chat

技术落地之架构设计

架构设计是把 功能需求、用户故事和流程图 转化为 技术实现方案，确保系统 可扩展、可维护、高可用、性能稳定，同时支撑未来的迭代和生态发展。

下面我帮你梳理一个针对类似力扣平台的完整架构设计方案。

1. 架构设计目标

  1. 高可用、高性能

    • 支撑大量在线用户刷题、AI计算、排行榜更新

  2. 可扩展

    • 支持题库、用户量、企业测评、竞赛活动的快速扩容

  3. 安全可靠

    • 用户数据、企业数据保密，防止作弊和攻击

  4. 技术可迭代

    • 支持AI题解升级、个性化推荐、社区和UGC扩展

2. 架构总体分层

用户层 → 接入层 → 应用层 → 服务层 → 数据层 → AI & 算法层

2.1 用户层（前端）

  • 目标：提供友好、易用、跨端的用户体验

  • 组成：

    • Web端（PC、移动浏览器）
    • 移动端（iOS/Android App、小程序）
    • 交互功能：刷题、学习路径、AI题解、竞赛、社区、模拟面试

2.2 接入层（API 网关 & 负载均衡）

  • 目标：统一接入、路由、限流、防护

  • 功能：

    • API网关（Nginx / Kong）
    • 用户认证和权限控制（OAuth2 / JWT）
    • 请求路由、负载均衡、限流、监控

2.3 应用层（后端服务）

  • 目标：业务逻辑处理，支撑多模块功能

  • 核心微服务：

    1. 用户管理服务：用户注册、登录、权限管理
    2. 题库服务：题目管理、分类、分级
    3. 判题服务：代码编译、执行、评分
    4. AI题解服务：生成题解、推荐题目、分析弱点
    5. 学习路径服务：课程管理、进度追踪
    6. 竞赛服务：周赛/双周赛、排行榜更新
    7. 社区服务：问答、题解分享、点赞/评论
    8. 企业测评服务：企业专属题库、测评生成、能力报告

2.4 服务层（中台 & 公共服务）

  • 目标：提供共享能力，减少重复开发

  • 组件：

    • 消息队列（Kafka / RabbitMQ）：异步任务、题库更新、排行榜计算
    • 缓存（Redis / Memcached）：热题缓存、排行榜缓存、用户进度
    • 日志和监控（ELK / Prometheus + Grafana）

2.5 数据层

  • 目标：持久化存储题库、用户数据、竞赛数据、日志

  • 组成：

    • 关系型数据库（MySQL / PostgreSQL）：用户、题库、竞赛、企业测评
    • NoSQL（MongoDB / DynamoDB）：社区UGC内容、AI推荐缓存
    • 对象存储（OSS / S3）：题目附件、用户提交代码、日志文件

2.6 AI & 算法层

  • 目标：提供智能化能力，提升用户学习效率

  • 组件：

    • AI题解生成模型（NLP / CodeGen）
    • 个性化推荐算法（协同过滤 + 知识图谱）
    • 用户能力分析与成长路径优化算法
    • 高阶题目生成与难度调控模型

3. 架构示意图（Mermaid）

flowchart TD
    subgraph 用户层
        Web[Web端]
        Mobile[移动端]
        MiniApp[小程序]
    end

    subgraph 接入层
        APIGateway[API网关]
        LoadBalancer[负载均衡]
    end

    subgraph 应用层
        UserService[用户管理]
        QuestionService[题库服务]
        JudgeService[判题服务]
        AIService[AI题解推荐]
        PathService[学习路径]
        ContestService[竞赛服务]
        CommunityService[社区]
        EnterpriseService[企业测评]
    end

    subgraph 服务层
        MQ[消息队列]
        Cache[缓存 Redis]
        LogMonitor[日志 & 监控]
    end

    subgraph 数据层
        RDB[MySQL / PostgreSQL]
        NoSQL[MongoDB]
        ObjectStore[OSS / S3]
    end

    subgraph AI算法层
        CodeGen[题解生成模型]
        Recommender[个性化推荐算法]
        Analysis[能力分析与成长路径]
        HighLevelGen[高阶题目生成]
    end

    Web --> APIGateway
    Mobile --> APIGateway
    MiniApp --> APIGateway
    APIGateway --> LoadBalancer
    LoadBalancer --> UserService
    LoadBalancer --> QuestionService
    LoadBalancer --> JudgeService
    LoadBalancer --> AIService
    LoadBalancer --> PathService
    LoadBalancer --> ContestService
    LoadBalancer --> CommunityService
    LoadBalancer --> EnterpriseService

    UserService --> RDB
    QuestionService --> RDB
    ContestService --> RDB
    EnterpriseService --> RDB
    CommunityService --> NoSQL
    AIService --> CodeGen
    AIService --> Recommender
    AIService --> Analysis
    QuestionService --> HighLevelGen
    MQ --> JudgeService
    MQ --> ContestService
    Cache --> UserService
    Cache --> QuestionService
    Cache --> ContestService
    LogMonitor --> ApplicationLayer

4. 架构设计亮点

  1. 微服务化：功能独立、可扩展、可单独迭代
  2. AI赋能：题解生成、个性化推荐、能力分析、题目生成
  3. 缓存与异步：提升刷题和排行榜性能
  4. 多端同步：Web + 移动端 + 小程序数据统一
  5. 数据安全与可靠：用户数据和企业数据隔离，支持备份与灾备
  6. 可扩展生态：支持UGC、教育机构合作、企业测评

💡 总结：