ikun伙伴匹配系统优化

以下优化均是在用户量为100万的情况下进行：

分布式Session登录

⽤户登录：使⽤ Redis 实现分布式 Session，解决集群间登录态同步问题；并使⽤ Hash 代替
String 来存储⽤户信息，节约了 xx% 的内存并便于单字段的修改。

节省内存的原因是不⽤保存序列化对象信息或者 JSON 的⼀些额外字符串

使⽤ Easy Excel 读取收集来的基础⽤户信息，并通过⾃定义线程池 + CompletableFuture 并
发编程提⾼批量导⼊数据库的性能。实测导⼊ 100 万⾏的时间从 xx 秒缩短⾄ xx 秒。（需要
⾃⼰实际测试对⽐数据）

ikun伙伴匹配系统

组队功能

需求分析

理想场景：

和别人一起参加竞赛，做项目，可以发起队伍或者加入别人的队伍

用户可以创建一个队伍，设置队伍的人数，队伍名称（标题），描述，超时时间

队长，剩余人数

聊天？

公开 or 加密

不展示过期的队伍

修改队伍信息

用户可以加入队伍（其他人，未满，未过期）

是否需要队长同意

ikun伙伴匹配系统

mysql数据查询慢怎么办？

用缓存：提前把数据取出来保存好，利于存在内存里

缓存的实现：

• redis 分布式
• memcached 分布式
• ehcache 单机
• 本地缓存 Java Map
• caffeine Java内存缓存，性能高
• Google guava

Redis缓存预热

Spirng Data Redis

设计缓存Key：

不同用户看到的数据不同

ikun伙伴匹配系统

前端开发

前端页面跳转传值

1. Query =>url 附加参数，传递的值长度有限

搜索页传递参数：

const doSearchResult = () => {
    router.push({
        path: '/user/list',
        query: {
            tags: activeIds.value
        }
    })
}

ikun伙伴匹配系统

介绍：帮助大家找到志同道合的ikun

需求分析

1. 用户去添加标签，标签的分类（要有哪些标签，怎么把标签进行分类） 学习方向 java/c++，工作/大学
2. 主动搜索，允许用户根据标签去搜索其他用户
   1. Redis缓存
3. 组队
   1. 创建队伍
   2. 加入队伍
   3. 根据标签查询队伍
   4. 邀请其他人
4. 允许用户去修改标签
5. 推荐
   1. 相似度计算算法+本地式分布式计算

ikun伙伴匹配系统

前端整合路由

https://router.vuejs.org/zh/installation.html

安装

vue-router

yarn add vue-router@4