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Scala 3驱动的事件架构参考实现

trading 微服务架构事件驱动 Scala 功能性编程 Github 开源项目

项目采用Scala 3实现事件驱动架构,包括交易处理、预测、快照和警报等微服务。使用Apache Pulsar进行消息通信,提供Web界面实现实时交易警报订阅。集成了监控、分布式追踪和自动化测试,可作为构建现代事件驱动系统的参考。

文档

micro-company - 基于 Hipermedia 的分布式应用程序

AxonGithubSpring Cloud事件驱动云原生开源项目微服务架构

项目展示如何使用Spring Cloud和Axon来构建云原生、事件驱动的微服务架构。通过微服务、CQRS和事件溯源，它实现了跨多个微服务的最终一致性事务，并自动发布事件和提供审计功能。项目包含详细运行指南，包括单体部署、本地Docker、Docker Swarm集群和Pivotal Cloud Foundry，方便开发者快速上手。阅读Axon文档可以进一步了解CQRS和事件溯源的细节。

esper - 开源实时数据流处理和复杂事件分析组件

EsperGithubJava事件序列分析复杂事件处理开源项目流式SQL

Esper是一个用于Java和.NET平台的复杂事件处理(CEP)、流式SQL和事件序列分析组件。它支持实时数据流处理、复杂事件分析和流式SQL查询。Esper以GPL v2许可证开源，也提供商业授权选项。项目持续更新，9.0.0版本后要求Java 17环境。Esper为开发者提供了灵活的实时数据处理工具。

dtm - 分布式事务框架DTM支持多模式跨语言应用

DTMGithub分布式事务工作流开源项目微服务数据一致性

DTM是一个开源分布式事务框架，提供跨服务的数据一致性解决方案。支持saga、tcc、xa等多种模式，兼容多种编程语言和存储引擎。具有高可用性和水平扩展能力，适用于缓存管理、库存扣减、订单系统等场景。已在腾讯、字节跳动等公司得到应用。

tracing - 轻量级分布式追踪框架

GithubJava库Micrometer Tracing应用程序跟踪开源项目性能监控

Micrometer Tracing 是一个轻量级分布式追踪框架，提供统一API简化应用程序追踪实现。支持多种追踪后端，适应不同环境需求。项目提供快照构建和里程碑版本，鼓励社区参与。作为 Micrometer 生态系统的组成部分，为开发者提供灵活可靠的追踪解决方案。

FinRL-Trading - 基于机器学习的股票选择与交易策略平台

AI交易FinRLGithub开源项目强化学习投资组合配置股票选择

FinRL-Trading是一个开源的交易策略开发平台，基于FinRL框架构建。该平台整合了监督学习和深度强化学习技术，用于股票选择和投资组合管理。FinRL-Trading提供金融数据处理、技术指标分析、股票筛选、资产配置和回测等功能，并支持部署到在线交易平台进行模拟交易。这个项目为研究人员和开发者提供了一个探索和实现AI驱动交易策略的工具，结合了机器学习、金融科技和算法交易等先进技术，旨在推动智能投资决策的发展。

openai-scala-client - OpenAI API 和兼容提供商的高效异步 Scala 客户端

API集成GithubOpenAIScala Client开源项目机器学习流处理

这个异步 Scala 客户端支持所有 OpenAI API 的端点和参数，包括流媒体和最新的聊天、视觉和语音功能。同时兼容多个 API 提供商，如 Azure OpenAI 和 Anthropic。库设计简单，依赖最少，适用于异步操作的应用场景，使用 OpenAIService 提供统一服务。

12306 - 开源高性能分布式铁路购票系统项目介绍

12306GithubSpringBoot分布式系统开源项目微服务高并发

这是一个模仿知名铁路购票系统的开源项目，基于SpringBoot3和SpringCloud构建。项目实现了会员、购票、订单、支付等核心功能，采用JDK17等最新技术，旨在处理高并发和大数据量场景。提供SpringBoot聚合版和SpringCloud微服务版，便于学习分布式系统设计。项目应用了缓存、消息队列、分库分表等技术，适合想要深入了解分布式系统开发的开发者学习。通过集成多种先进技术，项目为学习分布式系统提供了全面的实践平台。

scio - 用于 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 的 Scala API

Apache BeamGithubGoogle Cloud DataflowScalaScio分布式数据处理开源项目

Scio是一个为Apache Beam和Google Cloud Dataflow设计的Scala API，灵感源自Apache Spark和Scalding。它支持统一的批处理和流处理编程模型，并与Google Cloud产品及多种工具如Avro、Cassandra、Elasticsearch、gRPC、JDBC、Neo4j、Parquet、Redis和TensorFlow等集成。Scio还具备交互模式、类型安全的BigQuery访问，并支持与Algebird和Breeze的集成，通过Scala Futures进行管道编排。其详尽的文档、示例和扩展模块为用户提供了全面的使用指南和示例。

examples - Apache Kafka事件流处理演示大全

Confluent PlatformGithubKafka事件流云服务开源项目数据流处理

本文汇集了Apache Kafka®事件流处理的多个演示案例，全面展示Confluent平台的应用场景。内容涵盖Confluent Cloud、流处理、数据管道等多个方面，适合不同层次的用户在本地或Docker环境中学习和实践。同时提供了自定义演示的资源和更多相关演示仓库的链接，是深入了解Kafka技术的重要参考。

awesome-systematic-trading - 量化交易资源库,系统化策略开发工具大全

Github加密货币回测系统实时交易开源框架开源项目量化交易

这个项目汇集了系统化交易和量化策略开发所需的各类资源，包括多种编程语言的库、工具和框架。涵盖回测系统、实盘交易接口、alpha因子、基础组件、分析工具和数据源等关键领域。资源经过精心筛选，注重实用性和代码质量，适合不同水平的量化交易者使用。项目持续更新，致力于为量化策略的研发和优化提供全面支持。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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