AG-Admin是国内首个基于Spring Cloud微服务化开发平台，具有统一授权、认证后台管理系统，其中包含具备用户管理、资源权限管理、网关API管理等多个模块，支持多业务系统并行开发，可以作为后端服务的开发脚手架。代码简洁，架构清晰，适合学习和直接项目中使用。核心技术采用Eureka、Fegin、Ribbon、Zuul、Hystrix、JWT Token、Mybatis等主要框架和中间件，前端采用vue-element-admin组件。
NKedtior是基于 kindeditor 进行二次开发的项目 kindeditor 是一款优秀的开源在线编辑器。轻量级且功能强大，代码量却不到百度的ueditor编辑器的一半。可惜已经4年没有更新了，由于业务的需求我们在kindeditor的基础上开发了 NKeditor, 主要是调整了编辑器和弹出 dialog 的样式，美化了UI；重写了图片上传和批量图片上传插件，使用 html5 上传代替了 flash,实现了待上传图片预览；修复了一些已知的bug。 再次感谢 kindeditor 的开发者，为我们提供了如此优秀的在线编辑器。
RestBoard是基于vue-cli+vue-router+vue-resource+element+php构建的后台API管理系统 功能 API 信息管理 API 测试记录 A
基于SpringBoot+Shiro开发的后台用户、角色、权限、会员管理和前台用户登录注册以及前后台用户分离的脚手架
hsweb 是一个用于快速搭建企业后台管理系统的基础项目,集成一揽子便捷功能如:通用增删改查，在线代码生成，权限管理(可控制到列和行)，动态多数据源分布式事务，动态脚本，动态定时任务，在线数据库维护等等. 基于 spring-boot,mybaits
Java EE（J2EE）快速开发框架，基于经典技术组合（Spring MVC、Apache Shiro、MyBatis、Bootstrap UI），包括核心模块如：组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流等。虽说很长时间没有大的更新了，但它的架构精良易于扩展深受大家喜爱，依然是中小企业的首选，它的功能设计、底层架构也非常具有参考意义、是学习入门的首选。关注我ThinkGem开源中国博客了解4.0最新动态。
AdminLTE+Spring+Shiro开发的后台基础系统,master版本加入了Shiro支持
renren-fastplus是renren-fast的企业版，针对企业的Java快速开发平台，引入部门管理、实现数据权限等功能
renren-fast是一个轻量级的Java快速开发平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展；使用Spring Boot、Shiro、MyBatis、Redis、Bootstrap、Vue2.x等框架，包含：管理员列表、角色管理、菜单管理、定时任务、参数管理、代码生成器、日志管理、云存储、API模块(APP接口开发利器)、前后端分离等。
renren-security是一个轻量级权限管理系统，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展；使用Spring MVC、Shiro、MyBatis、Bootstrap、Vue2.x等框架，包含：管理员管理、角色管理、菜单管理、定时任务、参数管理、代码生成器等。【QQ群：324780204、145799952】
Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级中文分词器，同时集成了关键字提取，关键短语提取，关键句子提取和文章自动摘要等功能，并且提供了一个基于Jetty的web服务器，方便各大语言直接http调用，同时提供了最新版本的lucene，solr和elasticsearch的分词接口！
IK Analyzer 是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包
RediSearch是一个高性能的全文搜索引擎，可作为一个Redis Module 运行在Redis上，是由RedisLabs团队开发的。 主要特性 RediSearch 是在Redis基础上从0开始开发的一个全文搜索索引，使用新的Redis Modules API来扩展Redis新命令和能力，它的主要特性包括： 简单，快速索引和搜索 数据存储在内存中，使用内存-有效的自定义数据结构 支持多种使用UTF-8编码的语言 文档和字段评分 结果的数值过滤 通过词干扩展查询 精确的短语搜索 按特定属性过滤结果（例如仅在标题中搜索“foo”） 强大的自动提示引擎 增量索引（不需要对索引进行优化和压缩） 支持用作存储在另一数据库中的文档的搜索索引 支持已经在Redis中存在的HASH对象作为文件的索引 扩展到多个Redis实例 性能 基准设置： 数据集：从维基百科页面提供的有用的英文摘要的转储，其中包括510万短摘要。 基准测试：我们针对不同的搜索引擎运行了几个具有不同配置文件的查询。并行的运行1, 8, 16、32和64个并发客户端执行每个查询。我们也跑了自动完成测试，从具有相同客户端并发配置文件的数据集中测试前1100名最受欢迎的2和3个字母前缀。 物理配置：2个 c4.4x large AWS EC2 Instance，每一个配置16核，32GB内存 和 SSD EBS 存储，一个用作client，另一个运行 servers 搜索引擎测试 RediSearch：5个分片运行在5个Redis Masters上，没有负载均衡，冗余或内置的缓存，此设置最多使用了Server机器的5个CPU核心。 ElasticSearch：一个实例有5个分片，过滤器缓存已禁用，在基准测试中，ElasticSearch使用了所有的16个CPU核心，因为它是多线程的。 Solr：solr-cloud的两个实例，每一个实例上面运行2个分片，缓存是完全禁用的，在基准测试过程中，Solr也是使用了所有的16个CPU核心。
根据实际项目的需求，实现一个适合由单应用扩展到多应用的架构。在项目的最初设定就是一个适合多模块扩展的架构，最初是单应用架构，以包区分模块。当项目需求增大的时候，会先实现多机部署，接下来进行项目拆分，进行集群部署。每个阶段都会整合一个架构，提供对应的解决方案。
