JEESZ分布式框架之技术介绍文档

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介:

摘要: Jeesz主要定位于互联网企业架构,已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具,包括:系统权限组件、数据权限组件、数据字典组件、核心工具 组件、视图操作组件、工作流组件、代码生成等。采用分层设计、双重验证、提交数据安全编码、密码加密、访问验证、数据权限验证。 Jeesz目前包括以下模块项目,后台系统管理系统,RestFul独立服务系统、Scheduler定时调度系统、内容管理(CMS)系统、在线办公(OA)系统、我的待办(Task服务)、我的收藏(Bookmark服务)。

  1. 项目核心代码结构截图

jeesz-utils

jeesz-config

jeesz-framework

jeesz-core-cms

jeesz-core-gen

jeesz-core-bookmark

jeesz-core-act

jeesz-core-oa

jeesz-core-test

jeesz-core-scheduler

jeesz-core-task

jeesz-web-admin

jeesz-web-service

jeesz-web-scheduler

jeesz-web-task

jeesz-web-bookmark

jeesz-facade-bookmark

jeesz-service-bookmark

jeesz-facade-task

jeesz-service-task

jeesz-web-mq-task

特别提醒:开发人员在开发的时候可以将自己的业务REST服务化或者Dubbo服务化

  1. 项目依赖介绍

2.1 后台管理系统、Rest服务系统、Scheculer定时调度系统依赖如下图:

2.2 Dubbo独立服务项目依赖如下图:

  1. 平台简介

Jeesz是一个分布式的框架,提供项目模块化、服务化、热插拔的思想,高度封装安全性的Java EE快速开发平台。

Jeesz本身集成Dubbo服务管控、Zookeeper注册中心、Redis分布式缓存技术、FastDFS分布式文件系统、ActiveMQ异步消息中间件、Nginx负载均衡等分布式技术

使用Maven做项目管理,项目模块化,提高项目的易开发性、扩展性

以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流引擎等。

前端集成Bootstrap4 metronic框架,UI响应式、扁平化布局,适应所有PC、Pad、Anroid、ios 移动设备等。

Jeesz主要定位于互联网企业架构,已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具,包括:系统权限组件、数据权限组件、数据字典组件、核心工具 组件、视图操作组件、工作流组件、代码生成等。采用分层设计、双重验证、提交数据安全编码、密码加密、访问验证、数据权限验证。

Jeesz目前包括以下模块项目,后台系统管理系统,RestFul独立服务系统、Scheduler定时调度系统、内容管理(CMS)系统、在线办公(OA)系统、我的待办(Task服务)、我的收藏(Bookmark服务)。

后台管理系统包括企业组织架构(用户管理、机构管理、区域管理)、菜单管理、角色权限管理、字典管理等功能;

RestFul独立提供标准Rest服务API,您可以快速实现自己的业务,提供需要的服务;

Quartz定时调度系统可以动态配置您的任务规则等;

内容管理(CMS)系统,包括内容管理,栏目管理、站点管理、公共留言、文件管理、前端网站展示等功能;

在线办公(OA)系统,主要提供简单的流程实例。

Jeesz提供了常用工具进行封装,包括日志工具、缓存工具、服务器端验证、数据字典、当前组织机构数据(用户、机构、区域)以及其它常用小工具等。另外 还提供一个强大的在线 代码生成 工具,此工具提供简单的单表、一对多、树结构功能的生成,如果对外观要求不是很高,生成的功能就可以用了。使用了Jeesz基础框架,可以提高快速开发效 率。

  1. 内置功能(只列了一部分功能)

1.用户管理:用户是系统操作者,该功能主要完成系统用户配置。

2.机构管理:配置系统组织机构(公司、部门、小组),树结构展现,可随意调整上下级。

3.区域管理:系统城市区域模型,如:国家、省市、地市、区县的维护。

4.菜单管理:配置系统菜单,操作权限,按钮权限标识等。

5.角色管理:角色菜单权限分配、设置角色按机构进行数据范围权限划分。

6.字典管理:对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护,如:是否、男女、类别、级别等。

7.操作日志:系统正常操作日志记录和查询;系统异常信息日志记录和查询。

8.连接池监视:监视当期系统数据库连接池状态,可进行分析SQL找出系统性能瓶颈。

9.工作流引擎:实现业务工单流转、在线流程设计器。

  1. 开发工具

1.Eclipse IDE:采用Maven项目管理,模块化。

2.代码生成:通过界面方式简单配置,自动生成相应代码,目前包括三种生成方式(增删改查):单表、一对多、树结构。生成后的代码如果不需要注意美观程度,生成后即可用。

  1. 技术选型(只列了一部分技术)

1、后端

服务框架:Dubbo、zookeeper、Rest服务

缓存:Redis、ehcache

消息中间件:ActiveMQ

负载均衡:Nginx

分布式文件:FastDFS

数据库连接池:Alibaba Druid 1.0

核心框架:Spring framework

安全框架:Apache Shiro 1.2

视图框架:Spring MVC 4.0

服务端验证:Hibernate Validator 5.1

布局框架:SiteMesh 2.4

工作流引擎:Activiti 5.15

任务调度:quartz 1.8.5

持久层框架:MyBatis 3.2

日志管理:SLF4J 1.7、Log4j

工具类:Apache Commons、Jackson 2.2、Xstream 1.4、Dozer 5.3、POI

2、前端

JS框架:JQuery 1.9。

CSS框架: Bootstrap 4 metronic

客户端验证:JQuery Validation Plugin。

富文本:CKEcitor

文件管理:CKFinder

动态页签:Jerichotab

数据表格:jqGrid

对话框:jQuery jBox

树结构控件:jQuery zTree

其他组件:Bootstrap 4 metronic

3、支持

服务器中间件:Tomcat 6、7、Jboss 7、WebLogic 10、WebSphere 8

数据库支持:目前仅提供mysql数据库的支持,但不限于数据库,下个版本升级多数据源切换和数据库读写分离: 如:Oracle、SqlServer、H2等

支持开发环境:Eclipse、MyEclipse、Ras、Idea等

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
目录
相关文章
|
8天前
|
人工智能 Kubernetes Cloud Native
深度对话 解锁阿里云分布式云原生技术落地新姿势
深度对话 解锁阿里云分布式云原生技术落地新姿势
深度对话 解锁阿里云分布式云原生技术落地新姿势
|
11天前
|
运维 NoSQL Java
SpringBoot接入轻量级分布式日志框架GrayLog技术分享
在当今的软件开发环境中,日志管理扮演着至关重要的角色,尤其是在微服务架构下,分布式日志的统一收集、分析和展示成为了开发者和运维人员必须面对的问题。GrayLog作为一个轻量级的分布式日志框架,以其简洁、高效和易部署的特性,逐渐受到广大开发者的青睐。本文将详细介绍如何在SpringBoot项目中接入GrayLog,以实现日志的集中管理和分析。
50 1
因为一个问题、我新学了一门技术 ElasticSearch 分布式搜索
这篇文章讲述了作者因为一个检索问题而学习了ElasticSearch技术,并分享了排查和解决ElasticSearch检索结果与页面展示不符的过程。
因为一个问题、我新学了一门技术 ElasticSearch 分布式搜索
|
23天前
|
数据采集 分布式计算 并行计算
Dask与Pandas:无缝迁移至分布式数据框架
【8月更文第29天】Pandas 是 Python 社区中最受欢迎的数据分析库之一,它提供了高效且易于使用的数据结构,如 DataFrame 和 Series,以及大量的数据分析功能。然而,随着数据集规模的增大,单机上的 Pandas 开始显现出性能瓶颈。这时,Dask 就成为了一个很好的解决方案,它能够利用多核 CPU 和多台机器进行分布式计算,从而有效地处理大规模数据集。
48 1
|
27天前
|
存储 缓存 负载均衡
【PolarDB-X 技术揭秘】Lizard B+tree:揭秘分布式数据库索引优化的终极奥秘!
【8月更文挑战第25天】PolarDB-X是阿里云的一款分布式数据库产品,其核心组件Lizard B+tree针对分布式环境优化,解决了传统B+tree面临的数据分片与跨节点查询等问题。Lizard B+tree通过一致性哈希实现数据分片,确保分布式一致性;智能分区实现了负载均衡;高效的搜索算法与缓存机制降低了查询延迟;副本机制确保了系统的高可用性。此外,PolarDB-X通过自适应分支因子、缓存优化、异步写入、数据压缩和智能分片等策略进一步提升了Lizard B+tree的性能,使其能够在分布式环境下提供高性能的索引服务。这些优化不仅提高了查询速度,还确保了系统的稳定性和可靠性。
54 5
|
18天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
在YARN集群上运行部署MapReduce分布式计算框架
主要介绍了如何在YARN集群上配置和运行MapReduce分布式计算框架,包括准备数据、运行MapReduce任务、查看任务日志,并启动HistoryServer服务以便于日志查看。
31 0
|
1月前
|
Go API 数据库
[go 面试] 分布式事务框架选择与实践
[go 面试] 分布式事务框架选择与实践
|
20天前
|
C# UED 定位技术
WPF控件大全:初学者必读,掌握控件使用技巧,让你的应用程序更上一层楼!
【8月更文挑战第31天】在WPF应用程序开发中,控件是实现用户界面交互的关键元素。WPF提供了丰富的控件库,包括基础控件(如`Button`、`TextBox`)、布局控件(如`StackPanel`、`Grid`)、数据绑定控件(如`ListBox`、`DataGrid`)等。本文将介绍这些控件的基本分类及使用技巧,并通过示例代码展示如何在项目中应用。合理选择控件并利用布局控件和数据绑定功能,可以提升用户体验和程序性能。
37 0
|
21天前
|
缓存 分布式计算 Java
详细解读MapReduce框架中的分布式缓存
【8月更文挑战第31天】
12 0
|
25天前
|
机器学习/深度学习 编译器 PyTorch
自研分布式训练框架EPL问题之吸引社区参与共建如何解决
自研分布式训练框架EPL问题之吸引社区参与共建如何解决