这几个实战专栏，相当炸裂！

这篇文章，聊聊我的知识星球实战专栏，以及后续规划。

1 短信服务

项目地址： https://github.com/makemyownlife/platform-sms

这个项目小而精，非常适合初中级工程师，您可以学习到线程模型、SDK 设计以及如何发布到中央仓库、SPI 机制等等，更重要的是：该项目已经在多个公司落地，至少十位同学找我咨询如何定制项目（支持更多的短信渠道）。

2 RocketMQ4.X 原理与进阶

RocketMQ 是我最喜欢的消息队列，这个专栏分为三个部分：

• 部署篇： Linux 环境 、Docker 环境 、多副本 Dledger ；
• 设计篇：RocketMQ 4.X 的基本原理；
• 进阶篇：RocketMQ 4.X 刷盘机制 、拉模型、并发编程技巧；
• 实战篇：RocketMQ 4.X 如何不丢失消息、必要商城消息实战等。

笔者今年会继续完善设计篇里部分章节的内容，并重点新增实战篇，因为不少八股文讲的并不正确，会有误导效果。

3 分库分表实战

项目地址： https://github.com/makemyownlife/shardingsphere-jdbc-demo

现在很多付费项目里都有分库分表的内容，本专栏同样是讲解分库分表的原理以及实战，但重点有所不同。

1、分片篇：shardingsphere jdbc 的两个版本 4.X 和 5.X 如何在 Spring 容器、原生 Java 应用中使用 ；

2、扩容篇：前期准备、数据同步、数据检测、数据修复、平滑上线 ，重点讲解全量同步和增量同步；

3、异构篇：小表复制、分页查询。

我想重点说明的是：不能为了分库分表而分库分表。

• 典型案例：瑞幸咖啡。没有技术债，预见数据量极大，提前使用分库分表，但该技术栈又涉及到如何数据异构、小表广播等。
• 典型案例：神州专车。有技术债，使用分库分表一定要非常小心，我在扩容篇模拟演练了一遍。

通过这个专栏，我协助 5 位同学在生产环境顺利使用 shardingsphere jdbc / proxy 实现分库分表的功能。

4 任务调度系统

项目仓库截图：

在我的职业生涯里，接触过如下 TimerTask 、Quartz 、SpringTask、 时间轮 HashWheelTimer 、Elastic-Job 、XXL-JOB、PowerJob 等任务调度系统，也曾在一家汽车租赁公司自研过基于 XXL-JOB 改造的任务调度系统。

不少同学对我原来的自研经历很感兴趣，于是我编写了一个教学型的任务调度系统（支持 10万 + 调度任务），希望能帮助中高级工程师快速提升架构思维 。

经过多轮思考，最终架构图如下 :

同学们可以通过学习这个专栏，收获如下几点：

1、生产环境如何使用 JDK 常用调度类 ；

2、Netty 实现通讯框架以及理解服务端推送模式；

3、封装 Quartz 实现灵活的调度 ；

4、设计任务调度 SDK 。

5 架构实战 30 讲

这个专栏完全是我的实战经历 ，将自己在各个公司遇到的各种疑难杂症的解决思路分享出来。

因为现实场景比八股文里的场景复杂得多，解决问题更多考虑的是性价比和实用性。

我需要根据实际场景制定实用的解决方案，可能是粗糙的，也可能很精致，但绝对是真实且有效果的。

本专栏会持续更新，2025 年会完成到 30 篇。

6 AI 项目（开发中）

AI 项目 3月底开始开发，预估 5 月下旬实现一期功能（多模型接入 + 智能对话）。

基于 SpringBoot + SpringAI 的 AI 应用平台，整合多模型接入（DeepSeek、通义千问等），提供高颜值 UI 聊天界面、知识库管理和本地化部署能力。

1、多模态大模型无缝集成（ SPI + SpringAI ）

✅ 标准化接口：基于 SpringAI 规范，实现 DeepSeek、通义千问 等主流模型的 统一接入，支持 动态切换，降低厂商绑定风险。

✅ SPI 扩展机制：开发者可自定义模型适配器，未来轻松兼容 GPT-4o、Claude、Gemini 等新模型。

2、知识库管理

📂 多格式解析：支持 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等文档的自动解析与向量化存储。

🔍 智能检索：结合 RAG（检索增强生成） 技术，实现 精准问答，减少模型幻觉。

3、私有化部署方案

🏢 轻量化部署：提供 Linux 部署包/ Docker Compose 两种部署方案，适配内网环境。