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    • EasyExcel 导入
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    • 配置
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  • 14_i18n

    • i18n
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    • tio-boot spring-cloud
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    • 通用格式拆分
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    • 基于 MTProto 协议开发 Telegram 翻译机器人
    • 过滤旧消息
    • 保存机器人消息
    • 定时推送
    • 增加命令菜单
    • 使用 telegram-Client
    • 使用自定义 StoreLayout
    • 延迟测试
    • Reactor 错误处理
    • Telegram4J 常见错误处理指南
  • 56_telegram-bots

    • TelegramBots 入门指南
    • 使用工具库 telegram-bot-base 开发翻译机器人
  • 60_LLM

    • 简介
    • 流式生成
    • 图片多模态输入
    • 协议自动转换 Google Gemini示例
    • 请求记录
    • 限流和错误处理
    • AI 问答
    • 增强检索(RAG)
    • 搜索+AI
    • 集成第三方 API
    • 后置处理
    • 推荐问题生成
    • 连接代码执行器
  • 61_ai_agent

    • 数据库设计
    • 示例问题管理
    • 会话管理
    • 历史记录
    • Perplexity API
    • 意图识别
    • 智能问答
    • 文件上传与解析文档
    • 翻译
    • 名人搜索功能实现
    • Ai studio gemini youbue 问答使用说明
    • 自建 YouTube 字幕问答系统
    • 自建 获取 youtube 字幕服务
    • 使用 OpenAI ASR 实现语音识别接口(Java 后端示例)
    • 定向搜索
    • 16
    • 17
    • 18
    • 在 tio-boot 应用中整合 ai-agent
    • 16
  • 63_knowlege_base

    • 数据库设计
    • 用户登录实现
    • 模型管理
    • 知识库管理
    • 文档拆分
    • 片段向量
    • 命中测试
    • 文档管理
    • 片段管理
    • 问题管理
    • 应用管理
    • 向量检索
    • 推理问答
    • 问答模块
    • 统计分析
    • 用户管理
    • api 管理
    • 存储文件到 S3
    • 文档解析优化
    • 片段汇总
    • 段落分块与检索
    • 多文档解析
    • 对话日志
    • 检索性能优化
    • Milvus
    • 文档解析方案和费用对比
    • 离线运行向量模型
  • 64_ai-search

    • ai-search 项目简介
    • ai-search 数据库文档
    • ai-search SearxNG 搜索引擎
    • ai-search Jina Reader API
    • ai-search Jina Search API
    • ai-search 搜索、重排与读取内容
    • ai-search PDF 文件处理
    • ai-search 推理问答
    • Google Custom Search JSON API
    • ai-search 意图识别
    • ai-search 问题重写
    • ai-search 系统 API 接口 WebSocket 版本
    • ai-search 搜索代码实现 WebSocket 版本
    • ai-search 生成建议问
    • ai-search 生成问题标题
    • ai-search 历史记录
    • Discover API
    • 翻译
    • Tavily Search API 文档
    • 对接 Tavily Search
    • 火山引擎 DeepSeek
    • 对接 火山引擎 DeepSeek
    • ai-search 搜索代码实现 SSE 版本
    • jar 包部署
    • Docker 部署
    • 爬取一个静态网站的所有数据
    • 网页数据预处理
    • 网页数据检索与问答流程整合
  • 65_ai-coding

    • Cline 提示词
    • Cline 提示词-中文版本
  • 66_java-uni-ai-server

    • 语音合成系统
    • Fish.audio TTS 接口说明文档与 Java 客户端封装
    • 整合 fishaudio 到 java-uni-ai-server 项目
    • 待定
  • 67_java-llm-proxy

    • 使用tio-boot搭建多模型LLM代理服务
  • 68_java-kit-server

    • Java 执行 python 代码
    • 通过大模型执行 Python 代码
    • 执行 Python (Manim) 代码
    • 待定
    • 待定
    • 待定
    • 视频下载增加水印说明文档
  • 69_ai-brower

    • AI Browser:基于用户指令的浏览器自动化系统
    • 提示词
    • dom构建- buildDomTree.js
    • dom构建- 将网页可点击元素提取与可视化
    • 提取网内容
    • 启动浏览器
    • 操作浏览器指令
  • 70_tio-boot-admin

    • 入门指南
    • 初始化数据
    • token 存储
    • 与前端集成
    • 文件上传
    • 网络请求
    • 多图片管理
    • 单图片管理(只读模式)
    • 布尔值管理
    • 字段联动
    • Word 管理
    • PDF 管理
    • 文章管理
    • 富文本编辑器
  • 73_tio-mail-wing

    • tio-mail-wing简介
    • 任务1:实现POP3系统
    • 使用 getmail 验证 tio-mail-wing POP3 服务
    • 任务2:实现 SMTP 服务
    • 数据库初始化文档
    • 用户管理
    • 邮件管理
    • 任务3:实现 SMTP 服务 数据库版本
    • 任务4:实现 POP3 服务(数据库版本)
    • IMAP 协议
    • 拉取多封邮件
    • 任务5:实现 IMAP 服务(数据库版本)
    • IMAP实现讲解
    • IMAP 手动测试脚本
    • IMAP 认证机制
    • 主动推送
  • 74_mcp-server

    • 实现 MCP Server 开发指南
  • 76_manim

    • Teach me anything - 基于大语言的知识点讲解视频生成系统
    • Manim 开发环境搭建
    • 生成场景提示词
    • 生成代码
    • 完整脚本示例
    • TTS服务端
    • 废弃
    • 废弃
    • 废弃
    • 使用 SSE 流式传输生成进度的实现文档
    • 整合全流程完整文档
    • HLS 动态推流技术文档
    • manim 分场景生成代码
    • 分场景运行代码及流式播放支持
    • 分场景业务端完整实现流程
    • Maiim布局管理器
    • 仅仅生成场景代码
    • 使用 modal 运行 manim 代码
    • Python 使用 Modal GPU 加速渲染
    • Modal 平台 GPU 环境下运行 Manim
    • Modal Manim OpenGL 安装与使用
    • 优化 GPU 加速
    • 生成视频封面流程
    • Java 调用 manim 命令 执行代码 生成封面
    • Manim 图像生成服务客户端文档
    • manim render help
    • 显示 中文公式
    • ManimGL(manimgl)
    • Manim 实战入门:用代码创造数学动画
    • 欢迎
  • 80_性能测试

    • 压力测试 - tio-http-serer
    • 压力测试 - tio-boot
    • 压力测试 - tio-boot-native
    • 压力测试 - netty-boot
    • 性能测试对比
    • TechEmpower FrameworkBenchmarks
    • 压力测试 - tio-boot 12 C 32G
    • HTTP/1.1 Pipelining 性能测试报告
    • tio-boot vs Quarkus 性能对比测试报告
  • 81_tio-boot

    • 简介
    • Swagger 整合到 Tio-Boot 中的指南
    • 待定
    • 待定
    • 高性能网络编程中的 ByteBuffer 分配与回收策略
    • TioBootServerHandler 源码解析
  • 99_案例

    • 封装 IP 查询服务
    • tio-boot 案例 - 全局异常捕获与企业微信群通知
    • tio-boot 案例 - 文件上传和下载
    • tio-boot 案例 - 整合 ant design pro 增删改查
    • tio-boot 案例 - 流失响应
    • tio-boot 案例 - 增强检索
    • tio-boot 案例 - 整合 function call
    • tio-boot 案例 - 定时任务 监控 PostgreSQL、Redis 和 Elasticsearch
    • Tio-Boot 案例:使用 SQLite 整合到登录注册系统
    • tio-boot 案例 - 执行 shell 命令

tio-boot + Quarkus + Hibernate ORM Panache + jOOQ 整合方案

1. 架构目标升级

在既有设计中:

  • tio-boot 唯一对外 HTTP / 网络入口,负责端口、协议、路由与 handler。

  • Quarkus 仅作为后台运行时容器,提供:

    • CDI(Arc)
    • 事务(JTA / @Transactional)
    • Hibernate ORM(Panache)
    • 数据源与连接池
  • 业务代码 完全运行在 Quarkus Bean 内,不感知 tio-boot。

现在新增一个现实需求:

从 ORM(Panache)逐步迁移到 jOOQ,而不是一次性重写数据层。

因此架构必须支持:

  • ORM 与 SQL DSL 长期共存
  • 同一事务内混用
  • 不引入 RPC 或微服务复杂度
  • Quarkus 不启动 HTTP

2. 为什么要同时使用 Panache 和 jOOQ

这不是技术叠加,而是两种数据访问哲学的组合。

Panache(ORM)

优势:

  • CRUD 开发效率极高
  • 与 CDI 和事务天然集成
  • 模型驱动,代码简洁
  • 非常适合中等复杂度业务

不足:

  • SQL 可控性较弱
  • 复杂查询可预测性差
  • 性能调优空间有限

jOOQ(类型安全 SQL DSL)

优势:

  • SQL 完全可控
  • 编译期字段检查
  • JOIN、窗口函数、复杂子查询能力极强
  • 执行计划更稳定

适用于:

  • 核心链路
  • 报表系统
  • 高并发查询
  • 数据密集型业务

推荐策略

不要将其理解为“ORM vs jOOQ”。

更合理的模式是:

简单模型使用 ORM,复杂查询使用 jOOQ。

大量成熟系统都经历过类似演进路径。


3. 是否可以共存

可以,并且建议共用以下基础设施:

  • 同一个 DataSource
  • 同一个连接池
  • 同一个 JTA 事务管理器

这样可确保:

Panache 与 jOOQ 在同一事务中提交或回滚。

这是整合成功的关键前提。


4. Maven 依赖

在已有依赖基础上新增 jOOQ 扩展:

  <dependencyManagement>
    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>org.jooq</groupId>
        <artifactId>jooq-bom</artifactId>
        <version>3.20.10</version>
        <type>pom</type>
        <scope>import</scope>
      </dependency>
    </dependencies>
  </dependencyManagement>
    <dependency>
      <groupId>org.jooq</groupId>
      <artifactId>jooq</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.jooq</groupId>
      <artifactId>jooq-codegen</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.jooq</groupId>
      <artifactId>jooq-meta</artifactId>
    </dependency>

注意事项:

  • 该扩展属于 Quarkiverse(社区扩展)
  • 升级 Quarkus 时建议同步检查兼容版本

5. 数据源配置

无需新增 datasource。

jOOQ 会直接复用:

quarkus.datasource.jdbc.url=jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/demo
quarkus.datasource.username=postgres
quarkus.datasource.password=postgres

6. 强烈建议停止使用 Hibernate 的自动建表

配置为:

quarkus.hibernate-orm.database.generation=none

7. jOOQ Code Generation(强烈推荐)

不要手写表字段。

通过 codegen 自动生成:

  • Tables
  • Records
  • 字段常量

示例效果:

APP_DEMO_USER.ID
APP_DEMO_USER.USERNAME

优势:

写错字段名会在编译期失败,而不是运行期。

这在大型系统中价值极高。


8. Repository 设计原则

不要让 Service 直接操作 DSLContext。

正确方式是建立独立仓储:

UserJooqRepo

示例:

package com.litongjava.quarkus.dao;

import org.jooq.DSLContext;
import org.jooq.Field;
import org.jooq.Table;
import org.jooq.impl.DSL;

import jakarta.enterprise.context.ApplicationScoped;
import jakarta.inject.Inject;

@ApplicationScoped
public class UserJooqRepo {

  @Inject
  DSLContext dsl;

  public Long insertUser(String username, String password, Long createdAt) {

    Table<?> userTable = DSL.table(DSL.name("app_demo_user"));

    Field<Long> id = DSL.field(DSL.name("id"), Long.class);

    Field<String> usernameField = DSL.field(DSL.name("username"), String.class);

    Field<String> passwordField = DSL.field(DSL.name("password"), String.class);

    Field<Long> createdAtField = DSL.field(DSL.name("createdat"), Long.class);

    var record = dsl.insertInto(userTable)
        //
        .set(usernameField, username).set(passwordField, password).set(createdAtField, createdAt)
        //
        .returning(id).fetchOne();

    if (record == null) {
      throw new IllegalStateException("Insert failed");
    }

    return record.get(id);
  }
}

好处:

  • 避免 DSL 泄漏到业务层
  • 保持数据访问风格一致
  • 降低未来替换成本

9. 事务共享(整合的核心)

始终遵守一条规则:

事务边界必须放在 Service 层。

不要放在:

  • handler
  • repository

混用示例

package com.litongjava.quarkus.service;

import java.util.Map;

import com.litongjava.quarkus.dao.UserJooqRepo;

import jakarta.inject.Inject;
import jakarta.transaction.Transactional;

public class JooqUserService {

  @Inject
  private UserJooqRepo userJooqRepo;

  @Transactional
  public Map<String, Object> createUser(String username, String password) {
    Long id = userJooqRepo.insertUser(username, password, System.currentTimeMillis());
    return Map.of("ok", true, "id", id);
  }
}

执行时:

  • 使用同一数据库连接
  • 属于同一事务
  • 一次 commit

无需额外配置。


10. tio-boot 架构下的关键规则

由于系统没有使用 Quarkus HTTP,请求线程来自 tio worker thread。

因此:

CDI Request Context 不会自动激活。

结论:

每一个涉及数据库的方法都必须使用:

@Transactional

包括:

  • 查询
  • 分页
  • JOIN

否则极易触发:

ContextNotActiveException

事务在这里不仅用于写入,更是连接与 Session 生命周期的边界。


11. 推荐迁移路径

不建议一次性替换 ORM。

风险极高。

更合理的方式是分阶段演进。


阶段一:并存

  • 老模块继续使用 Panache
  • 新模块优先采用 jOOQ

无需修改既有代码。


阶段二:优先迁移复杂查询

ORM 最大的问题通常出现在复杂 SQL。

先替换这些部分,收益最高。


阶段三:Repository 内部替换

例如:

UserRepo

逐步改为 jOOQ 实现。

但保持:

Service 接口不变。

这是成熟系统常用策略:

稳定业务层,替换数据层。


阶段四:移除 Hibernate(可选)

当 ORM 使用率接近零时,可以考虑删除:

  • Hibernate
  • Panache

收益:

  • 更快启动速度
  • 更低内存占用
  • 更少运行时代理

但这不是必须步骤。


12. 一个常见错误

不要长期在同一张表上混合两套写入方式,例如:

  • ORM 写入
  • jOOQ 更新

可能引发:

  • 一级缓存冲突
  • flush 时机不一致
  • 乐观锁问题
  • 脏检查异常

迁移建议:

以“表”为单位完成切换,而不是以“方法”为单位。


13. 最终架构逻辑

HTTP
  ↓
tio-boot handler
  ↓
Service (@Transactional)
  ↓
 ├── Panache Repository(逐步减少)
 └── jOOQ Repository(逐步主导)
  ↓
DataSource / JTA
  ↓
PostgreSQL

14. 最终结论

该整合方案的本质是:

让 Quarkus 专注于运行时基础设施,而不是 Web 框架。

从而同时获得:

  • ORM 的开发效率
  • jOOQ 的 SQL 控制力
  • 单 JVM 调用性能
  • 无 RPC 开销
  • 无序列化成本

并支持:

平滑、可控、低风险的数据访问层演进。

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Last Updated: 2/11/26, 3:22 PM
Contributors: litongjava