项目
一张草图,六个项目。按年份倒序 · 位置凭记忆摆

这里只放愿意展开讲的项目——每个都有一段"问题比答案长"的经历。左上角的圆点是项目开始的年份,悬停卡片可以看到当时的挑战、方案和结果;想看法宝(全部代码)去底部 GitHub。
# 阅读顺序:'26 → '23,和踩坑的时间线一致

'26

01 · imola

Go 实战训练营

All-in-one Go web core:HTTP、ORM、cache、微服务一体化内核。

《go 实战训练营》学习过程中写的代码,主要包括 server 路由注册、orm 中 SQL 生成与事务操作、分布式缓存和 go 微服务这 4 部分,对后续学习 gin、gorm、gozero 等框架时有指导意义。

起因:每个小服务都重复拼 gin + gorm + redis
现状:路由分组、连接池、缓存装饰器已完成
规划:服务发现与熔断
github.com/dongma/imola →
Go · 个人开源 · 持续投入中
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'26

02 · lingot

AI Agent 实战集

MCP / LangChain / LangGraph / Dify / DeepSeek 一站式工程化练习。

Python · LLM · 持续投入中

项目名取自"灵珠"——寓意"灵性的铸块"。按 LLM 工程师的真实工作流组织子项目:从 MCP 工具协议、LangChain 链式调用、LangGraph 状态机 Agent,到 Dify 工作流与本地 DeepSeek 私有化部署,形成一个完整的 LLM 应用工程化练习体系。

起因:AI 工具链碎片化,每个项目从零搭一遍
现状:MCP / LangChain / LangGraph / Dify 子项目均已跑通 demo
规划:接入 RAG 评估与 Agent 监控体系
github.com/dongma/lingot →
项目名取自"灵珠",寓意"灵性的铸块"
'25

03 · spark-graphx

Spark 生态学习

Apache Spark / RDD / DataFrame / GraphX 图计算一站式练习。

Scala / Python · 大数据 · 已开源

围绕 Apache Spark 核心数据结构(RDD、DataFrame、Dataset)和核心组件(Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX)做系统性练习,包含算法、图计算、pyspark、spark-cluster、spark-datasets 等子模块。

起因:用 MapReduce 写迭代计算太繁琐
现状:Spark Core / SQL / GraphX 核心 API 均已覆盖
规划:补 Structured Streaming 与 Delta Lake 实战
github.com/dongma/spark-graphx →
'25

04 · distributed-data-computing

分布式图数据分析

基于 Spark 与 Neo4j 的图数据处理 + Hive SQL 实践。

Spark / Neo4j / Hive · 大数据

整理学习分布式计算和图数据库过程中的实践:Hadoop / Hive / Spark / Neo4j 的使用。子项目 databricks-app 用 Spark + Neo4j 做欺诈检测图分析,hive-sql 整理了 Hive 常见查询场景。

起因:关系型数据库做图查询性能太差
现状:Spark GraphFrames + Neo4j 欺诈检测 demo 跑通
规划:迁移到云原生 Spark + 图数据库
github.com/dongma/distributed-data-computing →
图查询比 SQL JOIN 快几个数量级 ↑
'24

05 · springcloud

Spring Cloud 微服务

eureka + config + gateway + oauth + order 全链路微服务实践。

Spring Cloud · 微服务 · 已开源

Spring Cloud 微服务系统设计:eureka-server 做服务发现、Reactive Gateway 做统一入口、config-server 做配置中心、oauth-service 做鉴权、order-service 做下单。完整跑通服务注册 → 网关路由 → 鉴权 → 业务调用 → 配置热更新的全链路。

起因:单体应用耦合度高,迭代困难
现状:注册中心 / 配置中心 / 网关 / 鉴权 / 订单 5 大模块已实现
规划:接入 Kubernetes + 服务网格
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'23

06 · algorithm

GraphX 图算法

用 Spark GraphX 实现 PageRank / ConnectedComponents / TriangleCount 等图算法。

Scala / GraphX · 图计算

Spark GraphX 图计算算法练习集:实现 PageRank、ConnectedComponents、TriangleCount、ShortestPaths、Pregel API 等经典图算法,每种算法配 Scala 示例 + 单元测试 + 真实数据集(如社交网络图)验证。

起因:图算法只看论文无法落地
现状:5 种图算法 + 测试用例已实现
规划:增加属性图算法与动态图场景
github.com/dongma/spark-graphx/tree/master/algorithm →
G
11public repos
16stars
8forks
github.com/dongma →