Q & A 问答社区

QA 是一个基于 B/S 架构而设计开发的问答网站。

主要为用户提供以下服务：

问题发布
评论
用户私信
关注
站内全文检索

技术选型

Spring Boot + MyBatis + MySQL + Redis + FreeMarker

注意，为保证系统正常运行，请安装并创建好以下环境：

MySQL
Redis
Solr（搜索服务时用到）

功能描述

注册登录

为了保证用户信息安全，系统对用户密码采用「salt + md5」方式进行加密/脱敏。用户注册/登录成功后，系统会生成一个 ticket ，将 ticket 与用户 id 相关联，并将此信息插入到数据库表 login_ticket 中，同时将 ticket 添加至 cookie 响应给客户端。

用户每次请求页面的时候，都需要先经过 PassportInterceptor 拦截器，拦截器判断此 ticket 是否真实有效，若是，根据 ticket 对应的用户 id ，查出相应用户信息，并添加至页面上下文中。

用户内容发布

问题发布
评论发布
私信发布

在以上 UGC (User Generated Content, 用户产生的内容)中，系统都会进行 HTML 标签及敏感词过滤，这在一定程度上防止网站被注入脚本或者充斥着不良信息。

若没有对 HTML 标签进行处理，当用户发布的内容含有如<script>alert("hahah");</script>时，网站页面每次加载此内容时都会弹出消息框。

对于敏感词过滤，按照常规的思维，也是最简单的方式，就是：对于每个敏感词，都在文本中查找该敏感词是否出现，出现则进行替换。这种方式，每个敏感词都要在一段文本中进行遍历查找，复杂度非常高。

本项目采用「前缀树」方式实现敏感词过滤，空间换时间，效率较高。前缀树结点结构如下：

class TrieNode {
    // 标记是否为敏感词结尾
    boolean end;
    
    // 该结点的所有直接子结点
    Map<Character, TrieNode> subNodes = new HashMap<>();
    
    // 添加一个子结点
    void addSubNode(Character key, TrieNode node) {
        subNodes.put(key, node);
    }
    
    // 根据key获取子结点
    TrieNode getSubNode(Character key) {
        return subNodes.get(key);
    }
}

后台从敏感词文件 SensitiveWords.txt 顺序读取每一行建立前缀树。进行过滤时，遍历需要过滤的文本，用星号替换发现的敏感词。假设文本长度为 len，前缀树的最大高度为 h，那么此算法的最坏时间复杂度为 O(len*h)。

算法比较
假如敏感词平均长度为10，数量为100000，文本长度为 len。
常规方式，复杂度O(100000 * (len + 10))；前缀树算法复杂度O(10 * len)。

对于评论功能，系统建立的是一个统一的评论服务中心，通过 EntityType 与 EntityId 识别所评论的实体。用户对于问题/评论的回复，都可以应用此服务。查询某实体下的评论时，同样根据 EntityType 和 EntityId 查询即可。

用户内容赞踩

赞踩功能采用「Redis」作为数据存储。Why Redis？

比较一下 Redis 和 MySQL:

Redis: key-value数据库，数据放在内存
MySQL: 关系型数据库，数据放在磁盘

Redis 适合放一些频繁使用、比较热的数据。因为数据放在了内存中，读写性能卓越。

Redis 类型	数据结构	应用场景
List	双向列表	最新列表、关注列表
Set	无序集合	赞踩、抽奖、已读、共同好友
SortedSet	优先队列	排行榜
Hash	哈希表	不定长属性数
KV	单一数值	验证码、PV、缓存

除了用户内容赞踩，在本项目中，Redis 还应用于以下场景：

异步事件处理
关注服务
Timeline

本小节讨论用户内容赞踩服务。

用户对某一实体点赞，会将"LIKE:ENTITY_TYPE:ENTITY_ID"作为 key ，用户 id 作为 value ，存入 like 集合中。同时移除 unlike 集合中该 key 对应的用户 id。点踩服务反之。最后将点赞数响应给页面。

异步事件处理

本项目涉及到多种异步事件的处理。如：

用户评论了某个问题
用户点赞了某条评论
用户关注了另一个实体

这些动作并不是单一的，它们会触发一些后续的操作：

用户评论了某个问题，系统除了处理“评论”这个动作外，还需要给该问题对应的用户发送一条消息，通知说“xx评论你的问题”，或者还需要给用户增加积分/经验...

事件触发者并不关心这些后续的任务，系统处理完某个动作后就可以将结果返回给触发者，而后续的任务交给系统进行异步处理即可。

因此，设计一个异步事件处理框架尤为重要。本项目的异步框架如下图所示：

业务触发一个异步事件，EventProducer 将该事件(EventModel)序列化并存入队列(Redis List)中，EventConsumer 开启线程循环从队列中取出事件，识别该事件的类型，找出该类型对应的一系列 EventHandler，交由这些 Handler 去处理。

EventModel 的设计如下：

class EventModel {
    // 事件类型
    EventType type;
    
    // 事件触发者
    int actorId;
    
    // 事件对应的实体
    int entityType;
    int entityId;
    
    // 事件对应的实体的Owner
    int entityOwnerId;
    
    // 一些扩展字段
    Map<String, String> exts;
}

SNS 关注服务

与评论功能类似，对于关注功能，系统同样建立了一个统一的关注服务中心，用户可以关注不同的实体(问题/用户)，只需要通过 EntityType 和 EntityId 识别即可。在数据存储方面，采用 Redis 的 zset 完成，原因有以下几个：

zset 有序，系统可以根据用户关注实体的时间倒序排列，获取最新的关注列表；
zset 去重，用户不能重复关注同一个实体；
zset 可以获取两用户之间的共同关注。

一个用户，系统存储两个集合：

①保存用户关注的实体；②保存关注用户的人。

即 A 是 B 的粉丝，B 是 A 的关注对象。[ 参考资料 ]

用户关注了一个问题，需要发生两个动作：

将问题存入①中
在②中存入用户 id

这两个动作必须同时发生，因此，这里用到了 Redis 事务保证原子性和数据的一致性。

另外，对于关注功能，如前面所说，会触发异步事件，将消息通知被关注的实体 / 实体 Owner。

用户内容排名

本系统未采用排名算法。若要了解相关算法，可以参考如下资料：

Timeline Feed 流服务

当用户更新动态时，该用户所有粉丝都可以在一定时间内收到新的动态（也称为新鲜事、feed），可以由 “推拉模式” 实现。

模式	定义	优缺点
推	事件触发后广播给所有粉丝。	对于粉丝数过多的事件，后台压力较大，浪费存储空间；流程清晰，开发难度低，关注新用户需要同步更新 feed 流。
拉	登录打开页面时，根据关注的实体动态生成 Timeline 内容。	读取压力大，存储占用小，缓存最新读取的 feed，根据时间分区拉取。
推拉	活跃/在线用户推，其他用户拉。	降低存储空间，又满足大部分用户的读取需求。

具体来说，推模式就是：事件触发后产生 feed，触发事件的用户下所有粉丝的 Timeline(redis list 实现)中都存入该 feed 的 id。而拉模式，就是当前用户去拉取自己关注的人的 feed。

这里其实是观察者模式的一个具体应用。推模式就是主题对象直接将数据传送给观察者对象；拉模式则是观察者对象间接去获取变化后的主题数据，观察者自己把数据“拉”过来。

更多关于推拉模式，可以参考[ 微博 feed 系统推拉模式 ]。

网站爬虫

由于系统初始数据较少，为了丰富网站内容，本项目初期采用 pyspider 实现对 V2EX 网站的数据爬取，存储到后台数据库，并展示在前端页面上。

安装 pyspider：

pip install pyspider

启动 pyspider：

pyspider

近期，项目更新了爬虫服务。新的爬虫服务采用Jsoup第三方库，通过Jsoup发送url请求，并获得Document文档对象，通过CSS选择器方式找到相应的节点，解析数据，并存储到数据库中。新的服务不仅对V2EX上的question进行爬取，还把question相关的comment一起爬取下来，网站内容更加丰富。

本爬虫服务采用 Spring @Async 异步进行爬取，避免因页面阻塞而影响用户体验的情况。当然，也可以使用线程池的方式。不过使用 Spring 的话，只需要@EnableAsync和@Async两个注解，更加方便。

爬取过程中要注意设置request请求头，模拟浏览器行为，同时爬取速度不能过快，否则 IP 容易被封。

爬虫会给别人家网站服务器带来负担，be a responsible crawler。

站内全文检索服务

数据大致分为两种：

结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。

全文检索大体分两个过程，索引创建 (Indexing) 和搜索索引 (Search) 。

索引创建：将现实世界中所有的结构化和非结构化数据提取信息，创建索引的过程。
搜索索引：就是得到用户的查询请求，搜索创建的索引，然后返回结果的过程。

本项目在全文检索服务上采用 Solr 框架，中文分词采用 Solr 自带的中文分词插件 solr_cnAnalyzer 。

这个项目还有很多需要优化，我会抽空更新。

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