EJB vs Spring

Enterprise JavaBeans(EJB)和Spring框架是两个用于构建企业级Java应用程序的不同技术栈。下面是它们之间的一些主要区别:

1. 架构和平台:

  • EJB:

    • EJB是Java EE(现在称为Jakarta EE)规范的一部分,属于Java企业级应用程序的组件模型。
    • EJB通常被部署在Java EE容器中,该容器提供了一系列企业级服务,如事务管理、安全性、远程调用等。
  • Spring:

    • Spring是一个轻量级的开发框架,它可以在各种Java应用程序中使用,不仅限于企业级应用。
    • Spring可以在任何支持Java的环境中运行,包括Java EE容器、Servlet容器、独立的Java应用程序等。

2. 组件类型:

  • EJB:

    • EJB包括不同类型的组件,如 Session Beans(Stateless、Stateful)、Entity Beans 和 Message-Driven Beans。
    • EJB的设计目标是为了解决企业级应用程序中的复杂性和需求,提供可伸缩性、事务管理、分布式部署等功能。
  • Spring:

    • Spring提供了一种更简化、灵活的方式来构建组件,主要通过POJOs(Plain Old Java Objects)和依赖注入实现。
    • Spring中的主要组件是Beans,通常是普通的Java对象,通过Spring容器进行管理。

3. 事务管理:

  • EJB:

    • EJB内置了强大的事务管理机制,可以确保在分布式环境中的事务一致性。
    • 提供了声明式事务处理,使得开发者可以通过注解或配置来管理事务。
  • Spring:

    • Spring也提供了强大的事务管理支持,允许开发者通过声明式或编程式的方式管理事务。
    • Spring的事务管理更加灵活,可以使用各种事务管理器,包括JTA(Java Transaction API)和本地事务管理器。

4. 配置和依赖注入:

  • EJB:

    • EJB的配置通常是通过注解、XML配置文件或者在Java EE容器中进行的。
    • EJB的依赖注入是通过@EJB注解来实现的。
  • Spring:

    • Spring强调使用POJO和依赖注入来构建组件,通过XML配置、Java注解或Java配置类进行灵活的配置。
    • Spring的依赖注入是通过@Autowired注解、XML配置或Java配置来实现的。

5. 社区和生态系统:

  • EJB:

    • EJB有一个较大的Java EE社区,但相对来说不如Spring生态系统那么庞大。
    • Java EE规范的发展相对较慢,过去一段时间内缺乏一些新兴技术的支持。
  • Spring:

    • Spring拥有庞大的社区和生态系统,支持众多的第三方库和框架。
    • Spring的迭代速度相对较快,更容易引入和支持新的技术趋势。
    • 相对于EJB,Spring Cloud更加灵活和轻量级,不需要Java EE容器,可以运行在各种环境中,包括传统的Servlet容器、嵌入式容器,甚至是云原生环境。

总的来说,选择使用EJB还是Spring取决于具体的需求、项目背景以及开发者的偏好。Spring通常被认为更轻量级、灵活,并且更容易集成到各种环境中。 EJB在一些传统的Java EE应用程序中仍然有用,尤其是在需要强大的事务支持和分布式应用程序中

### 使用 DeepSeek、Ollama AnythingLLM 构建本地知识库 #### 准备工作 为了成功构建包含 DeepSeek、Ollama AnythingLLM 的本地知识库,需先确认环境配置满足最低硬件需求,并完成必要的软件安装。 - **操作系统支持**:Linux, macOS 或 Windows (建议使用 WSL2)[^1]。 - **依赖项准备**:Python 3.x 版本及其开发工具链;Docker 及 Docker Compose 安装完毕并能正常运行[^2]。 #### 配置与部署 ##### 获取所需资源 通过命令行拉取最新版本的 Ollama 模型文件至本地存储: ```bash ollama pull bge-m3 ``` 此操作会下载指定的大规模预训练语言模型及相关组件,确保后续处理流程顺利进行。 ##### 初始化项目结构 创建一个新的目录用于存放整个项目的源码以及相关配置文件。在此基础上初始化 Git 仓库以便于版本控制管理。 ```bash mkdir my_local_knowledge_base && cd $_ git init . ``` ##### 设置 DeepSeek 环境变量 编辑 `.env` 文件加入如下内容以适应特定场景下的参数调整(如 API 密钥、端口映射等)。这一步骤对于保障系统的稳定性安全性至关重要。 ```plaintext DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here PORT=8080 DEBUG=True ``` ##### 整合 AnythingLLM 平台 利用 AnythingLLM 提供的功能接口快速对接各类外部数据源,包括但不限于静态 HTML 页面、PDF 文档集或是关系型数据库表单记录。具体实现方式可参照官方文档说明中的 Python SDK 应用实例。 ```python from anythingllm import DocumentLoader, KnowledgeBaseBuilder loader = DocumentLoader(source="path/to/your/documents") builder = KnowledgeBaseBuilder(loader) knowledge_base = builder.build() ``` #### 启动服务 一切就绪之后,在终端执行启动脚本来激活全部微服务单元,使之协同运作形成完整的解决方案栈。 ```bash docker-compose up -d --build ``` 此时访问 `http://localhost:8080` 即可见证由 DeepSeek 加持的人工智能驱动的知识检索界面雏形初现。
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