核心架构拓扑
点击下方各组件查看详细职责与技术栈。系统采用分层设计，通过 gRPC 实现内部高速通信。
接入与安全层 (Access Layer)
API Gateway
Gin + gRPC-Gateway
Auth Service
JWE + Redis Session
核心微服务群 (Core Services)
User
Entitlement
Billing
Flow (Saga)
Creation (AI Engine)
Notification
Admin
基础设施层 (Infrastructure)
Consul
PostgreSQL
Redis
RabbitMQ
请选择组件
点击左侧架构图中的任意节点，查看该服务的核心职责、技术栈细节及关键业务逻辑。
Technology Stack
N/A
Key Patterns
- 等待选择...
Exonflow-AI Architecture Explorer
AI 创作链路与 RAG 架构
基于 LangChainGo 编排的检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation) 流程。
Step 1: Input
用户提问
包含上下文的自然语言输入
→
Step 2: Embedding
向量化
Text → Vector [0.12, -0.4...]
→
Step 3: Retrieval
pgvector 检索
ANN Search 获取 Top-K 文档
→
Step 4: Generate
LLM 生成
Context + Prompt → Token Stream
# 准备就绪，点击上方按钮开始 RAG 流程演示...
Saga 分布式事务模拟
AI 业务必须解决“先付费后服务”与“服务可能失败”的矛盾。Exonflow-AI 使用 Saga 模式编排跨服务事务：
- 1 预估冻结 (Freeze): Billing 服务根据 Prompt 长度预估费用并冻结额度。
- 2 执行生成 (Action): Creation 服务调用 AI 模型，若失败则触发补偿。
- 3 实扣确认 (Confirm): 根据实际 Token 消耗进行多退少补。
控制台
用户余额: 1000 Credits
冻结: 0
S
Flow Service
Saga 状态机启动 (Pending)
B
Billing Service
Try: 冻结额度 (TCC)
C
Creation Service
Action: AI 生成
E
Final State
等待事务结果...
实时业务监控 (模拟)
System Healthy
QPS
1,245
Token Cost
$42.8/h
Avg Latency
240ms
DDD 代码结构分层
每个微服务严格遵循以下四层架构，确保业务逻辑纯净。
1. Interfaces Layer (接口层) ▼
- api/proto: Protocol Buffers 定义
- dto/: Data Transfer Objects
- handler/: HTTP/gRPC 入口逻辑
2. Application Layer (应用层) ▼
- service/: 用例编排 (Use Cases)
- cqrs/: Command & Query 分离
- 不包含核心业务逻辑，只做协调
3. Domain Layer (领域层 - 核心) ▼
业务资产 (Pure Go)
- aggregate/: 聚合根 (充血模型)
- entity/: 实体与值对象
- repository/: 仓储接口定义 (依赖倒置)
4. Infrastructure Layer (基础设施层) ▼
- persistence/: GORM/Postgres 实现
- cache/: Redis 客户端封装
- mq/: RabbitMQ Publisher/Consumer