Sentinel 是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构的轻量级流量控制框架，主要以流量为切入点，提供多维度的流量控制、服务降级、系统自保护等功能。

以下是一个使用 Sentinel 进行简单限流的示例：

1. 首先，在 pom.xml 中添加 Sentinel 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

2. 在 application.yml 中配置 Sentinel 控制台地址：

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080
        # 默认8719端口，即Sentinel控制台启动的端口
        port: 8719

3. 在你的业务代码中使用注解或者编程方式添加限流规则：

import com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class TestController {
 
    @GetMapping("/test")
    @SentinelResource(value = "test", blockHandler = "handleException")
    public String test() {
        return "Hello, Sentinel!";
    }
 
    public String handleException(BlockException ex) {
        return "Error: " + ex.getClass().getSimpleName();
    }
}

4. 启动应用并访问接口，Sentinel 控制台将显示接口的调用信息和限流规则配置。

以上是一个非常简单的 Sentinel 使用示例。在实际应用中，你可能需要根据具体需求进行更复杂的配置和编程。

以下是一个使用Spring Integration MQTT实现消息发布和订阅的简单示例。

首先，添加Spring Integration MQTT的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.integration</groupId>
    <artifactId>spring-integration-mqtt</artifactId>
    <version>5.5.1</version>
</dependency>

接下来，配置Spring Integration MQTT消息通道：

@Configuration
@IntegrationComponentScan
public class MqttConfiguration {
 
    @Value("${mqtt.broker.url}")
    private String brokerUrl;
 
    @Value("${mqtt.client.id}")
    private String clientId;
 
    @Value("${mqtt.username}")
    private String username;
 
    @Value("${mqtt.password}")
    private String password;
 
    @Value("${mqtt.default.topic}")
    private String defaultTopic;
 
    @Bean
    public MqttPahoClientFactory mqttClient() {
        DefaultMqttPahoClientFactory factory = new DefaultMqttPahoClientFactory();
        MqttConnectOptions options = new MqttConnectOptions();
        options.setServerURIs(new String[]{brokerUrl});
        options.setUserName(username);
        options.setPassword(password.toCharArray());
        factory.setConnectionOptions(options);
        return factory;
    }
 
    @Bean
    public MessageChannel mqttInputChannel() {
        return new DirectChannel();
    }
 
    @Bean
    public MessageChannel mqttOutputChannel() {
        return new DirectChannel();
    }
 
    @Bean
    public MessageProducer inbound() {
        MqttPahoMessageDrivenChannelAdapter adapter =
                new MqttPahoMessageDrivenChannelAdapter(clientId, mqttClient(), defaultTopic);
        adapter.setCompletionTimeout(5000);
        adapter.setQos(2);
        adapter.setOutputChannel(mqttInputChannel());
        return adapter;
    }
 
    @Bean
    @ServiceActivator(inputChannel = "mqttOutputChannel")
    public MessageHandler mqttOutbound() {
        MqttPahoMessageHandler messageHandler = new MqttPahoMessageHandler(clientId, mqttClient());
        messageHandler.setAsync(true);
        messageHandler.setDefaultTopic(defaultTopic);
        return messageHandler;
    }
}

在上述配置中，我们定义了MQTT客户端工厂、输入和输出消息通道，以及用于订阅默认主题的MqttPahoMessageDrivenChannelAdapter和用于发布消息的MqttPahoMessageHandler。

最后，你可以使用以下方式发送和接收消息：

@Component
public class MqttService {
 
    @Autowired
    private MessageChannel mqttOutputChannel;
 
    public void sendMessage(String payload) {
        Message<String> message = MessageBuilder.withPayload(payload).build();
 

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.data.mongodb.MongoDbFactory;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.SimpleMongoDbFactory;
 
import com.mongodb.Mongo;
import com.mongodb.MongoClient;
 
@SpringBootApplication
public class MiddlewareIntegrationApplication {
 
    @Bean
    public MongoDbFactory mongoDbFactory() throws Exception {
        // 连接到MongoDB数据库，默认连接到本地数据库
        Mongo mongo = new MongoClient();
        return new SimpleMongoDbFactory(mongo, "databaseName"); // 替换为你的数据库名
    }
 
    @Bean
    public MongoTemplate mongoTemplate() throws Exception {
        return new MongoTemplate(mongoDbFactory());
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MiddlewareIntegrationApplication.class, args);
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用程序中配置MongoDB连接。它创建了一个MongoDbFactory Bean和一个MongoTemplate Bean，用于与MongoDB交互。在实际使用时，需要替换"databaseName"为实际的数据库名称，并可根据需要配置MongoDB的连接参数（例如主机名、端口和认证信息）。

在Spring Boot中集成MQTT需要使用Spring Integration和Spring Boot的自动配置特性。以下是一个基本的集成示例：

1. 添加依赖到你的pom.xml：

<dependencies>
    <!-- Spring Boot相关依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Spring Integration MQTT依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.integration</groupId>
        <artifactId>spring-integration-mqtt</artifactId>
    </dependency>
    <!-- MQTT客户端库，例如：Paho MQTT -->
    <dependency>
        <groupId>org.eclipse.paho</groupId>
        <artifactId>org.eclipse.paho.client.mqttv3</artifactId>
        <version>YOUR_VERSION</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置MQTT连接，在application.properties或application.yml中添加：

# MQTT配置
spring.mqtt.username=YOUR_USERNAME
spring.mqtt.password=YOUR_PASSWORD
spring.mqtt.url=tcp://YOUR_MQTT_BROKER:PORT
spring.mqtt.client.id=YOUR_CLIENT_ID
spring.mqtt.default.topic=YOUR_DEFAULT_TOPIC

3. 创建配置类来设置MQTT连接和监听器：

import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttConnectOptions;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.integration.annotation.ServiceActivator;
import org.springframework.integration.channel.DirectChannel;
import org.springframework.integration.mqtt.core.DefaultMqttPahoClientFactory;
import org.springframework.integration.mqtt.core.MqttPahoClientFactory;
import org.springframework.integration.mqtt.inbound.MqttPahoMessageDrivenChannelAdapter;
import org.springframework.integration.mqtt.outbound.MqttPahoMessageHandler;
import org.springframework.messaging.MessageChannel;
import org.springframework.messaging.MessageHandler;
 
@Configuration
public class MqttConfig {
 
    @Bean
    public MqttConnectOptions getMqttConnectOptions() {
        MqttConnectOptions options = new MqttConnectOptions();
        // 设置连接选项，例如：清除会话、超时时间等
        return options;
    }
 
    @Bean
    public MqttPahoClientFactory mqttClientFactory() {
        DefaultMqttPahoClientFactory factory = new DefaultMqttPahoClientFactory();
        factory.setConnectionOptions(getMqttConnectOptions());
        return factory;
    }
 
    @Bean
    public MessageChannel mqttInputChannel() {
        return new DirectChannel();
    }
 
    @Bean
    public MqttPahoMessageDrivenChan

@FeignClient(name = "service-provider", url = "http://localhost:8080/")
public interface ServiceProviderClient {
    @GetMapping("/data")
    String getData();
}

这个代码示例展示了如何使用Spring Cloud Feign创建一个简单的服务客户端接口。@FeignClient注解定义了一个名为"service-provider"的远程服务的接口，并指定了服务的URL。getData方法使用@GetMapping注解来声明对服务提供者的/data端点的GET请求。这个客户端接口可以被Spring Boot应用中的其他组件使用，以进行服务间的远程调用。

为了实现一个Spring Boot结合Jsoup的简单爬虫示例，你可以创建一个Spring Boot应用程序，并使用Jsoup来解析网页和提取数据。以下是一个简单的例子：

1. 首先，你需要在Spring Boot项目中添加Jsoup的依赖。在pom.xml中添加以下内容：

<dependency>
    <groupId>org.jsoup</groupId>
    <artifactId>jsoup</artifactId>
    <version>1.13.1</version>
</dependency>

2. 创建一个服务来实现爬虫的逻辑：

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class CrawlerService {
 
    public void crawlAndExtractData(String url) {
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            Elements elements = doc.select("div.product-info"); // 选择器根据实际网页结构进行调整
 
            for (Element element : elements) {
                Elements productName = element.select("h3.product-name");
                Elements productPrice = element.select("p.price");
 
                // 提取数据
                String name = productName.text();
                String price = productPrice.text();
 
                // 打印或存储数据
                System.out.println("Product Name: " + name);
                System.out.println("Product Price: " + price);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

3. 创建一个控制器来启动爬虫：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class CrawlerController {
 
    @Autowired
    private CrawlerService crawlerService;
 
    @GetMapping("/crawl")
    public void startCrawl() {
        crawlerService.crawlAndExtractData("http://example.com/products"); // 替换为实际的网址
    }
}

4. 最后，创建Spring Boot应用的主类：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class CrawlerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CrawlerApplication.class, args);
    }
}

确保你有合适的网络权限和遵循网站的robots.txt规则，不要进行大规模抓取以免影响网站的正常运营。这只是一个简单的示例，实际爬虫可能需要更复杂的处理，比如处理分页、登录验证、用户代理伪装、异步爬取等。

这个问题看起来是要求提供一个基于大数据、爬虫、数据可视化、Spring Boot 和 Vue.js 的项目示例。由于这个问题的范围很广，我将提供一个简化的解决方案，主要关注后端 Spring Boot 应用程序的部分。

// 导入Spring Boot相关依赖
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.data.jpa.repository.config.EnableJpaAuditing;
 
// 其他必要的导入...
 
@SpringBootApplication
@EnableJpaAuditing
public class ManagementApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ManagementApplication.class, args);
    }
 
    // 定义一个Bean，用于连接大数据系统，这里以模拟为例
    @Bean
    public DataAnalysisService dataAnalysisService() {
        return new MockDataAnalysisService();
    }
 
    // 定义一个Bean，用于爬虫服务，这里以模拟为例
    @Bean
    public CrawlerService crawlerService() {
        return new MockCrawlerService();
    }
 
    // 其他Bean定义...
}
 
// 模拟数据分析服务
class MockDataAnalysisService implements DataAnalysisService {
    // 实现数据分析逻辑
}
 
// 模拟爬虫服务
class MockCrawlerService implements CrawlerService {
    // 实现爬虫逻辑
}
 
// 其他服务类的模拟实现...

在这个简化的例子中，我们定义了一个Spring Boot应用程序的入口点，并为大数据分析、爬虫服务等模块定义了模拟的服务Beans。在实际的应用中，你需要替换这些模拟服务以连接实际的大数据系统和爬虫逻辑。

请注意，这个代码示例不包括Vue.js前端部分，也不包括具体的大数据处理、爬虫逻辑或数据可视化组件实现。这些部分需要独立开发，并且通过API与后端Spring Boot应用程序集成。

Spring框架整合Fastjson进行JSON序列化和反序列化的方法如下：

1. 添加Fastjson的依赖到项目的pom.xml中：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.75</version>
</dependency>

2. 配置Spring使用Fastjson作为JSON消息转换器。你可以通过扩展WebMvcConfigurer接口来实现：

import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import com.alibaba.fastjson.support.config.FastJsonConfig;
import com.alibaba.fastjson.support.spring.FastJsonHttpMessageConverter;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.converter.HttpMessageConverter;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
 
@Configuration
public class FastJsonConfiguration implements WebMvcConfigurer {
 
    @Override
    public void configureMessageConverters(List<HttpMessageConverter<?>> converters) {
        // 创建FastJson消息转换器
        FastJsonHttpMessageConverter converter = new FastJsonHttpMessageConverter();
 
        // 创建配置类
        FastJsonConfig fastJsonConfig = new FastJsonConfig();
        fastJsonConfig.setCharset(StandardCharsets.UTF_8);
        fastJsonConfig.setSerializerFeatures(SerializerFeature.PrettyFormat);
 
        // 设置转换器的配置
        converter.setFastJsonConfig(fastJsonConfig);
 
        // 将转换器添加到转换器列表中
        converters.add(converter);
    }
}

上述代码中，FastJsonConfiguration类实现了WebMvcConfigurer接口，并覆盖了configureMessageConverters方法。在该方法中，我们创建了一个FastJsonHttpMessageConverter实例，并配置了FastJsonConfig，其中设置了字符集和SerializerFeature（例如PrettyFormat用于格式化输出）。然后，将这个转换器添加到Spring MVC的转换器列表中。

这样配置后，Spring MVC将使用Fastjson来序列化和反序列化JSON数据。

要实现基于Spring Boot的自定义注解、AOP和分布式Redis防止重复提交，你可以按照以下步骤操作：

1. 创建自定义注解：

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface PreventDuplicateSubmit {
    // 可以定义注解属性，例如超时时间等
}

2. 创建一个AOP切面来处理注解：

@Aspect
@Component
public class PreventDuplicateSubmitAspect {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
    @Around("@annotation(PreventDuplicateSubmit)")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, PreventDuplicateSubmit annotation) throws Throwable {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
 
        // 获取注解属性或者默认值
        // int timeout = annotation.timeout();
 
        // 获取请求的唯一标识，可以根据实际情况生成，例如用户ID、请求参数等
        String key = generateKey(method, joinPoint.getArgs());
 
        // 使用Redis的set命令，如果返回true则执行方法，否则返回提示信息
        if (stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "lock", 10, TimeUnit.SECONDS)) {
            try {
                return joinPoint.proceed();
            } finally {
                // 方法执行完毕后删除key，以便后续请求可以正常提交
                stringRedisTemplate.delete(key);
            }
        } else {
            // 如果操作失败，返回提示信息，可以是自定义的ResponseEntity或其他格式
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.CONFLICT).body("Operation is in progress.");
        }
    }
 
    private String generateKey(Method method, Object[] args) {
        // 根据方法名和参数生成唯一的key
        // 例如: method.getName() + "_" + Arrays.toString(args)
        return "prevent_duplicate_submit_" + UUID.randomUUID().toString();
    }
}

3. 在需要防止重复提交的方法上使用@PreventDuplicateSubmit注解：

@RestController
public class MyController {
 
    @PreventDuplicateSubmit
    @PostMapping("/submit")
    public ResponseEntity<?> submit() {
        // 方法逻辑
        return ResponseEntity.ok("Operation completed.");
    }
}

确保你的Spring Boot项目已经包含了spring-boot-starter-data-redis依赖，以便使用StringRedisTemplate。

以上代码提供了一个基本的示例，你可能需要根据实际情况调整generateKey方法，以确保生成的key能够唯一地标识每个请求。同时，超时时间（例如10秒）可以根据实际需求进行调整，以满足需求。

@Configuration
public class NacosConfig {
 
    @Value("${useLocalCache:false}")
    private boolean useLocalCache;
 
    @Bean
    public ConfigService nacosConfigService() throws NacosException {
        Properties properties = new Properties();
        // 设置Nacos的服务器地址
        properties.put("serverAddr", System.getProperty("nacos.addr"));
        // 设置命名空间，可选，如果在Nacos中配置了命名空间则需要此参数
        properties.put("namespace", System.getProperty("nacos.namespace"));
        // 设置认证信息，可选
        properties.put("username", System.getProperty("nacos.user"));
        properties.put("password", System.getProperty("nacos.password"));
        // 设置配置的群组，默认为DEFAULT_GROUP，可选
        properties.put("group", System.getProperty("nacos.group", "DEFAULT_GROUP"));
        // 设置长轮询的超时时间，可选
        properties.put("configLongPollTimeout", System.getProperty("nacos.longPollTimeout", "30000"));
        // 设置是否使用本地缓存，默认为true
        properties.put("useLocalCache", String.valueOf(useLocalCache));
        // 创建ConfigService实例
        return ConfigFactory.createConfigService(properties);
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用中配置和初始化Nacos作为配置中心。它首先定义了一个配置类，然后通过@Value注解获取配置文件中的useLocalCache属性值，并用于后续的配置。接着，它定义了一个Bean，用于创建ConfigService实例，这个实例用于从Nacos配置中心获取配置信息。在创建ConfigService时，代码设置了必要的Nacos服务器地址、命名空间、认证信息、群组和长轮询超时时间等属性。最后，代码提供了如何使用ConfigService获取配置信息的示例。