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x-boot-cloud企业级 Java 微服务脚手架

以清晰的模块边界、可复用的 Starter 能力和 AI 平台基础,构建可观测、可扩展、可演进的微服务系统。

Java 21语言与编译基线
Spring Boot 4.0.7应用框架
Spring Cloud 2025.1.2云原生基础
Spring AI 2.0.0AI 抽象层
ST

统一 Starter 套件

把通用工程能力集中封装,统一日志、异常、认证、缓存、限流、CRUD 与配置接入方式。

API

清晰的 API 契约

管理端和应用端入口分离,跨服务契约放在 facade,DTO、BO 与 VO 的职责清晰。

AI

多模型 AI 能力

支持 Ollama、OpenAI、DeepSeek 以及 OpenAI-compatible 接口,保留统一的调用抽象。

SEC

企业级安全边界

围绕 Sa-Token、RBAC、租户上下文、审计字段和 API Key 脱敏建立可演进的安全基础。

OPS

可观测与任务治理

通过 Actuator、Prometheus、结构化日志和 XXL-Job 支撑服务运行与任务调度。

EXT

面向演进的边界

AI、OSS、系统管理和 Learning OS 等模块各自演进,方便按业务需要组合部署。

一条可追踪的业务调用链HTTP → Facade → Service → Mapper

Controller 不直接依赖业务实现;租户与用户上下文沿调用链传递,服务边界和安全责任都可以被单独测试。

Project direction

从微服务脚手架,走向 AI 应用平台

当前项目在稳定的 Java 微服务基础上,持续补齐面向后台企业用户的 AI 平台能力,并保持模块职责与数据边界清晰。

已完成 MVP

基础平台

RBAC、系统管理、OSS、AI 模型配置、后台对话、知识库/RAG 与基础工作流已经形成可用闭环。

当前进行中

工具与 MCP

工具注册表已经落地,后续继续推进鉴权配置、调用审计、MCP 适配和权限隔离。

持续演进

平台增强

混合检索、Prompt 管理、AI 调用监控、多模态与业务联动等能力按阶段推进。

先理解边界,再开始扩展。

从项目概览开始,了解模块组织、启动依赖和标准调用链,再进入 AI 平台与业务服务文档。

阅读项目概览 →

以工程化方式构建可演进的 Java 微服务系统