中州养老 若依 + ai版 - 黑马35个实战项目视频

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🔍 项目背景：程序员视角下的养老数字化

随着老龄化趋势加剧，传统养老模式在效率和服务质量上的短板日益凸显。中州养老项目作为黑马程序员35个实战项目之一，以若依框架为核心，结合AI技术，打造了一套覆盖机构管理、健康监测、家属协同的智慧养老系统。对程序员而言，这不仅是一个典型的Spring Boot+Spring Cloud微服务项目，更是一次对云原生、分布式事务、高并发等技术的深度实践。

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🛠️ 技术架构解析：若依+AI的工程化实践

1. 核心框架选型

• 若依框架（RuoYi）：基于Spring Boot 3.4和Spring Cloud Alibaba 2024，提供RBAC权限管理、代码生成器等模块，快速搭建企业级后台。
• 云原生部署：集成Kubernetes Operator和Istio服务网格，支持灰度发布和弹性扩缩容，提升运维效率。
• 分布式事务：通过Seata AT模式实现多模块数据一致性，配置undo_log表进行事务补偿。

2. AI技术的工程落地

• 健康监测模块：对接蓝牙设备（如华为手环），利用TensorFlow Lite实现跌倒检测和慢性病预警。
• 智能排班算法：基于遗传算法优化护理任务分配，减少人工调度成本。
• NLP工单处理：集成阿里云FC函数计算，自动解析家属语音请求并生成服务工单。

3. 高并发场景优化

• 虚拟线程（Virtual Threads）：使用Java 21的Thread.ofVirtual().start()支持百万级并发请求。
• 缓存策略：Redis分布式锁+Redisson看门狗机制，保障分布式环境下数据一致性。

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📊 功能模块拆解：程序员如何实现业务逻辑

1. 入住评估系统

• OCR识别：通过Tesseract自动解析老人身份证信息，减少人工录入。
• 风险评估模型：基于历史数据训练逻辑回归模型，预测护理等级需求。

2. 护理任务调度

• 消息队列解耦：RocketMQ实现工单创建、分配、完成的异步处理，避免系统阻塞。
• 延迟队列应用：配置messageDelayLevel处理超时未响应的护理任务。

3. 家属小程序协同

• WebSocket实时推送：家属端查看老人健康数据时，服务端主动推送异常告警。
• JWT+OAuth2.0：保障跨平台（APP/小程序）身份认证的安全性。

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🌟 项目实战意义：程序员成长路径

1. 企业级开发规范

• 代码分层结构：严格遵循Controller→Service→Mapper的分层模式，配合MyBatis Plus实现CRUD零SQL。
• Jenkins流水线：从代码提交到K8s部署的全自动化流程，掌握DevOps核心技能。

2. 性能调优经验

• Arthas诊断工具：定位慢SQL和高内存消耗接口。
• Sentinel熔断规则：配置blockHandlerClass实现服务降级，避免雪崩效应。

3. 业务与技术的平衡

• 低代码实践：利用若依代码生成器快速开发基础模块，聚焦核心业务逻辑。
• 第三方API集成：微信支付、阿里云短信等服务的调试与异常处理。

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🚀 如何高效学习本项目

1. 环境准备：JDK21+Maven3.9+MySQL8.0+Nacos2.3，建议使用Docker一键部署依赖服务。
2. 代码调试技巧：优先阅读ruoyi-admin模块的启动类，逐步启用Sentinel、Seata等组件。
3. AI模型训练：参考ai-health模块的TensorFlow Lite示例，替换自有数据集优化预测精度。

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⚠️ 声明：本项目为黑马程序员教学案例，仅用于技术交流，不涉及任何企业商业行为。