《微服务分布式构架开发实战》第3章 Spring Boot

本文介绍了Spring Boot的基础知识,包括其作为Spring Platform的顶级项目和微服务框架的基础。详细讲解了Spring Boot的目录结构,如源代码、资源、测试文件和编译后文件的存放位置。此外,还提到了主要文件如Application.java、application.properties和pom.xml的作用。最后,讨论了如何在Eclipse和IntelliJ IDEA中集成Spring Initializr,简化开发流程。

3.1 目录结构

3.2 主要文件

3.3 编辑器集成

Spring Boot是Spring官方的顶级项目之一,基于Spring Platform 对 Spring 框架和第三方库进行处理,提供默认配置以降低使用复杂度,可轻松创建单独运行的、基于生产级的Spring应用程序。

后续将要介绍的Spring Cloud 分布式微服务框架也是在Spring Boot的基础上构建的,并且Dubbo框架的社区也提供了Spring Boot的支持。为了更加方便愉快地开发,后续所有例子都将基于Spring Boot进行讲解。

Spring Boot基于Maven构建,官网提供了快速初始化服务,只需提供相关Maven信息及需要引入的第三方依赖包,便可自动生成应用并打包成zip压缩包下载。

将下载好的zip压缩包解压后得到的目录如下:

说明: TIM图片20171004014632

src/main/java

用于存放源代码文件。

src/main/resources

用于存放配置文件,如果在使用Spring Initializr创建应用时勾选了spring-boot-starter-web</

内容概要:本文介绍了如何利用RocketMQ消息队列构建“边缘AI推理”赛题的弹性数据管道,涵盖消息轨迹、延迟消息、Pop消费模式等核心概念,并结合实际计算机竞赛场景,展示了在高丢包网络环境下实现可靠消息传输与处理的技术方案。通过自定义延迟级别、消息压缩切片、灰度消费等技巧,支持大规模AI图像上传、云端聚合、结果回传及全程审计。代码案例涉及边缘侧C++发送、Java消费者合并分片、Pop模式保障离线续传以及消息轨迹生成比赛报告,全面支撑高并发、低延迟、高可靠的竞赛需求。未来将融合MQTT接入、AI原生调度与绿色计算技术,进一步优化系统性能与能效。; 适合人群:具备一定分布式系统和消息中间件基础,参与或指导计算机类学科竞赛(如边缘计算、AI识别赛道)的研发人员、高校师生及技术教练;熟悉Java、Python、C++编程及相关SDK使用的开发者。; 使用场景及目标:①在高丢包、弱网环境下构建稳定的边缘AI数据通道;②实现AI任务的延迟调度、流量灰度、分片传输与结果追踪;③为竞赛提供可审计、可监控、可扩展的消息基础设施,确保公平性与实时性;④探索RocketMQ在智能制造、智慧城市等真实工业场景中的教学与应用落地。; 阅读建议:建议结合Kubernetes集群环境和实际竞赛平台进行代码实践,重点关注Pop模式、消息切片聚合、轨迹追踪等关键技术的实现细节,并关注RocketMQ 5.x新特性在AI与物联网场景下的演进方向。
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