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系统分层

明白，我们进入 系统分层设计，这是在架构设计和技术选型基础上，把整个系统按照 逻辑功能和职责 划分成独立层级，确保 高内聚、低耦合、可扩展性强。

针对类似力扣的平台，我帮你梳理一个详细的分层方案。

1. 系统分层总览

通常分为 5层：

用户层 → 接入层 → 应用层 → 服务/中台层 → 数据层 → AI/算法层

2. 系统分层详细说明

2.1 用户层（Presentation Layer）

  • 职责：直接与用户交互，展示信息和收集用户输入

  • 功能：

    • Web端（PC、移动浏览器）
    • 移动端（iOS/Android App、小程序）
    • 用户操作：刷题、学习路径、竞赛、社区、模拟面试
    • 界面交互、数据可视化、实时反馈

2.2 接入层（API Gateway / Load Balancer Layer）

  • 职责：统一入口、路由请求、身份验证、负载均衡

  • 功能：

    • API网关：请求转发、限流、认证、日志收集
    • 负载均衡：Nginx、K8s Ingress
    • 防护：WAF、DDoS防护

2.3 应用层（Application Layer）

  • 职责：业务逻辑处理

  • 核心模块：

    1. 用户管理服务：注册/登录、权限、账号管理
    2. 题库服务：题目管理、分类、难度、题目检索
    3. 判题服务：代码编译、执行、评分
    4. 学习路径服务：课程管理、进度追踪
    5. AI题解/推荐服务：智能题解、个性化题目推荐
    6. 竞赛服务：周赛、双周赛、排行榜
    7. 社区服务：问答、题解分享、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/中台层（Service/Shared Layer）

  • 职责：提供系统通用服务，支持应用层功能

  • 核心服务：

    • 消息队列：RabbitMQ/Kafka，处理异步任务（判题、排行榜计算、通知）
    • 缓存：Redis/Memcached，提升访问速度（热题缓存、排行榜缓存）
    • 日志与监控：ELK/Prometheus+Grafana
    • 限流与熔断：保证系统高并发下稳定运行

2.5 数据层（Data Layer）

  • 职责：持久化存储各类数据

  • 组成：

    • 关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）：用户信息、题库、竞赛数据、企业测评数据
    • NoSQL（MongoDB）：社区UGC、AI题解缓存
    • 搜索引擎（Elasticsearch）：题库/社区内容搜索
    • 对象存储（OSS/S3）：用户提交代码、题目附件、日志文件

2.6 AI/算法层（AI & Algorithm Layer）

  • 职责：提供智能化功能，辅助用户学习和平台运营

  • 核心功能：

    • AI题解生成（NLP/CodeGen模型）
    • 个性化题目推荐（协同过滤 + 知识图谱）
    • 用户能力分析与学习路径优化
    • 高阶题目生成与难度控制

3. 系统分层图（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/中台层
        MQ[消息队列]
        Cache[缓存Redis]
        LogMonitor[日志 & 监控]
    end

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

    subgraph AI/算法层
        CodeGen[题解生成模型]
        Recommender[推荐算法]
        Analysis[能力分析与成长路径]
        HighLevelGen[高阶题生成]
    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. 系统分层设计亮点

  1. 清晰职责划分：每层只关注自己职能，降低耦合
  2. 支持高并发与高可用：消息队列 + 缓存 + API网关
  3. 可扩展AI能力：AI/算法层独立部署，可迭代升级
  4. 多端统一接口：保证Web/移动/小程序一致体验
  5. 数据安全与可靠：数据层分级存储，日志和监控全链路追踪

💡 总结：