大数据量下的教务公告聚合搜索平台

需求分析❓

​ 大学🎓系统性能差、可扩展性低、易用性差已是共识。网站应该回归到为用户服务的本质，在此背景下，教务公告检索系统应运而生。本系统解决师生对于教务公告检索的需求，实现高效检索🔍、AI问答🤖、用户点评💭等一站式功能。下面给出功能模块图如下

项目后端所用技术架构概览👀

技术选型🛠️

前端：

Vue3框架、Element-Plus组件库

后端：

开发框架：Spring Cloud2023、Spring Cloud Alibaba2023、SpringBoot3.2.4

数据库：Redis、ElasticSearch8.11、MySQL

中间件：RabbitMQ消息队列、OpenFeign远程调用、分布式任务调度框架 xxl-job

其他：SpringAI框架调用OpenAI生成式AI接口、Python爬虫技术🕷️

项目亮点✨

1. SpringCloud Gateway网关实现用户鉴权、跨域解决、接口文档聚合

2. Elastic Search+Redis实现高效检索，10w级数据量检索，从传统数据库查询大于30s优化到—>命中缓存情况下小于100ms，不命中缓存小于1s。

3. xxl-job定时任务结合python爬虫实现教务网站数据库数据、MySQL、Redis、Elastic Search四者的增量和全量同步

4. RabbitMQ进行AI生成建议的消息调用，实现异步解耦。使用SpringAI框架封装的开箱即用的OpenAI接口，实现进一步聊聊功能。

文档📚

• 查看开发文档了解项目开发与优化过程
• 查看接口文档了解项目接口设计

贡献🤝

项目欢迎任何形式的贡献

• 提出issue报告 bug 或要求接入新系统
• 提交PR帮助完善项目

查询接口性能测试

工具：jmeter、apipost

​ 使用redis缓存在用户同时搜索一个关键词时，测试报告如下：

硬件配置：4h8g服务器，es堆内存配置1G

​ 本地测试结果表明，在3000并发时，前99.99%的用户响应时间可以控制在1.2s以内。但在线上环境时，只在500并发时，时间在可以容忍的范围内(200并发时时间小于1s)，分析原因是因为服务器硬件配置不足、服务器网络上行不足、网络传输延迟等原因。

解决方案可以加机器、加配置。目前项目瓶颈在服务器而非数据库这边

1. 本地测试，时间稳定在1s以下，在3000并发时，错误率明显上升。

不使用缓存，3000并发下，本地QPS和响应时间下降4倍左右，由此可见，虽然es也有缓存，但是redis缓存也是有一定必要的

1. 在无可用线程时，连接会直接拒绝，解决方案：
   1. 增加最大线程数（默认是100）
   2. 加机器
   3. 改变数据库连接池的大小（默认几十），优化逻辑，每个请求执行快一点（这里已经到顶了）
2. 4h8g服务器，给的es堆内存只有1G。

100并发下，QPS达到了80，平均响应时间在100ms左右

​ 500并发下，QPS在40左右徘徊，等待最后几个请求时出现明显卡顿，平均响应时间增加到了4s

​ 1000并发下，与500个用户类似，起初请求QPS在40左右，处理后续请求有明显卡顿，平均响应时间增加到了11s

2000并发下，QPS15，平均响应时间20s，第一次出现error

增加到4000以后，错误率明显上升达到30%，错误信息为连接超时

快速启动与项目概览 🚀

由于后端涉及到中间件较多，请观看B站视频启动项目与预览项目：iSchool项目介绍

项目预览如下：

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