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流程编排、如此简单-通用流程编排组件JDEasyFlow介绍

作者:李玉亮 JDEasyFlow是企业金融研发部自研的通用流程编排技术组件,适用于服务编排、工作流、审批流等场景,该组件已开源(https://github.com/JDEasyFlow/jd-easyflow),目前在部门的内部业务系统和科技输出系统中广泛应用,其他部门也有使用。 它的特点是简单、灵活、易扩展,开发人员一般30分钟可入门上手,半天可掌握其原理。它分为一个核心模块和若干扩展模块,模块之间松耦合,开发使用时可按需选择、快速集成、渐进式应用,同时支持JSON内置规范和BPMN规范。它的实现原理也有其特色,后面有介绍。 支持的场景功能 节点流转类型 支持顺序流转、条件流转、循环流转等。  节点功能类型 支持脚本节点、用户节点和消息节点。   • 脚本节点:节点执行时运行一段代码脚本 • 用户节点:根据用户的操作指令触发节点执行 • 消息节点:接收消息后触发节点执行 节点串并类型 支持串行执行、并行执行、串并组合执行等。   流程交互场景 支持单次交互一次执行多节点、多次交互一次执行一节点、多次交互一次执行多节点等。   子流程场景 JDEasy...

袋鼠云数据湖平台「DataLake」,存储全量数据,打造数字底座

一、什么是数据湖? 在探讨数据湖技术或如何构建数据湖之前,我们需要先明确,什么是数据湖? 数据湖的起源,应该追溯到2010年10月。基于对半结构化、非结构化存储的需求,同时为了推广自家的Pentaho产品以及Hadoop,2010年Pentaho的创始人兼CTO James Dixon首次提出了数据湖的概念。 数据湖概念一经提出,便受到了广泛关注,人们发现此概念代表了一种新的数据存储理念,海量异构数据统一存储可以很好地解决企业数据孤岛问题,方便企业数据管理与应用。 「技术概念的提出,本质都是为了业务场景服务的,是为解决某类特定场景的问题。」 随着新一代信息技术的发展,以及数字化转型的深入推进,数据作为一种“无形资产”的重要性变得比以往更为凸显。物联网、直播、医疗等各种业务场景每天都会生成几GB、几百GB,甚至TB级的原始数据。面对海量数据的存储以及结构化数据、文本、二进制(图片、音频、视频)等数据的存储应用,传统架构的离线数据仓库越来越“力不从心”。 与此同时,随着大数据技术的融合发展,数据湖不断演变,当前我们所讨论的数据湖,已经远远超过了当初 James Dixon 所定义的数据湖。...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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