数、心率等数据,或者使用Google Fit API。 社交功能需要实现帖子发布、动态流、点赞评论等,可能用到RecyclerView来展示动态列表,图片上传可以使用Glide或Picasso加载图片,存储到Firebase Storage。实时聊天可能需要WebSocket或者Firebase的实时数据库。 个性化推荐部分,之前用户已经了解过相关技术,这里可能需要简化,比如基于用户的活动类型和社交关系做简单的协同过滤,或者使用Firebase的机器学习套件进行本地模型推理。 注意事项方面,用户隐私和数据安全是关键,特别是健康数据属于敏感信息,需要符合GDPR或其他相关法规。此外,App性能优化也很重要,比如减少APK大小,使用ProGuard混淆代码,优化网络请求等。 测试方面,需要单元测试和UI测试,可以使用JUnit和Espresso。持续集成/持续部署(CI/CD)可以用GitHub Actions或者Jenkins自动化构建流程。 可能还需要第三方服务,比如地图API显示跑步路线,支付接口如果涉及会员系统,但用户没有提到,暂时可能不需要。错误监控和日志收集可以用Firebase Crashlytics。 总结一下,技术路线应该分为客户端、服务端、数据存储、第三方集成、安全与性能几个部分,每个部分选择最简单高效的工具和框架,确保快速开发和部署,同时保持可扩展性,方便后续迭代。</think>以下为基于安卓的健身社交App技术路线简约版,采用模块化分层设计,兼顾开发效率与扩展性: --- ### 一、技术架构图 ``` [客户端]              [服务端]             [第三方服务] ├─ Android(Kotlin)    ├─ Spring Boot      ├─ 高德地图API ├─ Jetpack Compose    ├─ MySQL/MongoDB    ├─ 支付宝SDK └─ Health Connect     └─ Redis            └─ 极光推送 ``` --- ### 二、核心模块技术选型 #### 1. **运动数据采集** - **硬件层** - 手机传感器:通过`SensorManager`获取加速度/陀螺仪数据 - 智能设备:蓝牙BLE协议连接手环/手表(`BluetoothGatt`) - 健康数据同步:集成Android Health Connect API(步数/心率) - **数据处理** ```kotlin // 计步算法示例(峰值检测) fun detectStep(accValues: List<Float>): Int {     val threshold = 9.8 * 1.5  // 1.5g加速度阈值     return accValues.count { it > threshold } } ``` #### 2. **社交功能实现** - **动态发布** - 图片处理:Glide + GPUImage(滤镜/压缩) - 视频处理:ExoPlayer + FFmpeg(关键帧提取) - LBS定位:高德地图SDK的`AMapLocationClient` - **即时互动** - 消息推送:极光推送WebSocket长连接 - 评论分级加载:SQLite本地缓存 + 分页查询`Paging3` #### 3. **推荐系统(轻量化)** - 用户特征:`UserVector = [运动类型, 活跃时段, 社交网络]` - 物品表征:`ItemEmbedding = Word2Vec(运动标签)` - 匹配算法:改进的协同过滤 $$ \text{Similarity} = \frac{\sum (R_{u,i} - \bar{R_u})(R_{v,i} - \bar{R_v})}{\sigma_u \sigma_v} $$ --- ### 三、关键实现路径 1. **开发环境** - Android Studio Arctic Fox + AGP 7.0 - 最低兼容API 24(Android 7.0) 2. **通信协议** - RESTful API:Retrofit2 + Moshi(协议加密采用HTTPS+SSL Pinning) - 数据传输格式:ProtoBuf(比JSON节省30%流量) 3. **状态管理** - 单一数据源:采用MVI架构模式 - 全局状态:ViewModel + Hilt依赖注入 --- ### 四、性能优化重点 | 模块               | 优化手段                         | 目标指标         | |--------------------|----------------------------------|------------------| | 启动速度           | App Startup库 + 延迟加载         | 冷启动<800ms   | | 内存管理           | LeakCanary检测 + 图片弱引用     | OOM率<0.01%     | | 网络请求           | OkHttp缓存策略 + Stetho监控     | 重复请求减少40% | | 运动算法           | NDK移植计步核心逻辑             | 功耗降低15%     | --- ### 五、隐私与安全 1. 敏感权限动态申请(位置/相机) ```xml <uses-permission android:name="android.permission.ACTIVITY_RECOGNITION" /> <uses-feature android:name="android.hardware.sensor.accelerometer" /> ``` 2. 数据加密:AES-256加密本地运动记录 3. GDPR合规:提供「数据导出与删除」入口 --- ### 六、部署方案 - **服务端**:阿里云ECS(2核4G)Docker容器化部署 - **数据库**:云数据库MySQL版(读写分离)+ Redis缓存热点数据 - **持续交付**:GitLab CI/CD自动化构建 -> 华为应用市场灰度发布 --- 该路线可实现MVP版本3个月内上线,建议优先开发核心功能(运动记录+动态广场),后续迭代引入直播训练课等增值服务。
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