Java分布式系统实战：10个复杂项目提升架构与高并发能力

对于许多开发者来说，项目经验不足、简历缺乏技术亮点是求职面试中的主要痛点。如何快速积累有深度的实战项目经验，成为技术进阶的关键。本文将介绍10个涵盖不同场景的复杂分布式系统项目，从高并发短链到微服务商城，从SaaS应用到AI智能体，旨在帮助开发者构建扎实的项目履历，深入理解现代架构设计。

1. 100万QPS短链系统

使用技术：JDK21、SpringBoot3.5.3、JPA、Redis、布隆过滤器、Sentinel、Nacos、Redisson、shardingsphere、HikariCP、guava、Prometheus、AlertManager、Grafana、ELK等。

这是一个超高并发的系统，看似简单，实则内部设计极为复杂。系统设计了32个数据库，每个数据库包含256张表，每日可支持超过2.6亿的数据写入。

100万QPS短链系统架构图如下：

该系统的核心亮点包括：

1. 使用了最新的JDK21和SpringBoot3.5.3技术栈，展示了现代化Java后端开发的最佳实践。
2. 支持100万QPS的超高并发请求处理。
3. 精细化的数据库分库分表设计。
4. 创新的多级布隆过滤器设计，提升查询性能。
5. 集成Sentinel实现限流和熔断。
6. 基于Redis分片集群的缓存方案。
7. 改进后的雪花算法生成分布式ID。
8. Redis分布式锁保证数据一致性。
9. 利用Redis Stream实现消息队列功能。
10. 多级缓存设计优化响应速度。
11. 合理的多线程处理模型。
12. 完整的单元测试覆盖。
13. 使用Prometheus对项目进行实时监控。
14. 使用Grafana创建可视化监控仪表盘。
15. 使用AlertManager实现自动报警功能。
16. 接入钉钉实现报警通知。
17. 基于时间片的布隆过滤器设计。
18. 系统平滑8倍扩容方案。
19. 基于Docker容器化部署。
20. 支持多种短链生成算法。
21. 接口幂等性设计。
22. 数据双写机制保障可靠性。
23. 历史数据迁移程序。
24. 数据一致性校验程序。
25. 过期数据自动迁移程序。
26. 多个服务节点数据同步机制。

基于时间片的布隆过滤器流程图如下：

短链系统平滑扩容方案如下：

通过本项目，可以深入学习高并发设计、流量评估、分库分表、多级缓存、限流熔断、监控报警、分布式数据一致性等核心知识。项目包含完整的后端服务与前端服务代码。

2. 商城微服务系统

这是一个基于最新技术栈的微服务项目，采用JDK17、Spring6、SpringBoot3.3.5、SpringCloud2024及SpringCloud Alibaba2023.0.1.0。

微服务后端包含以下模块：

• susan-mall-common （公共模块）
• susan-mall-gateway （网关服务）
• susan-mall-basic (基础服务)
• susan-mall-auth （认证授权服务）
• susan-mall-product （商品服务）
• susan-mall-order （订单服务）
• susan-mall-pay （支付服务）
• susan-mall-member （会员服务）
• susan-mall-marketing （营销服务）
• susan-mall-admin（后台管理系统API）
• susan-mall-mobile（移动端API）

项目在传统商城技术基础上，集成了SpringCloud Gateway、WebFlux、Seata、SkyWalking、OpenFeign、Loadbalancer、Sentinel、Nacos、Canal、xxl-job、Prometheus、K8S等主流组件。

项目架构图如下：

项目提供多端完整代码：

1. 服务端的网关服务及6个核心微服务。
2. 后台管理系统。
3. uniapp开发的小程序端。

商城小程序真实截图：

该项目涵盖了业界微服务分布式系统中的主流技术，特别在SpringCloud Gateway集成WebFlux、微服务间异常处理与通信机制方面具有很高的学习价值。

3. SaaS点餐系统

使用技术：JDK21、SpringBoot3.4.3、SpringCloud、SpringCloud Alibaba、Gateway、Mybatis、PostgesSQL、Redis、RocketMQ、ElasticSearch、Knife4j、Prometheus、Grafana、Minio等。

这是一个采用DDD（领域驱动设计）开发模式、支持多租户、基于PostgreSQL的复杂微服务系统，共包含9个微服务。

系统整体架构如下：

数据隔离方案如下：

DDD开发模式的代码结构示例：

通过本项目，可以掌握DDD开发模型、多租户数据隔离方案、PostgreSQL数据库应用、微服务间数据交换、网关统一处理及复杂系统的领域划分。

4. 单体架构商城系统

该系统包含SpringBoot后端 + Vue管理后台 + uniapp小程序的完整全栈代码。项目集成了大量实用功能：

• 基于Docker的部署教程
• 域名解析与多环境配置
• 网络爬虫与推荐算法
• 支付宝支付集成
• 分库分表与分片算法优化
• 动态定时任务
• 通用分页组件
• JWT登录验证与数据脱敏
• HanLP敏感词校验
• 手写分布式ID生成器
• 分布式限流
• 手写Mybatis插件
• 两级缓存性能优化
• MQ消息通信
• Elasticsearch商品搜索
• 对象存储服务(OSS)对接
• 失败重试与接口幂等性
• 百万数据Excel导出
• WebSocket消息推送
• 用户异地登录检测
• Freemarker模板邮件发送
• 代码生成工具

使用技术概览：

该项目技术全面，包含了大量手写的底层代码、设计模式应用以及自定义的拦截器、过滤器等组件，代码具有很高的复用性和参考价值，适合毕业设计、面试准备及实际工作借鉴。

5. 秒杀系统

专为高并发场景设计的秒杀系统。
使用技术：SpringBoot、Redis、Redission、Lua、RocketMQ、ElasticSearch、JWT等。
核心功能：商品预热、秒杀流程、分布式锁、MQ异步下单、限流、失败重试、预扣库存及数据一致性处理。

项目深入涉及高并发关键技术，如页面静态化、按钮状态控制、预扣库存、分布式锁及最终一致性方案，极具实战参考价值。

秒杀系统架构图如下：

6. 核心技术Demo合集

该项目汇总了工作中常用的核心技术点与代码片段，涵盖Spring、Mybatis、多线程、事务、工具类、设计模式、HTTP请求、Lambda、IO操作、Excel处理、泛型、注解等多个方面。

旨在分享实用的编码技巧，帮助开发者编写更优雅、高效的代码，后续也会收录常见的面试算法题。

7. 智能代码生成器

基于Spring Boot的代码生成器，能根据数据库表结构自动生成完整的Java Web项目代码（Controller、Service、Mapper、Entity、Vue页面等），极大提升CRUD开发效率。
使用技术：SpringBoot、MyBatis、Apache Velocity、Swagger2、Lombok、Druid。

核心优势：

• 极速开发：模板化生成，避免手工错误，统一代码风格。
• 高度可定制：基于Velocity模板引擎，支持个性化配置。
• 企业级特性：严格遵循MVC分层，集成Swagger文档、统一异常处理与数据验证。
• 现代化体验：生成RESTful API，支持JSON交互与分页查询。

8. IT刷题吧小程序

一个使用AI辅助快速开发的全栈小程序项目，完整展示了AI在需求分析、原型设计、前后端代码生成、测试数据构造及部署上线的全流程应用。
使用技术：JDK17、SpringBoot、MyBatis、MySQL、Redis、MongoDB、MinIO、JWT、Spring Security等。
真实效果图：



系统架构图：

该项目不仅交付可运行的小程序与后端代码，更侧重于传授使用AI进行高效全栈开发的方法论，具有很高的学习与拓展价值。

9. 智能天气播报AI Agent

核心功能：

• 实时天气数据获取
• 自然语言智能播报
• 穿衣与出行建议
• 语音合成播报
  技术栈：Spring Boot 3.x, Spring AI Alibaba Starter, 通义千问，阿里云语音合成，聚合数据API，Redis缓存。
  
  

10. 智能翻译助手AI Agent

核心功能：

• 多语言文本互译
• PDF/Word/Excel文档翻译
• 实时对话翻译
• 专业术语库管理
• 翻译质量评估
• 会员点数付费体系
  技术栈：Spring Boot 3.x, Spring AI Starter, Elasticsearch, MinIO, 通义千问，RAG，MySQL, Redis, Thymeleaf, Bootstrap, WebSocket。
  
  
  
  这是一个完整的AI商业应用，包含会员开通、支付、消费、续费等完整闭环功能。

项目总结与学习价值

以上10个项目覆盖了从传统单体架构、复杂微服务、高并发处理到前沿AI应用的不同维度。通过系统地学习与实践这些项目，开发者可以：

1. 深化技术理解：掌握Java、SpringBoot、微服务、缓存、消息队列等核心技术的深度应用。
2. 积累架构经验：亲历分库分表、DDD、多租户、服务治理等架构设计决策。
3. 熟悉运维部署：了解基于Docker的容器化、监控报警、CI/CD等 DevOps 实践。
4. 拓展技术视野：接触AI Agent开发、智能代码生成等提升效率的新范式。
5. 构建项目履历：获得可写入简历的、具有足够复杂度和技术亮点的实战项目经验。

这些项目提供了从代码到部署的完整路径，无论是用于个人学习、技能进阶还是求职面试准备，都具有极高的参考价值和实践意义。