Smart-RAG

基于 Spring Boot 3.5 + Spring AI 1.1 + MyBatis-Plus 3.5 的多厂商 AI 聊天助手后端。支持 DeepSeek、智谱 AI (Zhipu)、MiniMax 三家模型厂商，通过 Provider 抽象层实现统一路由。提供动态模型加载、SSE 流式响应、JDBC 对话记忆、Tool Calling 工具调用、RBAC 权限系统、滑块验证码、自研雪花 ID，并通过 Advisor 链实现限流与内容安全过滤。

技术栈

依赖	版本	用途
Java	21	运行时
Spring Boot	3.5.14	应用框架
Spring AI	1.1.6	AI 模型集成
spring-ai-starter-model-deepseek	1.1.6	DeepSeek 模型接入
spring-ai-starter-model-zhipuai	1.1.6	智谱 AI 模型接入
spring-ai-starter-model-minimax	1.1.6	MiniMax 模型接入
MyBatis-Plus	3.5.16	ORM 框架
Spring Security	随 Boot	认证与授权
JJWT	0.13.0	JWT 双 Token（Access 15min + Refresh 24h）
Spring Data Redis	随 Boot	Token 存储、权限缓存、IP 限流
Caffeine	3.x	本地缓存（SystemPrompt / ModelParams / 验证码）
sensitive-word	0.29.5	DFA 敏感词过滤（纯内存，14W+ QPS）
PostgreSQL	18	主数据库
Redis	8.2	缓存 / Token 存储

快速开始

1. 启动依赖服务

# 使用 docker compose 一键启动 PostgreSQL + Redis
cp .env.example .env   # 编辑 POSTGRES_PASSWORD 等配置
docker compose up -d

# 首次部署会自动执行 sql/schema.sql 建表
# 初始管理员：admin / admin123（生产环境请立即修改）

沙箱代码执行（可选）： 如需 Tool Calling 代码执行功能，构建沙箱镜像：

cd sandbox
docker build -f Dockerfile.python -t sandbox-python:bookworm .
docker build -f Dockerfile.node -t sandbox-node:bookworm .       # 需先拉取 node:22-bookworm
docker build -f Dockerfile.java -t sandbox-java:bookworm .       # 需先拉取 eclipse-temurin:21-jre-bookworm


> PostgreSQL 18 变更了数据目录结构，docker-compose 已适配。如手动启动需注意 volume 挂载路径为 `/var/lib/postgresql`（而非旧版 `/var/lib/postgresql/data`）。

### 2. 配置环境变量

```bash
# 至少配置一个厂商的 API Key
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-***
export ZHIPU_API_KEY=***         # 可选
export MINIMAX_API_KEY=***       # 可选

export JWT_SECRET=your-jwt-secret-at-least-32-characters-long!!

# 可选
export POSTGRES_PASSWORD=***
export REDIS_PASSWORD=***

# 雪花 ID（可选，默认 0）
export SNOWFLAKE_DATACENTER_ID=0
export SNOWFLAKE_WORKER_ID=0

3. 编译运行

mvn clean package -DskipTests
java -jar target/chat-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

4. 验证

# 1. 获取验证码（dev 环境会返回 answer）
CAPTCHA=$(curl -s http://localhost:8080/api/auth/captcha)

# 2. 登录
curl -X POST http://localhost:8080/api/auth/login \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"username":"admin","password":"admin123","captchaId":"<captchaId>","captchaCode":"<answer>"}' \
  -c cookies.txt

# 3. 查看可用模型（按厂商分组）
curl http://localhost:8080/api/models -b cookies.txt

# 4. 聊天 — 复合格式指定厂商
curl -X POST http://localhost:8080/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -b cookies.txt \
  -d '{"model":"deepseek/deepseek-chat","message":"你好","conversationId":"test"}'

# 5. SSE 流式聊天
curl "http://localhost:8080/api/chat/stream?model=zhipu/glm-4.7&message=你好&conversationId=test" \
  -b cookies.txt

文档

文档	说明
API 接口文档	所有接口的完整说明
数据库设计文档	表结构、索引、关系、Redis 使用
RBAC 用户模块设计	权限模型与用户管理

外部参考： Spring AI 1.1.6 · DeepSeek API · 智谱 AI API · MiniMax API

项目结构

src/main/java/com/demo/chat/
├── ChatDemoApplication.java                  # @MapperScan 启动类
│
├── common/                                   # 公共模块
│   └── snowflake/                            #   自研雪花 ID 生成器
│       ├── SnowflakeProperties.java          #     配置：epoch / datacenterId / workerId
│       ├── SnowflakeIdGenerator.java         #     核心：64 位雪花算法（线程安全 + 时钟回拨容忍）
│       └── SnowflakeConfiguration.java       #     Spring Bean 注册
│
├── config/                                   # 基础配置
│   ├── ModelProviderAutoConfiguration.java   #   多厂商自动配置
│   ├── ToolAutoConfiguration.java            #   Tool Calling 自动配置
│   ├── SandboxAutoConfiguration.java         #   沙箱自动配置
│   ├── DeepSeekProperties.java               #   spring.ai.deepseek.*
│   ├── MiniMaxProperties.java                #   spring.ai.minimax.*
│   ├── ZhipuProperties.java                  #   spring.ai.zhipuai.*
│   ├── AdvisorAutoConfiguration.java         #   Advisor 编排 + ChatMemory Bean
│   ├── MyBatisPlusConfig.java                #   分页插件
│   ├── MyBatisPlusMetaHandler.java           #   自动填充（createTime / updateTime）
│   ├── RedisConfig.java                      #   Redis 序列化配置
│   ├── PasswordEncoderConfig.java            #   BCrypt 密码编码器
│   └── TransactionConfig.java                #   TransactionTemplate Bean
│
├── security/                                 # 安全模块
│   ├── config/
│   │   ├── SecurityConfig.java               #   SecurityFilterChain + CORS
│   │   └── JwtProperties.java                #   JWT 配置属性
│   ├── dto/
│   │   └── CaptchaResult.java                #   验证码结果 DTO
│   ├── filter/
│   │   └── JwtAuthenticationFilter.java      #   JWT 认证过滤器
│   ├── service/
│   │   ├── TokenCacheService.java            #   Redis token 存储/吊销/权限缓存/限流
│   │   └── CaptchaService.java               #   滑块拼图验证码（纯 Java 2D，Caffeine 缓存）
│   ├── token/
│   │   └── CookieTokenManager.java           #   Cookie Token 读/写/清除（HttpOnly + SameSite=Lax）
│   └── util/
│       ├── JwtTokenProvider.java             #   JWT 生成/验证 (jti, issuer 校验)
│       └── SecurityUtils.java                #   getCurrentUserId / extractToken
│
├── user/                                     # RBAC 用户模块
│   ├── entity/                               #   SysUser(雪花ID), SysRole, SysPermission, ...
│   ├── enums/UserStatus.java                 #   用户状态枚举
│   ├── mapper/                               #   语义化查询接口 + XML
│   │   ├── SysUserMapper.java                #     selectByUsername / selectActiveById / selectByEmailExcludingId
│   │   ├── SysRoleMapper.java                #     selectAllOrdered / selectByRoleName
│   │   ├── SysPermissionMapper.java          #     selectAllOrdered / selectByPermissionName / selectByResourceKey
│   │   ├── SysRolePermissionMapper.java      #     selectPermissionsByRoleId(s) / deleteByRoleId / batchInsert
│   │   └── SysUserRoleMapper.java            #     selectRoleIdsByUserId / selectUserIdsByRoleId / batchInsert
│   ├── service/                              #   接口层
│   │   ├── AuthService.java                  #     认证：登录/注册/刷新/登出/改密
│   │   ├── SysUserService.java               #     用户 CRUD
│   │   ├── SysRoleService.java               #     角色管理
│   │   └── SysPermissionService.java         #     权限 CRUD
│   ├── service/impl/                         #   实现层（业务编排，不含 SQL）
│   ├── dto/                                  #   Login/Register/Refresh/ChangePassword/...
│   └── controller/                           #   HTTP 转发
│       ├── AuthController.java               #     /api/auth/*
│       ├── UserController.java               #     /api/users/* (ADMIN)
│       └── RoleController.java               #     /api/roles/* (ADMIN)
│
├── chat/                                     # 聊天核心模块
│   ├── provider/                             #   ★ 多厂商 Provider 抽象层
│   │   ├── ModelProvider.java                #     Provider 接口（策略模式）
│   │   ├── DeepSeekModelProvider.java        #     DeepSeek 实现
│   │   ├── ZhipuModelProvider.java           #     智谱 AI 实现
│   │   ├── MiniMaxModelProvider.java         #     MiniMax 实现
│   │   ├── ProviderRegistry.java             #     厂商注册中心（服务定位模式）
│   │   └── ModelRouter.java                  #     模型 ID 路由解析器
│   │
│   ├── client/
│   │   └── ChatClientRegistry.java           #     ChatClient 注册中心
│   │
│   ├── advisor/                              #   Spring AI Advisor 链
│   │   ├── RateLimiter.java                  #     限流器接口
│   │   ├── TokenBucketLimiter.java           #     令牌桶实现
│   │   ├── RateLimitAdvisor.java             #     限流 Advisor (order=0)
│   │   ├── ContentFilterAdvisor.java         #     内容安全 Advisor (order=1)
│   │   └── ConversationContextAdvisor.java   #     对话上下文注入 Advisor
│   │
│   ├── content/                              #   内容安全
│   │   ├── ContentFilterService.java         #     过滤服务接口
│   │   └── SensitiveWordFilterService.java   #     sensitive-word DFA 实现
│   │
│   ├── tool/                                 #   ★ 工具集（模型可调用的工具）
│   │   ├── ToolRegistry.java                 #     工具注册中心（自动发现 @Tool Bean）
│   │   ├── DateTimeTools.java                #     日期时间查询（当前时间、星期、日期差）
│   │   ├── CalculatorTools.java              #     数学计算（表达式求值）
│   │   ├── CodeExecutionTool.java            #     代码执行（Docker 沙箱）
│   │   └── sandbox/                          #     沙箱引擎
│   │       ├── SandboxService.java           #       Docker 容器生命周期管理
│   │       ├── SandboxConfig.java            #       配置属性
│   │       ├── SandboxResult.java            #       执行结果 DTO
│   │       └── Language.java                 #       语言枚举
│   │
│   ├── util/
│   │   └── ConversationIdUtil.java           #     对话 ID 用户隔离工具（构建/解析/前缀）
│   │
│   ├── service/                              #   业务服务（接口层）
│   │   ├── ChatService.java                  #     聊天服务接口（阻塞 + 流式 + 记忆 + doFinally）
│   │   ├── ModelService.java                 #     模型管理接口（按厂商分组）
│   │   ├── ConversationService.java          #     对话管理接口（用户隔离）
│   │   ├── SystemPromptService.java          #     System Prompt 管理接口（Caffeine 缓存）
│   │   ├── PromptLoaderService.java          #     XML 模板加载器接口
│   │   ├── ModelParamsService.java           #     模型参数管理接口（Caffeine 缓存）
│   │   ├── UsageService.java                 #     用量统计接口
│   │   ├── ModelRegistryRefresher.java       #     模型注册刷新器（@Component，无接口）
│   │   └── impl/                             #     实现层（业务编排，不含 SQL）
│   │       ├── ChatServiceImpl.java
│   │       ├── ModelServiceImpl.java
│   │       ├── ConversationServiceImpl.java
│   │       ├── SystemPromptServiceImpl.java
│   │       ├── PromptLoaderServiceImpl.java
│   │       ├── ModelParamsServiceImpl.java
│   │       └── UsageServiceImpl.java
│   │
│   ├── controller/                           #   REST 接口
│   │   ├── ChatController.java               #     /api/chat, /api/models
│   │   ├── ConversationController.java       #     /api/conversations
│   │   ├── PromptController.java             #     /api/prompts
│   │   ├── ModelParamsController.java        #     /api/params
│   │   └── UsageController.java              #     /api/usage
│   │
│   ├── entity/                               #   数据实体
│   │   ├── SystemPrompt.java
│   │   ├── ModelParams.java
│   │   └── TokenUsage.java
│   │
│   ├── mapper/                               #   MyBatis-Plus Mapper（语义化接口 + XML）
│   │   ├── SystemPromptMapper.java           #     selectByModelId / selectAllOrdered / deleteByModelId
│   │   ├── ModelParamsMapper.java            #     selectByModelId / selectAllOrdered / deleteByModelId
│   │   ├── TokenUsageMapper.java             #     selectByConversationId / aggregateByModel / ...
│   │   └── ConversationMapper.java           #     selectConversationsByPrefix / selectMessagesByConversationId
│   │
│   └── dto/                                  #   数据传输对象（全部 record）
│       ├── ChatRequest.java
│       ├── ChatResponse.java
│       ├── ConversationMessage.java
│       ├── ConversationSummary.java
│       ├── ModelInfo.java
│       ├── ProviderModelInfo.java
│       ├── ModelsResponse.java
│       ├── ModelParamsDTO.java
│       ├── SystemPromptDTO.java
│       ├── SystemPromptUpdateRequest.java
│       ├── PromptTemplate.java
│       ├── TokenUsageDTO.java
│       ├── UsageStats.java
│       └── ErrorResponse.java
│
└── exception/                                # 异常处理
    ├── GlobalExceptionHandler.java           #   统一错误响应 (400/401/403/404/429/500)
    ├── BusinessException.java                #   业务异常（统一替代 IllegalArgumentException）
    ├── ContentFilteredException.java         #   内容过滤异常
    ├── ModelNotFoundException.java           #   模型不存在异常
    ├── ProviderNotFoundException.java        #   厂商不存在异常
    └── RateLimitExceededException.java       #   限流异常

resources/
├── application.yml / application-{profile}.yml
├── static/prompt/                            # XML System Prompt 模板
│   ├── default.xml
│   ├── deepseek-chat.xml
│   └── deepseek-reasoner.xml
└── mapper/                                   # MyBatis XML Mapper（SQL 全部由 XML 维护）
    ├── SysUserMapper.xml
    ├── SysRoleMapper.xml
    ├── SysPermissionMapper.xml
    ├── SysUserRoleMapper.xml
    ├── SysRolePermissionMapper.xml
    ├── TokenUsageMapper.xml
    ├── ConversationMapper.xml
    ├── ModelParamsMapper.xml
    └── SystemPromptMapper.xml

架构设计

1. 多厂商 Provider 抽象（核心架构）

ChatController
     │
     ▼
ChatService ─── ModelRouter.resolve("deepseek/deepseek-chat") → Route("deepseek", "deepseek-chat")
     │                                                              │
     │                    ProviderRegistry.get("deepseek")           │
     │                              │                               │
     │                              ▼                               │
     │              ┌──────── ModelProvider (interface) ────────┐   │
     │              │                  │                        │   │
     │     DeepSeekProvider   ZhipuProvider          MiniMaxProvider
     │              │                │                       │      │
     │              ▼                ▼                       ▼      │
     │         DeepSeekApi     ZhiPuAiApi             MiniMaxApi   │
     │              │                │                       │      │
     │              ▼                ▼                       ▼      │
     │         ChatClient      ChatClient             ChatClient   │
     │              │                │                       │      │
     │              └───────┬────────┴──────────┬───────────┘      │
     │                      ▼                   ▼                   │
     │             ChatClientRegistry ← ModelRegistryRefresher     │
     │                                                              │
     ▼                                                              │
  ChatClient.call(prompt) ──→ 流式/阻塞响应                         │

关键设计：

策略模式：ModelProvider 接口封装所有厂商差异（API 调用、ChatOptions 类型、模型列表获取）
服务定位模式：ProviderRegistry 通过 Spring 构造器注入自动发现所有 Provider 实现
开闭原则 (OCP)：新增厂商只需新增 Provider 实现类 + Properties record + RestClient Bean，零修改现有代码
容错启动：未配置 API Key 的 Provider 静默跳过，不影响其他 Provider 和服务启动

2. 模型 ID 路由

请求 model="deepseek/deepseek-chat"  → Route(providerId="deepseek", modelId="deepseek-chat")
请求 model="zhipu/glm-4.7"          → Route(providerId="zhipu", modelId="glm-4.7")
请求 model="minimax/MiniMax-M2.1"    → Route(providerId="minimax", modelId="MiniMax-M2.1")
请求 model="deepseek-chat"           → Route(providerId="deepseek", modelId="deepseek-chat")  // 向后兼容

providerId/modelId 复合格式精确路由到指定厂商
无前缀时回退到默认厂商（model.router.default-provider，默认 deepseek）

3. 用户隔离

所有对话和用量数据通过 ConversationIdUtil 自动附加用户前缀：

用户 42 请求 conversationId="test" → 存储 "u_42_test"

Controller/Service 通过 ConversationIdUtil.buildIsolatedId() 统一构建
对外 API 透明：请求/响应始终使用原始 ID，内部自动隔离
用量统计查询通过 LIKE 前缀过滤当前用户数据

4. 双 Token 认证

登录 → Access Token (15min) + Refresh Token (24h)
      ↓
请求 → JwtAuthenticationFilter
      ↓ JWT 验证 + Redis 吊销检查 + 用户状态检查
      ↓ 权限加载（Redis 缓存 300s → DB fallback）
      ↓
@PreAuthorize("hasAuthority('chat:send')")

JWT 载荷：sub (userId), jti (UUID), roles, type, iss
权限从 Redis/DB 动态查询，支持实时变更
改密/禁用/删除用户时自动吊销所有 Token

5. 滑块验证码

GET /api/auth/captcha → {captchaId, backgroundImage, puzzleImage, answer(dev only)}
                                    ↓
前端拖动拼图块 → POST /api/auth/login 携带 captchaId + captchaCode
                                    ↓
后端校验：Caffeine 缓存取答案，±5px 容差，一次性使用

纯 Java 2D 实现，无外部图片/模型依赖
dev 环境返回 answer 坐标，方便 API 测试；其他环境不返回

6. 自研雪花 ID（仅 SysUser）

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 0 (1b) │ timestamp (41b) │ datacenterId (5b) │ workerId (5b) │ seq (12b) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

特性	说明
自定义纪元	默认 2026-01-01，可用约 69 年
datacenterId + workerId	10 位，最多 1024 实例
时钟回拨容忍	≤5ms 等待恢复
线程安全	ReentrantLock
吞吐量	每秒 409.6 万

7. RBAC 权限模型

sys_user ─< sys_user_role >─ sys_role ─< sys_role_permission >─ sys_permission

权限码	ADMIN	USER
`chat:send`	✅	✅
`chat:stream`	✅	✅
`conversation:manage`	✅	✅
`usage:view`	✅	✅
`model:config`	✅	❌
`prompt:manage`	✅	❌
`user:manage`	✅	❌
`role:manage`	✅	❌

8. Advisor 链

请求 → ConversationContextAdvisor (order=-1, 注入 conversationId)
     → RateLimitAdvisor (order=0, 限流)
     → ContentFilterAdvisor (order=1, 输入检测)
     → ToolCallAdvisor (order=2, 工具调用循环)
     → MessageChatMemoryAdvisor (对话记忆写入)
     → 模型调用
     → ContentFilterAdvisor (after, 输出过滤)
     → 响应

9. Tool Calling（工具调用）

用户提问 "明天星期几？"
     │
     ▼ 模型决定需要调用工具
     │
ToolCallAdvisor → ToolCallingManager
     │
     ▼ 分发到 DateTimeTools.getCurrentWeekday(offsetDays=1)
     │
     ▼ 工具返回 "2026-05-10 是星期日"
     │
     ▼ 结果回传模型，生成最终回复

声明式注册：@Component + @Tool 注解，Spring 自动发现
OCP：新增工具 = 新增类，零改现有代码
ToolCallAdvisor 显式在 advisor 链中处理，限流/内容过滤可拦截工具调用过程
disableMemory()：已有 MessageChatMemoryAdvisor 管理对话历史，避免重复
内置工具：DateTimeTools（日期时间查询）、CalculatorTools（数学计算）、CodeExecutionTool（沙箱代码执行）

沙箱代码执行

模型返回 tool_call: { code: "print(sum(range(1, 101)))", language: "python" }
     │
     ▼ CodeExecutionTool.executeCode()
     │
     ▼ SandboxService
     │  docker create --rm --network=none --read-only --user nobody
     │           --memory=128m --cpus=1 --pids-limit=64
     │           sandbox-python:bookworm timeout 10 python3 /tmp/code.py
     │
     ▼ 执行完毕，容器自动删除
     │
     ▼ 返回结果 "退出码: 0\n输出:\n5050"
     │
     ▼ 模型生成最终回复："1 到 100 的和是 5050"

安全层级	措施
网络	`--network=none`
文件系统	`--read-only` + `tmpfs /tmp`
用户	`--user nobody`
内存	`--memory=128m`
CPU	`--cpus=1`
进程	`--pids-limit=64`
超时	`timeout 10` + Java Future 双重保障
清理	`--rm` 用完即弃

10. 数据访问分层

Controller (@Valid 校验)
    ↓ 注入 Service 接口
Service 接口
    ↓
ServiceImpl (业务编排，不含 SQL)
    ↓
Mapper (语义化接口 + XML，所有查询逻辑在此)
    ↓
Database

Service 层接口/实现分离：chat 模块与 user 模块一致，Controller 注入接口，实现类独立维护
Service 层不含 LambdaQueryWrapper：所有查询通过 Mapper 语义化方法（selectByModelId、selectAllOrdered）或 XML SQL 实现
Mapper SQL 全部由 XML 维护：不使用 @Select/@Delete 注解，SQL 集中在 resources/mapper/*.xml
编程式事务 TransactionTemplate，不使用 @Transactional
DTO 全部使用 Java record，Entity 不暴露给前端
sql/schema.sql 全量建表脚本（IF NOT EXISTS 幂等），由 docker-compose 自动执行

11. 缓存策略

层级	技术	TTL	场景
本地	Caffeine	30s	ModelParams 热路径
本地	Caffeine	5min	SystemPrompt / 验证码答案
分布式	Redis	300s	用户权限缓存
分布式	Redis	900s	Access Token 元数据
分布式	Redis	86400s	Refresh Token + 用户状态标记

环境配置

Profile 说明

Profile	用途	验证码 answer
`dev`	本地开发	✅ 返回
`stable`	测试/预发	❌ 不返回
`prod`	生产（叠加 stable）	❌ 不返回

启动：--spring.profiles.active=stable,prod

关键配置项

spring.ai:
  deepseek:
    base-url: https://api.deepseek.com
    api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
    chat:
      model: deepseek-v4-flash
      temperature: 0.7
  zhipuai:
    base-url: ${ZHIPU_BASE_URL:https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4}
    api-key: ${ZHIPU_API_KEY}
    chat:
      model: glm-4.7
      temperature: 0.7
  minimax:
    base-url: ${MINIMAX_BASE_URL:https://api.minimaxi.com/v1}
    api-key: ${MINIMAX_API_KEY}
    chat:
      model: MiniMax-M2.1
      temperature: 0.7

app:
  jwt:
    secret: ${JWT_SECRET}
    access-expiration: 900
    refresh-expiration: 86400
  snowflake:
    epoch: "2026-01-01T00:00:00+08:00"
    datacenter-id: 0
    worker-id: 0

model:
  router:
    default-provider: deepseek

异常处理

异常	HTTP 状态码	场景
`RateLimitExceededException`	429	登录限流 / API 限流
`AuthenticationException`	401	未认证 / Token 失效
`AccessDeniedException`	403	权限不足
`ContentFilteredException`	400	敏感词
`ModelNotFoundException`	404	模型不存在
`ProviderNotFoundException`	404	厂商不存在或未配置
`BusinessException`	400	业务逻辑错误
`MethodArgumentNotValidException`	400	参数校验失败
通用 `Exception`	500	服务内部错误

设计原则

原则	实践
单一职责 (SRP)	Controller 只做 HTTP 转发、Service 只做业务编排、Mapper 只做数据访问
依赖倒置 (DIP)	依赖接口（`AuthService`、`ChatService`、`RateLimiter`、`ContentFilterService`），不依赖实现类
开闭原则 (OCP)	新增厂商 = 新增 Provider 类；新增限流算法 = 实现 `RateLimiter` 接口；零改旧代码
接口隔离 (ISP)	每个 Service 提供独立接口（chat 模块与 user 模块一致），Controller 按需注入
策略模式	`ModelProvider` 封装厂商差异，`ProviderRegistry` 自动发现
DTO 隔离	Entity 不暴露给前端，全部通过 record DTO 转换
数据访问下沉	`LambdaQueryWrapper` 全部在 Mapper 层，Service 层不含 SQL 构建逻辑
编程式事务	`TransactionTemplate` 精确控制事务边界
安全纵深	JWT + Redis 吊销 + 用户状态 + IP 限流 + 滑块验证码 + Cookie SameSite
自研核心	雪花 ID 生成器、滑块验证码均为纯 Java 实现，无外部依赖

License

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 67 Commits
.trellis/spec/guides		.trellis/spec/guides
docs		docs
sandbox		sandbox
sql		sql
src		src
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
AGENTS.md		AGENTS.md
DATA_FLOW.md		DATA_FLOW.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
docker-compose.yml		docker-compose.yml
pom.xml		pom.xml

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