为什么选择我们的实战项目？
每年最新开发
紧跟技术发展趋势，每年更新项目内容，确保技术栈与企业需求同步
技术深度足够
深入核心技术原理，不仅会用还要懂原理，满足高级工程师技术要求
面试匹配度高
项目设计贴合大厂面试考点，让你在面试中脱颖而出
💬
实时聊天界面
单聊消息实时传输
[WebSocket 长连接]
👥
万人级群聊
支持多人群聊无延迟
[消息分片 & 顺序保障]
🔍
消息搜索与管理
百万级消息快速检索
[ElasticSearch 支持]
核心项目
高性能在线聊天室（Java+Go 混合栈）
支持万人在线的即时通讯系统，覆盖单聊 / 群聊 / 消息推送等核心场景，掌握长连接管理、消息流转等后端核心技术。
技术栈
Java 17
Spring Boot 3.x
Netty
WebSocket
Kafka
Redis
MySQL
ElasticSearch
核心功能模块
- 长连接管理模块：基于 Netty 实现 WebSocket 连接池，支持连接心跳检测、断线重连，单机维持 1 万 + 长连接稳定运行
- 消息处理中心：实现单聊 / 群聊 / 广播消息分发，群聊支持 500 人并发发言无延迟，消息有序性保障（基于 Kafka 分区有序）
- 消息存储与检索：MySQL 存储消息主体，Redis 缓存最近 30 天热点消息，ElasticSearch 支持消息关键词检索（100 万条数据检索≤100ms）
- 状态同步系统：用户在线 / 离线状态实时同步，支持多端登录状态互通，消息已读 / 未读标记同步
- 推送通知模块：集成极光推送，实现离线消息推送，支持消息撤回（72 小时内）、消息转发功能
实战亮点
- ▶ Java + Go 混合架构，前后端分离设计
- ▶ WebSocket实时通信，消息持久化存储
- ▶ 分布式集群部署，支持百万级并发
- ▶ 消息推送系统，离线消息队列设计
热门方向
大数据 + 金融风控系统（Java + 大数据栈）
模拟互联网金融场景的风控平台，实现用户信用评估、交易风险识别，掌握大数据流处理、特征工程核心能力。
实战亮点
- ▶ Flink CEP 规则匹配，实时风险预警
- ▶ Hive + Spark 离线数据分析，特征工程实践
- ▶ Kafka 消息队列，高吞吐量数据流处理
- ▶ 自定义评分模型，智能风控决策引擎
技术栈
Java 17
Spring Cloud Alibaba
Flink 1.18
Kafka
ClickHouse
Redis
MySQL
Hadoop
核心功能模块
- 数据采集层：通过 Kafka 采集用户行为数据（登录 / 交易 / 浏览），Flink 实时消费，数据延迟≤3 秒
- 特征工程模块：构建 30 + 风控特征（如交易频率、设备指纹、地域异常），支持特征实时计算与离线更新
- 风险评估系统：基于决策树算法实现信用评分模型（0-1000 分），支持模型热更新，评估耗时≤50ms
- 实时风控引擎：实现交易风险识别（盗刷 / 欺诈 / 洗钱），支持规则引擎动态配置，风险交易拦截响应≤100ms
- 风控 dashboard：风险交易实时监控、特征分布可视化、模型效果评估（准确率 / 召回率）
📊
实时风控监控大屏
实时交易风险监测
[Kafka + Spark Streaming]
🧠
多维风险评分模型
机器学习风险评估
[TensorFlow + PySpark]
🔍
异常交易分析
实时异常模式识别
[Flink + ClickHouse]
🔍
多模态文物识别
图片+文本混合识别
[InternVL3.5 + RAG]
📚
RAG知识库检索
文物知识智能问答
[Milvus + 向量检索]
💰
智能估值分析
市场数据综合评估
[机器学习 + 市场数据]
前沿技术
大模型 + 多模态鉴宝系统（Java+AI 混合栈）
融合大模型与计算机视觉的智能鉴宝平台，实现文物/珠宝识别与估值，掌握 RAG 技术、多模态交互核心能力。本项目采用 Java+AI 混合架构，结合最新的多模态大模型技术，提供精准的文物分析与估值服务。
技术栈
Java 17
Spring Boot 3.x
RAG 技术
InternVL3.5
Milvus
MinIO
MySQL
Redis
核心功能模块
- 多模态数据采集：支持图片（文物细节）、文本（描述信息）上传，MinIO 存储多媒体文件，自动生成图片特征向量
- RAG 知识库构建：爬取/整理 10 万+ 文物知识库，Milvus 存储向量数据，检索准确率≥90%
- 智能识别模块：基于 InternVL3.5 实现文物类别识别（陶瓷/玉器/书画等 10+ 类别）、年代预估，识别耗时≤3 秒
- 估值分析系统：结合知识库与市场数据，生成估值区间，提供估值依据（工艺/年代/保存状况）
- 交互服务：支持文本问答（如 "明清青花瓷特征"）、图片咨询，对接大模型实现自然语言交互
实战亮点
- ▶ 实现 RAG 检索优化（混合检索+重排序），提升大模型回答准确性
- ▶ 开发图片特征提取服务，支持局部细节裁剪识别
- ▶ 构建缓存策略（Redis），热点文物查询响应≤500ms
架构核心
企业级高性能网关（Go技术栈）
对标 Nginx/Zuul 的轻量级网关，解决企业流量入口的路由、负载、安全等核心问题，掌握 Go 语言高性能网络编程核心能力。本项目采用 Go 语言实现，具备高性能、高可用、易扩展等特点。
技术栈
Go 1.22+
Gin 框架
Redis 7.0
JWT
ETCD
Docker
Prometheus
Grafana
核心功能模块
- 智能路由系统：实现基于路径/域名/Header的多维度路由规则，支持动态配置（ETCD热更新），路由命中率≥99.9%
- 负载均衡模块：开发轮询/加权轮询/最小连接数3种算法，支持后端服务健康检查，故障自动切换时间≤500ms
- 安全防护模块：集成 JWT 身份认证、IP 黑名单、请求频率限制，支持 HTTPS 加密传输
- 监控告警系统：集成 Prometheus 指标采集，Grafana 可视化展示，支持 QPS、延迟、错误率等关键指标监控
- 插件化扩展：设计插件化架构，支持自定义中间件扩展，便于功能迭代与维护
实战亮点
- ▶ Go高性能网络编程，自定义中间件链实现
- ▶ 分布式限流熔断，高可用架构设计
- ▶ Prometheus监控，Grafana可视化展示
- ▶ 插件化架构设计，易于扩展和维护
🚀
网关控制面板
实时监控网关运行状态
[流量监控 & 系统状态]
🔀
智能路由配置
动态路由规则管理界面
[路径/域名/Header路由]
📈
性能监控面板
QPS/延迟/错误率可视化
[Prometheus + Grafana]