在Spring Boot中使用EasyExcel导入和导出Excel时，可以自定义时间格式。以下是一个简单的例子，展示了如何在导入和导出时设置时间格式。

首先，添加EasyExcel的依赖到你的pom.xml文件中：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>easyexcel</artifactId>
    <version>2.2.6</version>
</dependency>

导出时自定义时间格式：

import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import com.alibaba.excel.write.metadata.WriteSheet;
import java.util.Date;
import java.util.List;
 
public class ExcelExportExample {
 
    public static void exportExcel(List<DataModel> data, String fileName) {
        WriteSheet writeSheet = EasyExcel.writerSheet("Sheet1").build();
        // 自定义时间格式
        String timeFormat = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss";
        EasyExcel.write(fileName, DataModel.class)
                .registerWriteHandler(new SimpleDateFormatHandler(timeFormat))
                .sheet("Sheet1")
                .doWrite(data);
    }
 
    public static class DataModel {
        @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
        private Date dateTime;
 
        // getters and setters
    }
}

导入时自定义时间格式：

import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;
import com.alibaba.excel.read.metadata.ReadSheet;
 
public class ExcelImportExample {
 
    public static void importExcel(String fileName, ReadListener<DataModel> listener) {
        ReadSheet readSheet = EasyExcel.readSheet("Sheet1").build();
        // 自定义时间格式
        String timeFormat = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss";
        EasyExcel.read(fileName, DataModel.class, listener)
                .registerReadHandler(new SimpleDateFormatHandler(timeFormat))
                .sheet(readSheet)
                .doRead();
    }
 
    public static class DataModel {
        @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
        private Date dateTime;
 
        // getters and setters
    }
}

SimpleDateFormatHandler是一个自定义的处理器，需要你实现它来处理时间格式化：

import com.alibaba.excel.converters.Converter;
import com.alibaba.excel.enums.CellDataTypeEnum;
import com.alibaba.excel.metadata.GlobalConfiguration;
import com.alibaba.excel.metadata.data.ReadCellData;
import com.alibaba.excel.metadata.data.WriteCellData;
import com.alibaba.excel.metadata.property.ExcelContentProperty;
 
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
 
public class SimpleDateFormatHandler implements Converter<Date> {
    private SimpleDateFormat simpleDateFor

由于提供的信息不足以准确地诊断问题，我无法提供一个精确的解决方案。不过，我可以提供一个简化的Spring Cloud分布式微服务架构的概念性示例，该架构可能用于实现一个简单的网上商城秒杀系统。

以下是一个简化的架构图：

简化的Spring Cloud分布式微服务架构图

这个架构包括：

• 服务注册与发现（Eureka Server）：用于服务的注册与发现。
• 负载均衡器（Ribbon）：负载均衡，请求分发。
• 断路器（Hystrix）：提供服务的容错机制，防止系统雪崩。
• 服务网关（Zuul）：API 路由，认证，负载均衡等。
• 配置服务器（Spring Cloud Config）：集中配置管理。
• 消息总线（Spring Cloud Bus）：用于微服务之间的事件、配置更新。
• 秒杀服务：包含秒杀业务逻辑。
• 商品服务：提供商品信息。
• 订单服务：处理订单。
• 库存服务：管理库存。

这个架构可以作为开发者的一个起点，根据具体需求进行细化和扩展。

由于缺乏具体的错误信息，我无法提供针对特定错误的解决方案。如果您能提供更详细的错误描述或日志信息，我将能够提供更具体的帮助。

问题描述不是很清晰，但我猜你可能想要一个Spring Cloud使用Eureka作为服务注册中心的示例。以下是一个简单的Eureka Server配置示例：

1. 添加依赖到你的pom.xml：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
 
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

2. 创建一个Eureka Server的配置类：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;
 
@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

3. 在application.properties或application.yml中配置Eureka Server：

# application.properties
spring.application.name=eureka-server
server.port=8761
eureka.client.register-with-eureka=false
eureka.client.fetch-registry=false
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

启动Eureka Server后，你可以通过访问http://localhost:8761来查看Eureka的管理界面。

这只是一个基础的Eureka Server配置示例。在实际的微服务架构中，你还需要配置和启动其他的服务，并将它们注册到Eureka Server中。

由于xxl-job的具体实现和配置方法较为复杂，并且涉及到若依平台的其他部分，所以我们无法提供一个完整的解决方案。但是，我们可以提供一个简化版本的示例，展示如何在Spring Cloud项目中整合xxl-job2.4.0。

// 引入相关依赖，请确保版本符合xxl-job2.4.0要求
// 在pom.xml中添加xxl-job-core依赖
 
// 配置xxl-job执行器
@Configuration
public class XxlJobConfig {
 
    @Value("${xxl.job.admin.addres}")
    private String adminAddresses;
 
    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appName;
 
    @Value("${xxl.job.executor.ip}")
    private String ip;
 
    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;
 
    @Value("${xxl.job.accessToken}")
    private String accessToken;
 
    @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
    private String logPath;
 
    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
    private int logRetentionDays;
 
    @Bean
    public XxlJobExecutor xxlJobExecutor() {
        XxlJobExecutor xxlJobExecutor = new XxlJobExecutor();
        // 配置admin地址
        xxlJobExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        // 配置执行器的名称
        xxlJobExecutor.setAppName(appName);
        // 配置执行器IP
        xxlJobExecutor.setIp(ip);
        // 配置执行器端口
        xxlJobExecutor.setPort(port);
        // 配置访问令牌
        xxlJobExecutor.setAccessToken(accessToken);
        // 配置日志路径
        xxlJobExecutor.setLogPath(logPath);
        // 配置日志保留天数
        xxlJobExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
        
        return xxlJobExecutor;
    }
}
 
// 创建JobHandler
public class SampleXxlJob extends IJobHandler {
    @Override
    public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
        // 在这里编写你的任务逻辑
        // ...
        return IJobHandler.SUCCESS;
    }
}
 
// 在需要调度任务的地方调用
public void triggerJob() {
    // 构建任务参数
    XxlJobInfo info = new XxlJobInfo();
    info.setJobHandler("SampleXxlJob"); // 对应SampleXxlJob中的JobHandler名称
    info.setParam("这里是任务参数");
    info.setExecutorHandler("xxl-job-executor-sample"); // 对应执行器的名称
    info.setExecutorParam("executor-param"); // 执行器参数
    info.setAddTriggerTime(1); // 延时多久后执行，单位秒
    info.setMisfireStrategy(0); // 调度失败的策略
 
    // 调用xxl-job的调度器来执行任务
    XxlJobTrigger.trigger(info);
}

在这个示例中，我们首先配置了一个XxlJobExecutor Bean，并设置了执行器相关的参数。然后创建了一个JobHandler，在这个Handler中编写了任务的具体执行逻辑。最后，我们通过XxlJobTrigger.trigger方法来触发任务的执行。

注意：这个示例只展示了如何配置和触发任务，并没有包含完整的配置文件和服务注册发现逻辑。在实际应用中，你需要根据自己的项目配置相应的配置文件，

在Spring Boot应用中实现一个简单的分布式定时任务，可以使用@Scheduled注解和@EnableScheduling注解来创建定时任务。以下是一个简单的例子：

1. 在Spring Boot主类上添加@EnableScheduling注解来启用定时任务。

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

2. 创建一个定时任务的服务类，并使用@Scheduled注解来指定任务的执行计划。

import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class ScheduledTaskService {
 
    @Scheduled(fixedRate = 5000) // 每5秒执行一次
    public void performTask() {
        // 定时任务的逻辑
        System.out.println("执行定时任务：" + System.currentTimeMillis());
    }
}

以上代码将创建一个简单的定时任务，每5秒钟执行一次。这个定时任务可以在单个Spring Boot应用中运行，但不支持真正的分布式定时任务调度。要实现真正的分布式定时任务（多个实例同时执行任务），你需要一个外部的调度服务，如Quartz或Elastic Job。

这个问题的解决方案涉及到构建一个分布式秒杀系统的全过程，涉及到后端开发、数据库设计、分布式架构等多个方面。由于篇幅所限，我将提供一个核心的分布式秒杀系统的框架设计和关键代码实现。

1. 系统架构设计：

我们将使用Spring Boot作为微服务的框架，使用Redis作为缓存系统，用于处理秒杀业务中的流量高峰和数据缓存。

2. 关键代码实现：

@Service
public class SecondKillService {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
    public void startSecondKill(String productId) {
        // 设置商品库存
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(productId, "10");
    }
 
    public boolean trySecondKill(String productId) {
        // 尝试减少库存
        Long stock = stringRedisTemplate.opsForValue().decrement(productId);
        return stock != null && stock >= 0;
    }
}

在这个简化的例子中，我们使用了Spring Data Redis来操作Redis。startSecondKill方法用于初始化商品库存，而trySecondKill方法在处理用户秒杀请求时，尝试减少库存。

3. 分布式部署与负载均衡：

在实际部署时，我们需要将服务部署到多个节点，并通过负载均衡器（如Nginx或者云服务商提供的负载均衡服务）对外提供服务。

4. 安全和性能优化：

为了保证系统的安全性和性能，我们可以添加安全控制，如用户身份认证和权限校验，以及流量控制和负载保护机制。

由于这个回答只能是一个概览性的指导，实际的分布式秒杀系统会涉及到很多其他的技术细节和安全考虑。在实际开发中，你需要考虑的问题包括但不限于如何处理高并发，如何保证数据一致性和防止超卖等等。

在Spring Boot中，要实现服务的分布式部署，通常需要以下步骤：

1. 确保每个实例拥有唯一的spring.application.instance_id。
2. 配置spring.application.name以保证服务之间能够正确识别和注册。
3. 使用Spring Cloud的服务发现组件，如Eureka、Consul或Zookeeper。
4. 通过配置中心管理配置，如Spring Cloud Config。
5. 监控和管理服务，如Spring Cloud Admin。

以下是一个简化的示例，展示如何使用Eureka进行服务注册和发现：

pom.xml（添加Eureka客户端依赖）:

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
 
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

application.properties（配置Eureka服务器地址和应用名）:

spring.application.name=my-service
spring.cloud.client.hostname=127.0.0.1
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

Application.java（启动类添加@EnableDiscoveryClient注解）:

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

以上代码展示了如何在Spring Boot应用中集成Eureka客户端，实现服务注册。在实际部署时，需要根据具体环境配置Eureka服务器地址，并且可能需要进行负载均衡、容错处理等。

// 引入Dubbo和Zookeeper的依赖
 
// 服务提供者配置
@Configuration
public class DubboConfig {
 
    @Value("${dubbo.application.name}")
    private String applicationName;
 
    @Value("${dubbo.registry.address}")
    private String registryAddress;
 
    @Value("${dubbo.protocol.name}")
    private String protocolName;
 
    @Value("${dubbo.protocol.port}")
    private int protocolPort;
 
    @Bean
    public ApplicationConfig applicationConfig() {
        ApplicationConfig applicationConfig = new ApplicationConfig();
        applicationConfig.setName(applicationName);
        return applicationConfig;
    }
 
    @Bean
    public RegistryConfig registryConfig() {
        RegistryConfig registryConfig = new RegistryConfig();
        registryConfig.setAddress(registryAddress);
        return registryConfig;
    }
 
    @Bean
    public ProtocolConfig protocolConfig() {
        ProtocolConfig protocolConfig = new ProtocolConfig();
        protocolConfig.setName(protocolName);
        protocolConfig.setPort(protocolPort);
        return protocolConfig;
    }
}
 
// 服务消费者调用示例
@Service
public class SomeService {
 
    @Reference
    private SomeServiceImpl someServiceImpl;
 
    public String callService(String param) {
        return someServiceImpl.someMethod(param);
    }
}
 
// 服务提供者接口
public interface SomeServiceImpl {
    String someMethod(String param);
}

在这个简化的代码示例中，我们定义了一个DubboConfig配置类来设置Dubbo的应用名、注册中心地址和通信协议。我们还定义了一个服务提供者的示例，其中包含一个调用远程服务的方法。这个示例展示了如何在Spring Boot应用中配置和使用Dubbo来进行服务的暴露和调用。

Spring Cloud Alibaba 是一个微服务开发一站式解决方案，它是由阿里巴巴开源的微服务全套解决方案，是Spring Cloud的一个子项目。

以下是Spring Cloud Alibaba的分布式组件的概览和使用方法的简要说明：

1. Nacos：服务注册与发现

Nacos Discovery提供服务的注册和发现功能，可以使得服务之间的调用更加灵活和可靠。

使用方法：

• 引入Nacos客户端依赖
• 配置服务注册中心的地址
• 使用@EnableDiscoveryClient注解启用服务注册发现功能

2. Sentinel：服务流量控制

Sentinel是一个面向微服务架构的高可用流量控制组件，可以防止系统被恶意请求或者故障流量影响。

使用方法：

• 引入Sentinel依赖
• 配置Sentinel dashboard地址
• 使用注解或者编程的方式配置限流规则

3. RocketMQ：消息队列

RocketMQ是一个开源的分布式消息系统，可以用于异步通信，服务解耦和流量削峰。

使用方法：

• 引入RocketMQ客户端依赖
• 配置RocketMQ的nameserver地址
• 使用RocketMQ提供的API发送和接收消息

4. Seata：分布式事务解决方案

Seata是一种高性能的分布式事务解决方案。

使用方法：

• 引入Seata客户端依赖
• 配置Seata服务器地址
• 使用@GlobalTransaction注解标记全局事务

5. Dubbo：RPC框架

Dubbo是一种高性能的RPC框架，用于微服务之间的通信。

使用方法：

• 引入Dubbo依赖
• 配置注册中心地址
• 使用@Service注解暴露服务，使用@Reference引用服务

6. Dubbo Admin：Dubbo管理控制台

Dubbo Admin是一个用于管理Dubbo服务的控制台，可以查看服务提供者和消费者信息。

使用方法：

• 引入Dubbo Admin依赖
• 配置注册中心地址
• 访问Dubbo Admin控制台查看服务信息

这些是Spring Cloud Alibaba中的核心组件，每个组件都有其特定的使用场景和优势，可以帮助开发者构建高可用、高性能的分布式系统。

由于提出的查询是关于特定软件系统的需求，并且没有具体的代码问题，我将提供一个概述性的解答，指导如何开始构建一个简单的电子招标采购系统的后端。

1. 确定需求：首先，你需要明确系统应具备哪些功能，例如招标发布、投标、评估、合同签订等。
2. 技术选型：你已经提到了使用Spring Cloud和Spring Boot，以及MyBatis作为ORM框架。这是一个不错的开始。
3. 架构设计：设计数据库模型、服务接口和交互流程。

4. 编码实现：

   • 创建Maven或Gradle项目，并添加Spring Cloud、Spring Boot和MyBatis的依赖。
   • 定义数据实体和MyBatis映射文件。
   • 创建服务接口和相应的实现。
   • 配置Spring Cloud服务发现和配置管理（如果需要）。
5. 测试：编写单元测试和集成测试。
6. 部署：根据需求选择云服务或本地部署，并确保系统能够正常运行。

以下是一个非常简单的示例，展示如何定义一个服务接口：

@RestController
@RequestMapping("/tenders")
public class TenderController {
 
    @Autowired
    private TenderService tenderService;
 
    @PostMapping
    public ResponseEntity<Tender> createTender(@RequestBody Tender tender) {
        return new ResponseEntity<>(tenderService.createTender(tender), HttpStatus.CREATED);
    }
 
    @GetMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<Tender> getTenderById(@PathVariable("id") Long id) {
        Tender tender = tenderService.getTenderById(id);
        return tender != null ? new ResponseEntity<>(tender, HttpStatus.OK) : new ResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_FOUND);
    }
 
    // 其他API方法...
}

在这个例子中，TenderController 定义了与招标相关的基本操作，包括发布招标（createTender）和根据ID查询招标（getTenderById）。

请注意，这只是一个入门示例，实际的系统将需要更复杂的逻辑，包括安全控制、事务管理、异常处理等。