Spring boot，Spring，SpringMVC，Mybatis，mybatis-plus，motan/dubbo分布式，Redis缓存，Shiro权限管理，Spring-Session单点登录，Quartz分布式集群调度，Restful服务，QQ/微信登录，App token登录，微信/支付宝支付；日期转换、数据类型转换、序列化、汉字转拼音、身份证号码验证、数字转人民币、发送短信、发送邮件、加密解密、图片处理、excel导入导出、FTP/SFTP/fastDFS上传下载、二维码、XML读写、高精度计算、系统配置工具类等等。
iBase4J项目简介
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iBase4J是Java语言的分布式系统架构。 使用Spring整合开源框架。
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使用Maven对项目进行模块化管理，提高项目的易开发性、扩展性。
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系统包括5个子系统：公共功能、系统管理Service、系统管理Web、业务Service、业务Web。
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公共功能：公共功能(AOP、缓存、基类、调度等等)、公共配置、工具类。
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系统管理：包括用户管理、权限管理、数据字典、系统参数管理等等。
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业务相关：您的业务开发。
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可以无限的扩展子系统，子系统之间使用Dubbo或MQ进行通信。
主要功能
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数据库：Druid数据库连接池，监控数据库访问性能，统计SQL的执行性能。 数据库密码加密，加密方式请查看PropertiesUtil，decryptProperties属性配置需要解密的key。
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持久层：mybatis持久化，使用MyBatis-Plus优化，减少sql开发量；aop切换数据库实现读写分离。Transtraction注解事务。
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MVC： 基于spring mvc注解,Rest风格Controller。Exception统一管理。
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调度：Spring+quartz, 可以查询、修改周期、暂停、删除、新增、立即执行，查询执行记录等。
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基于session的国际化提示信息，职责链模式的本地语言拦截器,Shiro登录、URL权限管理。会话管理，强制结束会话。
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缓存和Session：注解redis缓存数据，Spring-session和redis实现分布式session同步，重启服务会话不丢失。
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多系统交互：Dubbo,ActiveMQ多系统交互，ftp/sftp/fastdafs发送文件到独立服务器，使文件服务分离。
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前后端分离：没有权限的文件只用nginx代理即可。
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日志：log4j2打印日志，业务日志和调试日志分开打印。同时基于时间和文件大小分割日志文件。
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QQ、微信、新浪微博第三方登录。
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工具类：excel导入导出，汉字转拼音，身份证号码验证，数字转大写人民币，FTP/SFTP/fastDFS上传下载，发送邮件，redis缓存，加密等等。
技术选型
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● 核心框架：Spring Framework 4.3.0 + Dubbo 2.5.3 + motan 0.3.1 ● 安全框架：Apache Shiro 1.2 ● 任务调度：Spring + Quartz ● 持久层框架：MyBatis 3.4 + MyBatis-Plus 2.0 ● 数据库连接池：Alibaba Druid 1.0 ● 缓存框架：Redis ● 会话管理：Spring-Session 1.3.0 ● 日志管理：SLF4J、Log4j2 ● 前端框架：Angular JS + Bootstrap + Jquery
License
iBase4J is released under version 2.0 of the Apache License.
github项目地址：https://github.com/iBase4J/iBase4J
SpringBoot版本：https://gitee.com/iBase4J/iBase4J-SpringBoot
未拆分版本(非分布式)下载地址：https://gitee.com/iBase4J/iBase4J/tree/NoSplit
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开源界，本是技术爱好者百花齐放、各显其能的地方。但是，不管什么好东西，到了这块奇葩的土地都能变了味。现在的开源界，真的是鱼龙混杂，有些开源软件，不知道是噱头喊得高，还是star刷得好，竟能凭借一身垃圾代码招摇撞骗，误人子弟。垃圾不扫，这世界只能越来越臭。以iBase4J为例，我来给大家分析一下，让大家提高警惕，尤其是编程新手，不要上了贼船，免得抱撼终身。 1. iBase4J是什么东西 iBase
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github项目地址：https://github.com/iBase4J/iBase4J SpringBoot版本：https://gitee.com/iBase4J/iBase4J-SpringBoot 未拆分版本(非分布式)下载地址：https://git.oschina.net/iBase4J/iBase4J/tree/NoSplit
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如何让项目跑起来参考 http://blog.csdn.net/u012225679/article/details/73849357?locationNum=5&fps=1 http://blog.csdn.net/happy_Pinocchio/article/details/72942330 遇到的问题 1.上面的讲nginx配置不详细，下面附一个配置文件 #user nobody; wor
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主要内容：一、从一个新闻门户网站案例引入,二、推算一下你需要分析多少条数据？,三、黄金搭档：分布式存储+分布式计算这篇文章聊一个话题：什么是分布式计算系统？ 一、从一个新闻门户网站案例引入 现在很多同学经常会看到一些名词，比如分布式服务框架，分布式系统，分布式存储系统，分布式消息系统。 但是有些经验尚浅的同学，可能都很容易被这些名词给搞晕。所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。 如果你要理解啥是分布式计算，就必须先得理解啥是分布式存储，现在我们从一个小例子来引入。 比如说
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被别人指出问题时，别管别人能不能做到，看别人说的对不对，然后完善自己。别人能不能做到是别人的事情，自己能不能做到关系到自己能否发展的更好。——hustlihaifeng Go语言号称是互联网时代的C语言。现在的互联网系统已经不是以前的一个主机搞定一切的时代，互联网时代的后台服务由大量的分布式系统构成，任何单一后台服务器节点的故障并不会导致整个系统的停机。同时以阿里云、腾讯云为代表的云厂商崛起标志着
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数据存储容量的问题。 数据读写速度的问题。 数据可靠性的问题。 几种常见 RAID 的对比|名称|优点|缺点| |------|------|------| |RAID 0|使用 N 块磁盘的 RAID 0，将数据从内存写入磁盘时，将数据分成 N 块，并发写入，读取同理。所以，读写速度是单盘的 N 倍。|任何一块盘损坏，数据完整性破坏，数据不可用。| |RAID 1|数据写入磁盘时，将一份数据同时
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万法皆空，因果不空。 随着摩尔定律碰到瓶颈，越来越多的系统要依靠分布式集群架构来实现海量数据处理和可扩展计算能力。 区块链首先是一个分布式系统。 中央式结构改成分布式系统，碰到的第一个问题就是一致性的保障。 很显然，如果一个分布式集群无法保证处理结果一致的话，那任何建立于其上的业务系统都无法正常工作。 本章将介绍分布式系统中一些核心问题的来源以及相关的工作。
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一、介绍 HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。 二、HDFS 设计原理 2.1 HDFS 架构 HDFS 遵循主/从架构，由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成： NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作，例如打开，
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邂逅相遇 网络延迟 存之为吾 无食我数 —— Kyle Kingsbury, Carly Rae Jepsen 《网络分区的危害》（2013年） [TOC] 最近几章中反复出现的主题是，系统如何处理错误的事情。例如，我们讨论了副本故障切换（“处理节点中断”），复制延迟（“复制延迟问题”）和事务控制（“弱隔离级别”）。当我们了解可能在实际系统中出现的各种边缘情况时，我们会更好地处理它们。