ElasticSearch

核心业务描述：问枢是一款专为高校设计的智能知识管理平台，通过AI技术实现文档智能管理、三级知识库体系、RAG智能问答和知识图谱构建，为高校师生提供全方位的知识管理服务，助力知识沉淀、共享与创新。核心功能描述：文档智能管理、三级知识库、RAG智能问答、多角色权限、安全可靠文档智能管理，让文档管理更智能

PythonLearningPlatform-BackendADjango-basedbackendAPIforthePythonLearningPlatform,featuringcoursemanagement,progresstracking,andcodeexecutioncapabilit

TuDuoDuo是一套面向个人与团队的全栈云图床系统，提供图片上传、URL导入、图片检索、分类标签管理、审核及空间协作等能力。系统支持公共空间和私有空间，通过成员角色与权限控制实现团队图片资源共享；支持腾讯云COS存储、Redis与Caffeine多级缓存、Elasticsearch图片检索，以及S

基于大语言模型（LLM）和RAG技术的企业级代码合规审查系统，支持手动审查和自动化定时巡检两种模式。核心能力：接收代码diff自动识别硬编码密钥、SQL注入、敏感信息泄露等合规风险；基于Elasticsearch向量数据库进行RAG增强检索，精准匹配企业合规规范；调用阿里云百炼大模型多维度综合判断风

|类别|技术||------|------||大数据|ClickHouse、HBase、Hive、Kafka||数据同步|DataX、Debezium、Flink||前端|React、Vue、Angular、Next.js||Java生态|SpringSecurity、Flowable、MyBati

技术栈：JDK25,SpringBoot4.0.6,ES8.11,RocketMQ4.9.4,Canal1.1.8,Vue3,DockerCompose1.通过Canal监听MySQLbinlog，批量收集去重后发送至RocketMQ，批量阈值调至162使触发比例稳定在4:62.ES同步服务消费MQ

1.项目介绍：本项目是一个基金投资理财项目，主要实时监控不同策略的交易情况以及实盘机器的各种指标情况(自身的cpu、内存、磁盘、进程、日志等)，针对交易以及实盘的异常进行不同规则的告警，推送给对应人员，让其去处理 2.项目选型：SpringCloud+Nacos+RabbitMQ+ES7.6+MySql8+Mybatis-Plus+Nginx+TDengine

1.项目介绍：和丰本身是一个大型中转站，为几千位供应商以及主机厂进行物料的存放以及配送服务，还有就针对供应商存储物料以及往主机厂配送物料按照不同规则的收费，彻底由之前的人工纸质化 升级为现在的自动化，信息化，大大节约了人力成本(商品出入库的管理、商品结存、成本动态计算、对账) 2.项目技术选型：SpringBoot+Spring security+Mysql8+Nginx+Mybatis-Plus+Rocketmq+Redis+Nacos+Jenkins

项目简介：本系统仿某东商城业务，采用微服务架构设计，利用 Spring Cloud框架，通过业务 划分相互独立的微服务，其中包含商城检索、用户认证、购物车、订单、商品管理等模块。 系统架构：SpringCloud、Git、Redis、MySQL、Nacos、Nginx、OAuth2.0、 OpenFeign、Docker、Elasticsearch、RabbitMQ等。 负责完成： 商品、购物车、订单、库存、会员、支付、等服务模块的开发； 发布商品同时向ES中插入数据，进而完成商品的全文检索功能； 将商品分类数据放入Redis缓存中，并使用SpringCache来解决缓存一致性问题； 密码MD5加盐处理、登录模块使用OAuth2.0进行第三方如Gitee注册登录； 访问商品详情时使用CompletableFuture来异步获取商品详情数据；

拥有超过11年的Java后端软件开发经验，我专注于企业级应用架构设计与性能优化，致力于构建高效、稳定且可扩展的系统。在CSDN博客平台上，我积极分享关于微服务架构的落地实践、高并发系统设计的精髓、大数据处理技术的最新进展以及云原生技术的深度解析。通过一系列原创文章与案例，我旨在帮助更多开发者掌握这些前沿技术，共同推动技术社区的发展。

Moqui ERP 是一个开源企业资源计划（ERP）系统，基于Apache OFBiz架构优化而来，专注于灵活定制和高性能。其核心特点包括： 模块化设计：支持按需扩展，涵盖财务、供应链、CRM、电商等功能，适合中大型企业复杂需求。 低代码开发：通过XML配置和Groovy脚本快速定制业务逻辑，降低开发成本。 现代技术栈：基于Java框架，集成REST API、微服务架构，兼容云部署（如AWS、Docker）。 多行业适配：已应用于制造、零售、物流等领域，支持多语言、多币种，满足全球化需求。 社区与生态：活跃的开源社区提供插件支持（如支付网关、AI集成），可与ChatGPT等工具结合实现智能化。 Moqui适合需要高度定制化ERP解决方案的企业，尤其在你擅长的AI与ERP集成领域有较大潜力。

Compass-CI 是一个可持续集成的开源软件平台。为开发者提供针对上游开源软件（来自 Github, Gitee, Gitlab 等托管平台）的测试服务、登录服务、故障辅助定界服务和基于历史数据的分析服务 该平台一个基于linux平台部署运行的开放式的测试系统，以下为主要特性的介绍： 1）系统支持开源软件在线构建、性能、功能等测试活动，此外支持本地化部署 2）本系统自研测试机器的部署与调动，支持大批量、多类型（kvm、docker、物理机等）执行机高效执行测试任务 3）采用ElasticSearch数据库存储海量测试结果，配套自研数据可视化服务，支持测试结果查询，比较，分析 3. 快速上手项目，参考用户指引： https://gitee.com/openeuler/compass-ci/blob/master/README.zh.md https://gitee.com/openeuler/compass-ci/tree/master/doc

基于Spring Boot和Elastic Stack构建的一站式信息聚合搜索平台，提供统一的搜索入口，允许用户在单一界面内检索来自多个来源和格式的内容，包括文章、图片、用户资料、专栏和视频等。该平台旨在增强用户体验，通过提供快速、精准的搜索结果，同时为企业提供一个集中的数据接入点，减少系统维护成本，提升运营效率。 技术栈：SpringBoot、MyBatis、Elastic Stack、Canal、Hutool、Druid、Redis、MySQL、Vue 项目职责： 1、使用 HttpClient 请求 离线 获取外部网站的文章，并使用 Hutool 的 JSONUtil 解析和预处理文章，最终入库。使用 jsoup 实请求bing 搜索接口获取图片，并使用 CSS Selector 语法解析和预处理图片信息，最终返回给前端。 2、为解决文章搜不出的问题，自主搭建 Elasticsearch 来代替 MSQL 的模糊査询，并通过为索引绑定 ik分词器实现了更灵活的分词搜索，且使用JMeter 测试后发现搜索性能提升 50%。 3、构建 ES 文章索引时，采用动静分离的策略，只在 ES 中存储要检索的、修改不频繁字段(比如文章)用于检索，而修改频繁的字段(比如点赞数)从数据库中关联査出，从而减少了 ES 数据更新和同步的成本、保证数据一致性。 4、为了更方便地管理 Elasticsearch 中的数据，自主搭建 Kibana 并配置 index patter 和看板，实现对文章数据的可视化管理。 5、使用 Spring Scheduler 定时同步近5分钟内发生更新的 MySQL 的文章数据到 ES，通过唯-id 来保证每条数据同步的准确性。 6、开发搜索功能时，使用 Kibana DevTools + DSL 调试,ES 的搜索效果，并使用 Spring Data Elasticsearch 的 QuervBuilder组合查询条件，实现对ES 内文章的灵活査询。

中文多音字分词，例如：“三一重工”，其中“重”是多音字，zhong或chong。如果用ES的默认拼音分词插件会解析成sanyizhonggong，但某些业务需要保留多音字：sanyizhonggong、sanyichonggong。

 项目描述 连用大数据邮件归档系统是用于协助企业将全部的企业邮件自动、实时地进行集中化归档管理和长期保存，以满足各监管部门的审计需求，为邮箱系统减轻压力提高办公效力，以及对邮件中的知识利用与归类。解决大数据时代TB量级直至EB量级的邮件信息管理难题。  我的工作 1. 我主要负责整个项目的从0到1，包括产品预研和需求分析，以及相关的技术文档，制定项目开发计划，组织项目组成员按计划进行开发，跟进项目开发进度，并定期组织沟通会议讨论项目中的问题和协调资源，以及在客户现场实施上线的全部过程。 2.主要的开发工作有服务端的汇聚模块、关联模块、索引模块、统计模块、知识归类模块、用户管理模块的接口以及小程序端的以上模块的应用。

1.该项目分为用户登录管理、定时任务分发等模块,让运维人员轻松应对工作; 2.该项目为前后端分离，服务端使用了 Golang 高性能框架, web前端使用了 Angular 18 框架。使项目轻快流畅; 3.该项目使用了分布式定时任务管理，巧妙地解决了服务器时钟容差问题。支持秒级定时任务。

1.文档搜索服务通用api，可以适配各种类型文档搜索服务。 2.使用java编写，搜索功能使用ElasticSearch实现,并且做了接口安全处理 3.项目地址 https://gitee.com/ChenYang_LaoTie/EaseSearch

本项目采用前后端分离技术开发，前端使用uniApp开发，后台使用vue+elemutUI开发，前端内容部署在nginx反向代理服务器中，后端采用SpringCloud进行开发，采用SpringMVC作为控制层框架，采用mybatis作为持久层框架，使用mysql数据库作为关系型数据库，采用redis缓存技术以及Elasticsearch搜索引擎。

读书笔记，涉及golang源码知识、redis源码、mysql、网络知识、操作系统内核知识、数据库、框架、秒杀系统等，并在不断更新，是个人工作后逐渐积累。

es-rhlc-plus是一个 RestHighLevelClient 的增强工具，在 RestHighLevelClient 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。参考了mybatis-plus框架，只要你会用mybatis-plus，使用这个框架几乎学习成本为0