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  • 01_tio-boot 简介

    • tio-boot:新一代高性能 Java Web 开发框架
    • tio-boot 入门示例
    • Tio-Boot 配置 : 现代化的配置方案
    • tio-boot 整合 Logback
    • tio-boot 整合 hotswap-classloader 实现热加载
    • 自行编译 tio-boot
    • 最新版本
    • 开发规范
  • 02_部署

    • 使用 Maven Profile 实现分环境打包 tio-boot 项目
    • Maven 项目配置详解:依赖与 Profiles 配置
    • tio-boot 打包成 FatJar
    • 使用 GraalVM 构建 tio-boot Native 程序
    • 使用 Docker 部署 tio-boot
    • 部署到 Fly.io
    • 部署到 AWS Lambda
    • 到阿里云云函数
    • 使用 Deploy 工具部署
    • 使用Systemctl启动项目
    • 使用 Jenkins 部署 Tio-Boot 项目
    • 使用 Nginx 反向代理 Tio-Boot
    • 使用 Supervisor 管理 Java 应用
    • 已过时
    • 胖包与瘦包的打包与部署
  • 03_配置

    • 配置参数
    • 服务器监听器
    • 内置缓存系统 AbsCache
    • 使用 Redis 作为内部 Cache
    • 静态文件处理器
    • 基于域名的静态资源隔离
    • DecodeExceptionHandler
    • 开启虚拟线程(Virtual Thread)
    • 框架级错误通知
  • 04_原理

    • 生命周期
    • 请求处理流程
    • 重要的类
  • 05_json

    • Json
    • 接受 JSON 和响应 JSON
    • 响应实体类
  • 06_web

    • 概述
    • 接收请求参数
    • 接收日期参数
    • 接收数组参数
    • 返回字符串
    • 返回文本数据
    • 返回网页
    • 请求和响应字节
    • 文件上传
    • 文件下载
    • 返回视频文件并支持断点续传
    • http Session
    • Cookie
    • HttpRequest
    • HttpResponse
    • Resps
    • RespBodyVo
    • Controller拦截器
    • 请求拦截器
    • LoggingInterceptor
    • 全局异常处理器
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    • 动态 返回 CSS 实现
    • 返回图片
    • 跨域
    • 添加 Controller
    • Transfer-Encoding: chunked 实时音频播放
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    • handler入门
    • 返回 multipart
    • 待定
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    • 使用 HttpForwardHandler 转发所有请求
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    • HTTP Basic 认证
    • Http响应加密
    • 使用零拷贝发送大文件
    • 分片上传
    • 接口访问统计
    • 接口请求和响应数据记录
    • WebJars
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    • 测速
    • Gzip Bomb:使用压缩炸弹防御恶意爬虫
  • 07_validate

    • 数据紧校验规范
    • 参数校验
  • 08_websocket

    • 使用 tio-boot 搭建 WebSocket 服务
    • WebSocket 聊天室项目示例
  • 09_java-db

    • java‑db
    • 操作数据库入门示例
    • SQL 模板 (SqlTemplates)
    • 数据源配置与使用
    • ActiveRecord
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    • 批量操作
    • Model
    • Model生成器
    • 注解
    • 异常处理
    • 数据库事务处理
    • Cache 缓存
    • Dialect 多数据库支持
    • 表关联操作
    • 复合主键
    • Oracle 支持
    • Enjoy SQL 模板
    • 整合 Enjoy 模板最佳实践
    • 多数据源支持
    • 独立使用 ActiveRecord
    • 调用存储过程
    • java-db 整合 Guava 的 Striped 锁优化
    • 生成 SQL
    • 通过实体类操作数据库
    • java-db 读写分离
    • Spring Boot 整合 Java-DB
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    • 常用操作示例
    • Druid 监控集成指南
    • SQL 统计
  • 10_api-table

    • ApiTable 概述
    • 使用 ApiTable 连接 SQLite
    • 使用 ApiTable 连接 Mysql
    • 使用 ApiTable 连接 Postgres
    • 使用 ApiTable 连接 TDEngine
    • 使用 api-table 连接 oracle
    • 使用 api-table 连接 mysql and tdengine 多数据源
    • EasyExcel 导出
    • EasyExcel 导入
    • 预留
    • 预留
    • ApiTable 实现增删改查
    • 数组类型
    • 单独使用 ApiTable
    • TQL(Table SQL)前端输入规范
  • 11_aop

    • JFinal-aop
    • Aop 工具类
    • 配置
    • 配置
    • 独立使用 JFinal Aop
    • @AImport
    • 自定义注解拦截器
    • 原理解析
  • 12_cache

    • Caffine
    • Jedis-redis
    • hutool RedisDS
    • Redisson
    • Caffeine and redis
    • CacheUtils 工具类
    • 使用 CacheUtils 整合 caffeine 和 redis 实现的两级缓存
    • 使用 java-db 整合 ehcache
    • 使用 java-db 整合 redis
    • Java DB Redis 相关 Api
    • redis 使用示例
  • 13_认证和权限

    • FixedTokenInterceptor
    • TokenManager
    • 数据表
    • 匿名登录
    • 注册和登录
    • 个人中心
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    • 移动端重置密码
    • 微信登录
    • 移动端微信登录
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    • Sa-Token
    • sa-token 登录注册
    • StpUtil.isLogin() 源码解析
  • 14_i18n

    • i18n
  • 15_enjoy

    • tio-boot 整合 Enjoy 模版引擎文档
    • Tio-Boot 整合 Java-DB 与 Enjoy 模板引擎示例
    • 引擎配置
    • 表达式
    • 指令
    • 注释
    • 原样输出
    • Shared Method 扩展
    • Shared Object 扩展
    • Extension Method 扩展
    • Spring boot 整合
    • 独立使用 Enjoy
    • tio-boot enjoy 自定义指令 localeDate
    • PromptEngine
    • Enjoy 入门示例-擎渲染大模型请求体
    • Tio Boot + Enjoy:分页与 SEO 实战指南
    • Tio Boot + Enjoy:分页与 SEO 实战指南
    • Tio Boot + Enjoy:分页与 SEO 实战指南
  • 16_定时任务

    • Quartz 定时任务集成指南
    • 分布式定时任务 xxl-jb
    • cron4j 使用指南
  • 17_tests

    • TioBootTest 类
  • 18_tio

    • TioBootServer
    • 独立端口启动 TCP 服务器
    • 内置 TCP 处理器
    • 独立启动 UDPServer
    • 使用内置 UDPServer
    • t-io 消息处理流程
    • tio-运行原理详解
    • TioConfig
    • ChannelContext
    • Tio 工具类
    • 业务数据绑定
    • 业务数据解绑
    • 发送数据
    • 关闭连接
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    • 监控: 心跳
    • 监控: 客户端的流量数据
    • 监控: 单条 TCP 连接的流量数据
    • 监控: 端口的流量数据
    • 单条通道统计: ChannelStat
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    • 深入解析 Tio 源码:构建高性能 Java 网络应用
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    • Netty TCP Server
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    • SSL 配置指南
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    • Mica-mqtt
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  • 23_tio-utils

    • tio-utils
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    • Http
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    • 系统监控
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    • 毫秒并发 ID (MCID) 生成方案
  • 24_tio-http-server

    • 使用 Tio-Http-Server 搭建简单的 HTTP 服务
    • tio-boot 添加 HttpRequestHandler
    • 在 Android 上使用 tio-boot 运行 HTTP 服务
    • tio-http-server-native
    • handler 常用操作
  • 25_tio-websocket

    • WebSocket 服务器
    • WebSocket Client
    • TCP数据转发
  • 26_tio-im

    • 通讯协议文档
    • ChatPacket.proto 文档
    • java protobuf
    • 数据表设计
    • 创建工程
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  • 27_mybatis

    • Tio-Boot 整合 MyBatis
    • 使用配置类方式整合 MyBatis
    • 整合数据源
    • 使用 mybatis-plus 整合 tdengine
    • 整合 mybatis-plus
  • 28_mongodb

    • tio-boot 使用 mongo-java-driver 操作 mongodb
  • 29_elastic-search

    • Elasticsearch
    • JavaDB 整合 ElasticSearch
    • Elastic 工具类使用指南
    • Elastic-search 注意事项
    • ES 课程示例文档
  • 30_magic-script

    • tio-boot 与 magic-script 集成指南
  • 31_groovy

    • tio-boot 整合 Groovy
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    • 使用 Firebase Admin SDK 进行匿名用户管理与自定义状态标记
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    • 登录注册
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    • 本地存储
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    • Cloudflare R2
    • 存储文件到 腾讯 COS
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  • 34_spider

    • jsoup
    • 爬取 z-lib.io 数据
    • 整合 WebMagic
    • WebMagic 示例:爬取学校课程数据
    • Playwright
    • Flexmark (Markdown 处理器)
    • tio-boot 整合 Playwright
    • 缓存网页数据
  • 36_integration_thirty_party

    • 整合 okhttp
    • 整合 GrpahQL
    • 集成 Mailjet
    • 整合 ip2region
    • 整合 GeoLite 离线库
    • 整合 Lark 机器人指南
    • 集成 Lark Mail 实现邮件发送
    • Thymeleaf
    • Swagger
    • Clerk 验证
  • 37_dubbo

    • 概述
    • dubbo 2.6.0
    • dubbo 2.6.0 调用过程
    • dubbo 3.2.0
  • 38_spring

    • Spring Boot Web 整合 Tio Boot
    • spring-boot-starter-webflux 整合 tio-boot
    • tio-boot 整合 spring-boot-starter
    • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter db
    • Tio Boot 整合 Spring Boot Starter Data Redis 指南
  • 39_spring-cloud

    • tio-boot spring-cloud
  • 40_quarkus

    • Quarkus(无 HTTP)整合 tio-boot(有 HTTP)
    • tio-boot + Quarkus + Hibernate ORM Panache
  • 41_postgresql

    • PostgreSQL 安装
    • PostgreSQL 主键自增
    • PostgreSQL 日期类型
    • Postgresql 金融类型
    • PostgreSQL 数组类型
    • 索引
    • PostgreSQL 查询优化
    • 获取字段类型
    • PostgreSQL 全文检索
    • PostgreSQL 向量
    • PostgreSQL 优化向量查询
    • PostgreSQL 其他
  • 42_mysql

    • 使用 Docker 运行 MySQL
    • 常见问题
  • 43_oceanbase

    • 快速体验 OceanBase 社区版
    • 快速上手 OceanBase 数据库单机部署与管理
    • 诊断集群性能
    • 优化 SQL 性能指南
    • 待定
  • 49_jooq

    • 使用配置类方式整合 jOOQ
    • tio-boot + jOOQ 事务管理
    • 批量操作与性能优化
    • 整合agroal
    • 代码生成与类型安全
    • 基于 Record / POJO 增删改查
    • UPSERT、批量更新、返回主键与高级 SQL
    • 的多表关联查询、DTO 投影、聚合统计与视图封装
    • 的窗口函数、CTE、JSON 查询与 PostgreSQL 高级 SQL 实战
    • tio-boot + jOOQ 的审计字段、乐观锁、数据权限与企业级 Repository 设计
    • 测试策略、SQL 日志、性能诊断与生产排障
    • 多租户、读写分离与多数据源设计
    • 代码生成治理、数据库迁移与团队协作规范实战
  • 50_media

    • JAVE 提取视频中的声音
    • Jave 提取视频中的图片
    • 待定
  • 51_asr

    • Whisper-JNI
  • 54_native-media

    • java-native-media
    • JNI 入门示例
    • mp3 拆分
    • mp4 转 mp3
    • 使用 libmp3lame 实现高质量 MP3 编码
    • Linux 编译
    • macOS 编译
    • 从 JAR 包中加载本地库文件
    • 支持的音频和视频格式
    • 任意格式转为 mp3
    • 通用格式转换
    • 通用格式拆分
    • 视频合并
    • VideoToHLS
    • split_video_to_hls 支持其他语言
    • 持久化 HLS 会话
    • 获取视频长度
    • 保存视频的最后一帧
    • 添加水印
    • linux版本
  • 55_cv

    • 使用 Java 运行 YOLOv8 ONNX 模型进行目标检测
    • tio-boot整合yolo
    • ONNX Runtime 推理说明
  • 58_telegram4j

    • 数据库设计
    • 基于 HTTP 协议开发 Telegram 翻译机器人
    • 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
  • 59_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
    • 整合Gemini realtime模型
    • Voice Agent 前端接入接口文档
    • 整合千问realtime模型
    • 增强检索(RAG)
    • 搜索+AI
    • AI 问答
    • 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_tio-mcp-server

    • 实现 MCP Server 开发指南
  • 75_tio-sip

    • SIP Server 第一版原理说明
    • SIP Server 第一版实战
    • 一、Windows 平台测试
    • SIP Server 第二版实战
    • SIP Server 第三版实战
    • 性能优化
    • 基于 MediaProcessor 对接 Realtime 模型说明
    • 对接大语言模型
    • 支持 G722 宽带语音
    • G722编码和解码
    • 会话级采样率转换
    • /zh/75_tio-sip/12.html
    • 增加 9196 回声测试分机
    • 语音系统链路说明
    • 一、Gemini Realtime 的打断机制
  • 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

代码生成治理、数据库迁移与团队协作规范实战

  • 2.1 数据库迁移负责“改变 schema”
  • 2.2 jOOQ Codegen 负责“把 schema 映射成 Java 类型”
  • 2.3 业务代码负责“使用生成结果完成业务逻辑”
  • 2.4 三者的先后关系
    • 第一步:迁移数据库 schema
    • 第二步:执行 jOOQ Codegen
    • 第三步:编写或修改业务代码
  • 3.1 误区一:把 codegen 当成“可有可无的辅助功能”
  • 3.2 误区二:把 codegen 当成“完全自动、无需治理的结果物”
  • 4.1 数据库迁移工具解决什么问题
    • 1. schema 变更可追踪
    • 2. 环境一致性更高
    • 3. 团队协作有明确入口
    • 4. 便于 CI / 自动化集成
  • 4.2 推荐思路:迁移工具负责 schema,jOOQ 负责生成
  • 5.1 为什么生成代码一定要单独目录
    • 业务代码
    • 生成代码
  • 6.1 推荐统一版本变量
  • 6.2 推荐固定生成目录与包名
  • 6.3 推荐显式控制生成范围
  • 6.4 为什么不建议“能扫到的全扫”
  • 7.1 方案一:提交生成代码到 Git
    • 优点
    • 缺点
  • 7.2 方案二:不提交生成代码
    • 优点
    • 缺点
  • 7.3 什么时候更适合提交
  • 7.4 什么时候更适合不提交
  • 7.5 我的建议
  • 8.1 标准变更流程
    • 第一步:写迁移脚本
    • 第二步:执行迁移
    • 第三步:执行 jOOQ Codegen
    • 第四步:修改业务代码
    • 第五步:补测试
    • 第六步:提交代码
  • 8.2 为什么不推荐“先写业务代码,再补迁移”
  • 9.1 迁移脚本是否正确
  • 9.2 生成代码变化是否符合预期
  • 9.3 业务代码是否跟上了 schema 变化
  • 9.4 测试是否覆盖到关键路径
  • 10.1 冲突主要有哪几类
    • 1. 迁移脚本冲突
    • 2. 生成代码冲突
    • 3. 业务代码冲突
  • 10.2 如何降低迁移脚本冲突
  • 10.3 如何降低生成代码冲突
    • 1. 收敛生成范围
    • 2. 保持 codegen 配置稳定
    • 3. 迁移脚本和生成代码一起提交
    • 4. Code Review 时重点看“是否出现无关生成 diff”
  • 11.1 开发环境
  • 11.2 测试环境
  • 11.3 生产环境
  • 12.1 推荐的兼容性思路
    • 场景:字段替换
    • 第一步
    • 第二步
    • 第三步
  • 12.2 为什么数据库变更要比 Java 代码更保守
  • 13.1 最基本的 CI 检查项
    • 1. 迁移脚本可执行
    • 2. Codegen 可正常执行
    • 3. 业务代码可编译
    • 4. 测试通过
  • 13.2 如果团队提交生成代码
  • 14.1 至少应明确这些规则
    • 1. 任何表结构变化必须通过迁移脚本
    • 2. schema 变更后必须重新执行 codegen
    • 3. 迁移脚本、生成代码、业务代码应尽量同一个 PR 提交
    • 4. 不允许手改生成代码
    • 5. 生成范围、包名、输出目录不得随意变更
    • 6. 数据库高风险变更必须评审
  • 15.1 开发时
    • 修改 schema
    • 更新本地数据库
    • 生成代码
    • 开发业务代码
  • 15.2 只编译不重新生成时
  • 16.1 开发库 schema 已变,但迁移脚本没提交
  • 16.2 迁移脚本提交了,但没重新生成代码
  • 16.3 生成范围过大导致无关 diff 爆炸
  • 16.4 在生产上做破坏性变更但代码没做好兼容
  • 16.5 团队没人真正对 schema 负责
    • 1. 先写迁移脚本
    • 2. 本地执行迁移
    • 3. 重新执行 codegen
    • 4. 修改业务代码
    • 5. 补测试
    • 6. 一起提交 PR
    • 7. CI 执行迁移 + 生成 + 编译 + 测试
    • 8. 发布前评审高风险数据库变更

在前几篇中,我们已经逐步完成了:

  • tio-boot + jOOQ 基础整合
  • 事务管理
  • Codegen 强类型升级
  • Record / POJO CRUD
  • 批量、分页、动态 SQL
  • PostgreSQL UPSERT、returning
  • 多表查询、DTO 投影、聚合统计
  • JSONB、窗口函数、CTE 与 PostgreSQL 高级 SQL
  • 审计字段、乐观锁、数据权限与企业级 Repository 设计
  • 测试策略、SQL 日志、性能诊断与生产排障
  • 多租户、读写分离与多数据源设计

到这里,这套 tio-boot + jOOQ 体系在“运行时能力”上已经相当完整。

但只要团队进入多人协作阶段,很快就会遇到另一类问题:

  • 数据库表结构变了,谁来改生成代码
  • 迁移脚本和代码生成先后顺序怎么约定
  • 生成代码到底要不要提交 Git
  • 多人同时改表时,如何避免冲突
  • 测试环境、开发环境、生产环境如何保证 schema 一致
  • Codegen 配置如何治理,避免越长越乱
  • 团队里怎样建立统一的数据库变更流程

这一篇的主题就是:

如何把 tio-boot + jOOQ 从“个人开发可用”提升到“团队协作可治理”。

本文会系统讲清:

  • jOOQ Codegen 在团队协作中的真实定位
  • 数据库迁移工具的职责与边界
  • 代码生成、迁移脚本、业务代码三者的协同关系
  • 生成代码是否提交 Git 的取舍
  • 目录结构与工程分层建议
  • Codegen 配置治理
  • 团队数据库变更流程
  • 多环境一致性保障
  • 最容易踩的协作坑

一、为什么这一篇是“团队工程化篇”

前面的内容主要解决的是:

  • 一个人怎么把 jOOQ 用起来
  • SQL 怎么写得更强类型
  • 高级查询怎么表达
  • 企业级通用能力怎么下沉

但多人协作时,真正决定项目是否稳定的,往往不是单个 SQL 写法,而是这些问题:

  • 新加了一列,为什么别人本地编译不过
  • 开发库结构和测试库结构不一致,为什么测试用例时好时坏
  • 迁移脚本已经改了,但生成代码没更新,为什么 CI 挂了
  • 两个人同时改一张表,为什么 codegen 冲突这么多
  • 某个字段在数据库已经删除了,业务代码为什么还在引用

这些问题本质上都不是“jOOQ API 怎么用”的问题,而是:

数据库结构变更如何被团队稳定地协作、同步、验证和落地。

所以这一篇真正讨论的是:

  • schema 如何演进
  • 代码如何跟着 schema 演进
  • 团队怎样围绕数据库变更建立规则

二、先看清三个角色:数据库迁移、代码生成、业务代码

这一篇最重要的认知锚点是:

数据库迁移、jOOQ 代码生成、业务代码,是三件彼此相关但职责不同的事。


2.1 数据库迁移负责“改变 schema”

数据库迁移工具,例如常见的:

  • Flyway
  • Liquibase

它们的职责是:

用脚本或变更描述,把数据库 schema 从旧版本演进到新版本。

例如:

  • 新增表
  • 新增字段
  • 修改索引
  • 增加唯一约束
  • 创建视图
  • 初始化字典数据

它解决的是“数据库结构怎么变”。


2.2 jOOQ Codegen 负责“把 schema 映射成 Java 类型”

jOOQ 代码生成的职责是:

读取当前数据库结构,把表、字段、Record、POJO、Keys、Indexes 等元数据转换成 Java 类。

它不负责变更数据库,只负责基于数据库当前状态生成 Java 代码。

它解决的是“数据库结构如何进入 Java 编译期类型系统”。


2.3 业务代码负责“使用生成结果完成业务逻辑”

业务代码,例如:

  • Repository
  • Service
  • Controller

它依赖:

  • 数据库已经迁移到正确版本
  • jOOQ 生成代码已经同步到最新 schema

它解决的是“基于当前 schema 做业务开发”。


2.4 三者的先后关系

这三个角色的执行顺序,在工程上应该非常明确:

第一步:迁移数据库 schema

先让数据库结构变化落地。

第二步:执行 jOOQ Codegen

基于新的 schema 重新生成 Java 元数据。

第三步:编写或修改业务代码

使用新的生成类进行开发。

也就是说:

迁移在前,生成在后,业务代码最后跟进。

这条顺序一旦混乱,团队协作就会频繁出问题。


三、jOOQ Codegen 在团队里的真实定位

很多团队一开始对 codegen 会有两个极端误区。


3.1 误区一:把 codegen 当成“可有可无的辅助功能”

例如觉得:

  • 不生成也能写字符串 DSL
  • 生成代码只是锦上添花
  • 有空再更新

这种做法在团队里风险很大,因为一旦项目已经进入 codegen 模式,生成代码其实已经成为:

数据库 schema 在 Java 层的正式接口。

表名、字段名、索引、主键变化,都会直接体现在生成类里。

所以 codegen 一旦启用,就不再只是“可选增强”,而是协作基础设施。


3.2 误区二:把 codegen 当成“完全自动、无需治理的结果物”

另一种常见误区是:

  • 反正是生成的,随便配一下就行
  • 插件能跑就好
  • 谁改坏了再修

但真实项目里,codegen 如果不治理,很快会出现:

  • 生成范围越来越大
  • 生成结果越来越臃肿
  • 包名混乱
  • 多 schema 混在一起
  • 不同环境生成结果不一致
  • CI 上生成结果和本地不一致

所以 codegen 在团队中真正的定位应该是:

数据库契约的 Java 映射层,需要和迁移策略一起治理。


四、数据库迁移工具:为什么必须引入

只要项目进入多人协作阶段,就非常推荐引入数据库迁移工具。

哪怕项目再轻量,也不建议长期依赖:

  • 手工执行 SQL
  • 群里发一段 DDL
  • 谁本地没改就自己补

这种方式在单人项目里还能勉强撑住,在团队里基本必乱。


4.1 数据库迁移工具解决什么问题

它主要解决:

1. schema 变更可追踪

每次变更都有脚本、有版本。

2. 环境一致性更高

开发、测试、预发、生产都能按同一顺序升级。

3. 团队协作有明确入口

任何数据库变更都要通过迁移脚本,而不是口头同步。

4. 便于 CI / 自动化集成

测试前可以自动把库迁移到最新版本。


4.2 推荐思路:迁移工具负责 schema,jOOQ 负责生成

这两者不要混淆。

迁移工具不是 codegen 的替代品,codegen 也不是迁移工具的替代品。

推荐的职责边界是:

  • Flyway / Liquibase:负责把库结构升级到最新
  • jOOQ codegen:负责基于最新结构生成 Java 类

这两个工具应当配合,而不是二选一。


五、推荐的目录结构

多人协作时,目录结构清晰非常重要。

下面给一个比较实用的推荐结构。

src/main/java/
  demo/jooq/
    config/
    controller/
    service/
    repository/
    model/
    dto/
    tx/
    datasource/
    audit/
    security/

src/main/resources/
  db/
    migration/
      V1__init.sql
      V2__add_system_admin_audit_fields.sql
      V3__add_user_profile.sql
      V4__add_indexes.sql

target/generated-sources/jooq/
  demo/jooq/gen/
    Tables.java
    Keys.java
    Indexes.java
    tables/
    tables/records/
    tables/pojos/

这里的关键点是:

  • 迁移脚本单独放在 db/migration
  • jOOQ 生成代码单独放在 generated-sources
  • 业务代码不要和生成代码混在一起

5.1 为什么生成代码一定要单独目录

因为生成代码和业务代码本质上不是一类内容。

业务代码

是团队手写、可维护、可设计的逻辑。

生成代码

是数据库 schema 的编译期映射,应该尽量视为“产物”。

把两者分开有几个好处:

  • 避免误改生成代码
  • IDE 更容易标记为 Generated Sources
  • 包边界更清晰
  • 代码审查时更容易聚焦真正手写的变更

六、Codegen 配置治理:不要越配越乱

到了团队阶段,pom.xml 里的 jOOQ 插件配置如果不治理,通常会逐渐失控。


6.1 推荐统一版本变量

例如:

<properties>
  <jooq.version>3.18.6</jooq.version>
  <postgresql.version>42.2.24</postgresql.version>
</properties>

这样:

  • 运行时 jOOQ 版本
  • codegen 插件版本
  • JDBC 驱动版本

更容易统一管理。


6.2 推荐固定生成目录与包名

例如:

<target>
  <packageName>demo.jooq.gen</packageName>
  <directory>${project.build.directory}/generated-sources/jooq</directory>
</target>

不要一会儿放:

  • src/main/java
  • 一会儿放 gen
  • 一会儿又换包名

否则团队协作很难稳定。


6.3 推荐显式控制生成范围

大库里不要默认全生成。

例如:

<includes>system_admin|system_role|system_admin_role|user_profile|user_score_log</includes>

或者排除掉无关表:

<excludes>flyway_schema_history|tmp_.*|bak_.*</excludes>

这样做有两个好处:

  • 生成结果更干净
  • 团队不会因为整个数据库里无关表变化而频繁生成大量 diff

6.4 为什么不建议“能扫到的全扫”

如果项目所在数据库里还有:

  • 旧系统表
  • 运维表
  • 临时表
  • 历史归档表
  • 测试表

而 codegen 全扫,会带来很多问题:

  • 生成量大
  • 编译慢
  • diff 噪音多
  • 真正业务表变更淹没在大量无关改动里

所以团队协作里,codegen 生成范围应当尽量收敛。


七、生成代码要不要提交 Git

这是团队里最常见、也最容易争论的问题之一。

其实没有放之四海而皆准的唯一答案,但可以讲清楚取舍。


7.1 方案一:提交生成代码到 Git

也就是把:

target/generated-sources/jooq

或者拷贝后的生成目录纳入版本控制。

优点

  • 拉代码后不一定非要立刻本地生成
  • CI 编译更直观
  • 数据库未连接时也能编译
  • code review 时能直接看到 schema 映射变化

缺点

  • diff 可能很多
  • 合并冲突概率更高
  • 仓库会变大
  • 需要大家遵守“不手改生成代码”

7.2 方案二:不提交生成代码

只提交:

  • 迁移脚本
  • codegen 配置
  • 手写业务代码

然后要求:

  • 本地或 CI 必须先生成再编译

优点

  • 仓库更干净
  • 不会有大量生成类 diff
  • 合并冲突更少

缺点

  • 构建依赖数据库 schema 状态
  • 本地环境要求更高
  • 生成失败会导致编译失败
  • CI 需要更完整的数据库准备流程

7.3 什么时候更适合提交

如果团队处于这些阶段,通常更适合先提交生成代码:

  • 团队还不大
  • CI 还不够完善
  • 数据库环境准备流程还不稳定
  • 想降低新同学接手门槛
  • 希望 code review 直接看到生成类变化

7.4 什么时候更适合不提交

如果团队已经具备这些条件,则可以考虑不提交:

  • CI 流程成熟
  • 测试数据库自动准备完善
  • 迁移 + 生成 + 编译流程高度自动化
  • 团队对 codegen 与迁移的协作约束很强

7.5 我的建议

对大多数正在建设中的团队,我更推荐:

前期可以提交生成代码,等 CI 与迁移流程成熟后,再评估是否切换为不提交。

原因很现实:

  • 先稳定协作,再追求仓库洁癖
  • 先让流程可靠,再减少产物提交

八、数据库迁移、Codegen、业务代码的协作流程

这一部分最重要,因为它直接决定团队协作是否顺畅。

推荐一个非常清晰的流程。


8.1 标准变更流程

假设你要给 system_admin 表加一个新字段 email。

推荐流程是:

第一步:写迁移脚本

例如:

-- V5__add_system_admin_email.sql
ALTER TABLE system_admin
ADD COLUMN email VARCHAR(128);

第二步:执行迁移

让本地开发库更新到最新 schema。

第三步:执行 jOOQ Codegen

重新生成:

  • SYSTEM_ADMIN.EMAIL
  • Record / POJO 中的新字段

第四步:修改业务代码

例如 Repository、DTO、接口逻辑。

第五步:补测试

验证:

  • 迁移后 schema 正确
  • 生成代码正确
  • 新业务逻辑正确

第六步:提交代码

一起提交:

  • 迁移脚本
  • 生成代码(如果团队选择提交)
  • 业务代码
  • 测试代码

这套流程应该成为团队共识。


8.2 为什么不推荐“先写业务代码,再补迁移”

因为这样通常会导致:

  • 本地编译依赖你自己手改数据库
  • 其他人拉代码无法运行
  • CI 环境缺 schema
  • 生成类与业务代码不匹配

所以正确顺序永远应该是:

schema 先变,生成再跟,业务最后。


九、Code Review 应该审什么

多人协作时,数据库变更类 PR 不能只看业务代码。

对于这类变更,建议 review 至少看下面 4 类内容。


9.1 迁移脚本是否正确

关注:

  • DDL 是否可执行
  • 是否考虑了默认值、非空、回填
  • 索引是否合理
  • 是否影响线上老数据

9.2 生成代码变化是否符合预期

如果提交生成代码,则要看:

  • 是否只改到了预期表
  • 是否出现了无关大范围变更
  • 字段类型映射是否正确
  • 是否误把无关 schema 一起生成了

9.3 业务代码是否跟上了 schema 变化

例如:

  • 新增字段是否真正使用了
  • 删除字段后是否还有旧引用
  • DTO / Repository / Service 是否同步调整

9.4 测试是否覆盖到关键路径

尤其关注:

  • 迁移后的查询是否还正常
  • 新索引、新约束相关逻辑是否测试
  • 逻辑删除、乐观锁、数据权限是否被意外影响

十、多人同时改表时怎么减少冲突

这是团队协作里非常现实的问题。


10.1 冲突主要有哪几类

1. 迁移脚本冲突

两个人都加了下一版脚本,编号或命名冲突。

2. 生成代码冲突

两个人都生成了同一批类,合并时冲突。

3. 业务代码冲突

表字段变化导致同一 Repository、DTO 被多人同时修改。


10.2 如何降低迁移脚本冲突

推荐:

  • 使用严格版本命名规则
  • 每个变更一个独立脚本
  • 脚本名称表达清楚意图

例如:

V10__add_system_admin_email.sql
V11__add_user_profile_gin_index.sql
V12__create_v_admin_role_view.sql

不要用:

V10__fix.sql
V11__update.sql

这种名字,因为后期几乎无法理解。


10.3 如何降低生成代码冲突

如果团队选择提交生成代码,建议:

1. 收敛生成范围

避免每次生成整个大库。

2. 保持 codegen 配置稳定

不要今天改包名,明天改输出目录。

3. 迁移脚本和生成代码一起提交

避免别人先拿到业务代码,后拿到生成类。

4. Code Review 时重点看“是否出现无关生成 diff”

如果改一个字段,结果生成了一大堆不相关变化,说明流程或配置可能有问题。


十一、多环境一致性:开发、测试、生产怎么保持同步

多人协作里最怕的就是:

  • 开发库是新的
  • 测试库是旧的
  • 生产库又是另一版

所以迁移体系真正的目标不是“会跑脚本”,而是:

让所有环境尽量通过同一套迁移顺序演进。


11.1 开发环境

推荐:

  • 本地启动前先执行迁移
  • codegen 基于迁移后的最新开发库生成

这样能保证本地看到的 schema 和脚本是一致的。


11.2 测试环境

推荐:

  • 测试运行前自动迁移到最新版本
  • 集成测试基于迁移后的测试库执行

这样测试才能真正验证“当前代码 + 当前 schema”。


11.3 生产环境

推荐:

  • 发布前先评审迁移脚本
  • 发布过程先迁移数据库,再发布应用
  • 若迁移包含高风险变更,提前评估兼容窗口

尤其要注意:

应用发布顺序必须和 schema 兼容性设计一致。

例如:

  • 先加字段,再发新代码,通常更安全
  • 先删字段,再发旧代码,通常很危险

十二、向后兼容与灰度发布:数据库变更不能太激进

这是数据库协作里最容易忽略的点。


12.1 推荐的兼容性思路

如果要改一张线上表,优先采用“两步或三步变更”:

场景:字段替换

假设要把 login_name 替换为 username。

不推荐直接:

  • 删旧字段
  • 加新字段
  • 业务代码一次性切换

更推荐:

第一步

加新字段 username,旧字段先保留。

第二步

代码同时兼容旧字段和新字段,逐步迁移数据。

第三步

确认全部切换完成后,再删旧字段。

这种渐进式变更,才适合线上系统。


12.2 为什么数据库变更要比 Java 代码更保守

因为 Java 代码可以快速回滚,但数据库结构和数据本身往往更难回退。

所以经验上:

数据库迁移要偏保守、偏兼容,应用代码可以偏敏捷。


十三、CI/CD 中应该如何接入

只要团队已经有 CI,就非常建议把迁移和 codegen 纳入流水线约束。


13.1 最基本的 CI 检查项

至少建议包含:

1. 迁移脚本可执行

在测试数据库上执行迁移不报错。

2. Codegen 可正常执行

基于迁移后的 schema 成功生成代码。

3. 业务代码可编译

Repository / Service / 测试通过编译。

4. 测试通过

尤其是数据库相关集成测试。


13.2 如果团队提交生成代码

那 CI 还可以进一步校验:

当前迁移 + 当前 codegen 配置重新生成后的结果,是否与仓库提交一致。

如果不一致,说明有人:

  • 改了 schema 没重新生成
  • 改了生成代码却没同步提交
  • 环境差异导致生成结果不稳定

这类检查非常实用。


十四、团队协作规范:建议明确写进 README 或开发手册

到了团队阶段,不要把这些规则停留在“大家口头知道”。

更推荐显式写进:

  • README
  • 开发手册
  • 架构规范文档
  • PR 模板

14.1 至少应明确这些规则

1. 任何表结构变化必须通过迁移脚本

不能只改本地库,不提脚本。

2. schema 变更后必须重新执行 codegen

否则业务代码和生成类不一致。

3. 迁移脚本、生成代码、业务代码应尽量同一个 PR 提交

避免分散提交导致别人中间态无法使用。

4. 不允许手改生成代码

生成代码应视为产物。

5. 生成范围、包名、输出目录不得随意变更

这类修改应当视为架构级调整,而不是普通开发行为。

6. 数据库高风险变更必须评审

例如:

  • 删除字段
  • 修改类型
  • 加非空约束
  • 大表建索引
  • 重命名字段/表

这些都不能“想改就改”。


十五、一个推荐的 Maven 工作流

为了让团队有固定动作,可以约定一个简单工作流。


15.1 开发时

修改 schema

先新增迁移脚本。

更新本地数据库

执行迁移。

生成代码

执行:

mvn -DskipTests generate-sources

开发业务代码

使用新的 Tables / Record / POJO。


15.2 只编译不重新生成时

如果团队支持跳过 jOOQ 生成,可约定:

mvn clean install -DskipTests -Djooq.codegen.skip=true

这适合:

  • 当前没改 schema
  • 只想快速编译业务代码

但必须注意:

一旦 schema 改了,就不能偷懒跳过生成。


十六、几个最容易踩的坑


16.1 开发库 schema 已变,但迁移脚本没提交

这是最常见的坑之一。

表现是:

  • 你本地一切正常
  • 别人拉代码就报错
  • CI 无法重现你的环境

这说明你修改了数据库,但没有把变更纳入正式迁移流程。


16.2 迁移脚本提交了,但没重新生成代码

表现是:

  • 数据库能升级
  • 但业务代码仍引用旧字段
  • 或者新字段在 Tables 中根本没有

这说明 schema 和 codegen 没同步。


16.3 生成范围过大导致无关 diff 爆炸

表现是:

  • 改一张表
  • PR 里几十上百个生成类都变了

这通常说明:

  • codegen 配置没收敛
  • 生成范围太宽
  • 环境里存在无关 schema 干扰

16.4 在生产上做破坏性变更但代码没做好兼容

例如:

  • 先删字段
  • 应用还没发布新版本

这种顺序很容易直接导致线上异常。


16.5 团队没人真正对 schema 负责

如果数据库变更人人都能随便改,又没人把控:

  • 表设计质量
  • 索引策略
  • 字段命名
  • 迁移兼容性

那再好的 jOOQ 体系也会越来越乱。

所以一定要有明确的数据库变更评审意识。


十七、推荐的一套团队协作闭环

如果把这一篇压缩成一套最实用的闭环,我建议是:

1. 先写迁移脚本

2. 本地执行迁移

3. 重新执行 codegen

4. 修改业务代码

5. 补测试

6. 一起提交 PR

7. CI 执行迁移 + 生成 + 编译 + 测试

8. 发布前评审高风险数据库变更

这 8 步如果团队长期执行,数据库协作会稳定很多。


十八、本篇总结

这一篇把 tio-boot + jOOQ 从“运行时能力”继续推进到了“团队协作与工程治理能力”。

通过本文,我们完成了:

  • 明确数据库迁移、jOOQ 代码生成、业务代码三者的职责边界
  • 理解为什么团队阶段必须引入迁移工具
  • 设计清晰的目录结构与 codegen 输出边界
  • 分析生成代码是否提交 Git 的取舍
  • 建立 schema 变更 → codegen → 业务代码 的标准协作流程
  • 明确 Code Review、CI/CD、多环境一致性的关键检查点
  • 理解数据库向后兼容与灰度发布的重要性
  • 形成一套可写入开发手册的团队协作规范

一句话总结:

jOOQ Codegen 真正的价值,不只是“少写字符串 SQL”,而是让数据库 schema 变化能够被团队以编译期可见、流程可控的方式协作起来。

到这里,整个 tio-boot + jOOQ 系列已经从:

  • 基础整合
  • SQL 表达能力
  • PostgreSQL 高级能力
  • 企业治理能力
  • 测试与排障能力
  • 多数据源架构能力

继续扩展到了:

  • 数据库迁移治理
  • codegen 治理
  • 团队协作规范

这已经形成了一套比较完整、可长期演进的现代 Java 数据访问体系。

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Last Updated: 3/14/26, 2:58 PM
Contributors: litongjava
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