liveuponline的案例列表
翻译平台
翻译平台后端开发，后端采用 golang 结合 gin 框架，基于 redis 缓存实现了文本+文件的实时翻译以及在工程上实现了翻译结果对照输出，存储采用 redis+mysql+es, redis 作为缓存和全局事务锁保证一致性，redis锁+mysql 事务保证基本业务数据一致性；api 层面实现了大文件分片并发上传（前端文件拆分和后端文件合并）和流式下载；异步任务采用 golang的 scheduler 框架 (定时任务处理+异步翻译)和 python 的异步框架（文件提取文本处理，支持 word,pdf,ppt,txt 等文件文本提取），python 异步框架对文件文本解析完成后文本写
信息生产系统
信息生产系统后端开发，后端采用 golang 结合 gin 框架进行开发，存储采用 redis+mysql+es ,结合 golang的 scheduler 库进行异步数据处理（数据来源为消息队列 kafka，kafka 数据传输采用分片设计解决单条数据过大问题），该项目后端框架搭建以及 api 设计、数据存储设计以及异步任务设计60%独立完成，部署采用 docker-compose。
案例判断参考
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翻译平台
翻译平台后端开发，后端采用 golang 结合 gin 框架，基于 redis 缓存实现了文本+文件的实时翻译以及在工程上实现了翻译结果对照输出，存储采用 redis+mysql+es, redis 作为缓存和全局事务锁保证一致性，redis锁+mysql 事务保证基本业务数据一致性；api 层面实现了大文件分片并发上传（前端文件拆分和后端文件合并）和流式下载；异步任务采用 golang的 scheduler 框架 (定时任务处理+异步翻译)和 python 的异步框架（文件提取文本处理，支持 word,pdf,ppt,txt 等文件文本提取），python 异步框架对文件文本解析完成后文本写...
信息生产系统
信息生产系统后端开发，后端采用 golang 结合 gin 框架进行开发，存储采用 redis+mysql+es ,结合 golang的 scheduler 库进行异步数据处理（数据来源为消息队列 kafka，kafka 数据传输采用分片设计解决单条数据过大问题），该项目后端框架搭建以及 api 设计、数据存储设计以及异步任务设计60%独立完成，部署采用 docker-compose。...
