业务和功能介绍
SpringCloud-Alibaba 分布式框架 角色：完整开发
技术栈：Spring Cloud Alibaba（Nacos、Sentinel、Gateway、Seata）、MyBatis、Redis、RocketMQ、Docker
项目描述：
基于 Spring Cloud Alibaba 构建的微服务系统，采用服务拆分与集中治理方式，实现业务模块解耦、统一流量控制与分布式事务管理，支撑高并发与复杂业务场景。
1. 基于 Spring Cloud + Nacos 搭建微服务架构，实现服务注册发现与集中化配置管理，支持多环境配置动态刷新。使用 Docker 编写部署脚本，实现一键容器化部署。
2. 使用 Spring Cloud Gateway 作为统一 API 网关，实现路由转发、鉴权校验、请求过滤。
3. 集成 Sentinel 实现接口级限流、熔断降级与系统保护，保障高并发场景下服务稳定性。
4. 结合 Seata 管理分布式事务，通过 AT (自动事物)模式解决跨服务数据一致性问题。
5. 引入 RocketMQ 实现异步消息通信
6. 使用 Redis 缓存热点数据与业务状态，提升系统整体响应性能。
7. 通过 Docker 对各微服务模块进行容器化部署，提升部署一致性与运维效率。
8. Docker 自动化数据备份脚本，实现Mysql Nacos 数据智能备份与智能初始化数据。
项目亮点：
1. 具备详细的开发、功能、规范文档，降低上手时间
2. 自定义注解，实现智能字典校验，采用 nacos + mysql 存储字典，具备热更新、自动同步、多级缓存能力
3. 具备Swagger、actuator、OIDC 可视化接口、服务状态监控、单点登录
4. 基于接口模式设计 RMQ 生产与消费端可具备追踪性，提高了维护性
5. Token采用三层缓存，保证token分布式有效性，实现无感登录
技术栈：Spring Cloud Alibaba（Nacos、Sentinel、Gateway、Seata）、MyBatis、Redis、RocketMQ、Docker
项目描述：
基于 Spring Cloud Alibaba 构建的微服务系统，采用服务拆分与集中治理方式，实现业务模块解耦、统一流量控制与分布式事务管理，支撑高并发与复杂业务场景。
1. 基于 Spring Cloud + Nacos 搭建微服务架构，实现服务注册发现与集中化配置管理，支持多环境配置动态刷新。使用 Docker 编写部署脚本，实现一键容器化部署。
2. 使用 Spring Cloud Gateway 作为统一 API 网关，实现路由转发、鉴权校验、请求过滤。
3. 集成 Sentinel 实现接口级限流、熔断降级与系统保护，保障高并发场景下服务稳定性。
4. 结合 Seata 管理分布式事务，通过 AT (自动事物)模式解决跨服务数据一致性问题。
5. 引入 RocketMQ 实现异步消息通信
6. 使用 Redis 缓存热点数据与业务状态，提升系统整体响应性能。
7. 通过 Docker 对各微服务模块进行容器化部署，提升部署一致性与运维效率。
8. Docker 自动化数据备份脚本，实现Mysql Nacos 数据智能备份与智能初始化数据。
项目亮点：
1. 具备详细的开发、功能、规范文档，降低上手时间
2. 自定义注解，实现智能字典校验，采用 nacos + mysql 存储字典，具备热更新、自动同步、多级缓存能力
3. 具备Swagger、actuator、OIDC 可视化接口、服务状态监控、单点登录
4. 基于接口模式设计 RMQ 生产与消费端可具备追踪性，提高了维护性
5. Token采用三层缓存，保证token分布式有效性，实现无感登录
项目实现
内容太多，有编写文档说明。
https://github.com/Sulley-naer/spring-cloud
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https://github.com/Sulley-naer/spring-cloud
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示例图片视频
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② 健康年龄计算： 通过FT-Transformer 模型，计算用户的生物年龄（健康年龄），直观反映身体老化状况。
③ 亚健康状态评估： 通过问卷与活动数据，使用聚类算法+神经网络模型对用户的亚健康状态进行分类与评分。
① 睡眠阶段分析： 基于智能手环的心率、体动数据，使用深度学习模型1D-CNN + Transformer对用户的睡眠阶段进行精准分期。
② 异常心律筛查： 对连续心率数据进行监控，使用异常检测算法或深度学习模型自动筛查可能的心律不齐事件，并发出预警。
③ 运动模式识别与能耗估算： 利用设备加速度计等传感器数据，通过深度学习模型识别用户运动类型（如走路、跑步），并精确计算热量消耗。
④ 长期健康趋势分析： 对用户长期的静息心率、步数等数据进行时间序列分析，发现周期性规律和长期变化趋势。
① 症状自查器： 用户通过勾选症状或输入文本描述自身状况。
② 疾病智能预测： 基于深度学习模型Feature Tokenizer Transformer（FT-Transformer），对输入的症状进行分析，输出可能的疾病及概率。
③ AI健康助手： 集成大语言模型API，为预测结果提供人性化的护理建议与就医警示。
④ 自查历史记录： 记录并展示用户历次的健康自查记录。
① 智能饮食推荐： 基于用户身体指标与健康目标，使用推荐算法生成个性化食谱。
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