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1. 项目介绍

1.1项目背景

随着智能手机的普及，人们更加习惯于通过手机来看新闻。由于生活节奏的加快，很多人只能利用碎片时间来获取信息，因此，对于移动资讯客户端的需求也越来越高。黑马头条项目正是在这样背景下开发出来。黑马头条项目采用当下火热的微服务+大数据技术架构实现。本项目主要着手于获取最新最热新闻资讯，通过大数据分析用户喜好精确推送咨询新闻

1.2 项目概述

黑马头条项目是对在线教育平台业务进行大数据统计分析的系统。碎片化、切换频繁、社交化和个性化现如今成为人们阅读行为的标签。黑马头条对海量信息进行搜集，通过系统计算分类，分析用户的兴趣进行推送从而满足用户的需求。

1.3 项目术语定义

• 项目：泛指黑马头条整个项目或某一项目模块

• 工程：泛指黑马头条某一项目的源码工程

• 用户：泛指黑马头条APP用户端用户

• 自媒体人：泛指通过黑马自媒体系统发送文章的用户

• 管理员：泛指黑马头条管理系统的使用用户

 

• App：泛指黑马头条APP

• WeMedia：泛指黑马头条自媒体系统

• Admin：泛指黑马头条管理系统

 

2. 项目需求

功能需求项目模块结构

2.1 APP主要功能大纲

• 频道栏：用户可以通过此功能添加自己感兴趣的频道，在添加标签时，系统可依据用户喜好进行推荐

• 文章列表：需要显示文章标题、文章图片、评论数等信息，且需要监控文章是否在APP端展现的行为

 

• 搜索文章：联想用户想搜索的内容，并记录用户的历史搜索信息

• 个人中心：用户可以在其个人中心查看收藏、关注的人、以及系统设置等功能

• 查看文章：用户点击文章进入查看文章页面，在此页面上可进行点赞、评论、不喜欢、分享等操作；除此之外还需要收集用户查看文章的时间，是否看我等行为信息

 

• 实名认证：用户可以进行身份证认证和实名认证，实名认证之后即可成为自媒体人，在平台上发布文章

• 注册登录：登录时，验证内容为手机号登录/注册，通过手机号验证码进行登录/注册，首次登录用户自动注册账号。

2.2 APP用例图（主要功能）

2.3 WEMEDIA功能大纲

• 内容管理：自媒体用户管理文章页面，可以根据条件进行筛选，文章包含草稿、已发布、未通过、已撤回状态。用户可以对文章进行修改，上/下架操作、查看文章状态等操作

• 评论管理：管理文章评论页面，显示用户已发布的全部文章，可以查看文章总评论数和粉丝评论数，可以对文章进行关闭评论等操作

 

• 素材管理：管理自媒体文章发布的图片，便于用户发布带有多张图片的文章

 

• 图文数据：自媒体人发布文章的数据：阅读数、评论数、收藏了、转发量，用户可以查看对应文章的阅读数据

• 粉丝画像：内容包括：粉丝性别分布、粉丝年龄分布、粉丝终端分布、粉丝喜欢分类分布

2.4 WEMEDIA用例图（主要功能）

2.5 ADMIN功能大纲

• 用户管理：系统后台用来维护用户信息，可以对用户进行增删改查操作，对于违规用户可以进行冻结操

• 用户审核：管理员审核用户信息页面，用户审核分为身份审核和实名审核，身份审核是对用户的身份信息进行审核，包括但不限于工作信息、资质信息、经历信息等；实名认证是对用户实名身份进行认证

 

• 内容管理：管理员查询现有文章，并对文章进行新增、删除、修改、置顶等操作

• 内容审核：管理员审核自媒体人发布的内容，包括但不限于文章文字、图片、敏感信息等

• 频道管理：管理频道分类界面，可以新增频道，查看频道，新增或修改频道关联的标签

 

• 网站统计：统计内容包括：日活用户、访问量、新增用户、访问量趋势、热门搜索、用户地区分布等数据

• 内容统计：统计内容包括：文章采集量、发布量、阅读量、阅读时间、评论量、转发量、图片量等数据

 

• 权限管理：超级管理员对后台管理员账号进行新增或删除角色操作

2.6 ADMIN用例图（主要功能）

2.7 其它需求

2.8 交互需求

 

3. 项目技术介绍

3.1 技术栈-基础六层技术

基础六层中包括前端（Weex、Vue、Echarts、WS）、网关（GateWay）、DevOps（单元测试、代码规范）等重难点技术

• Weex+Vue+WebSocket ：使用Weex跨平台开发工具，整合集成VUE框架，完成黑马头条移动端功能开发，并集成WebSocket实现即时消息（文章推荐、私信）的推送

• Vue+Echarts ： 自媒体系统使用Vue开发关键，集成Echarts图表框架，完成相关粉丝画像、数据分析等功能

• Vue+Echarts+WebSocket ： 管理系统也是使用Vue开发，集成Echarts，完成网站统计、内容统计等功能，集成WebSocket，实现系统看板实时数据自动化更新

• Spring-Cloud-Gateway : 微服务之前架设的网关服务，实现服务注册中的API请求路由，以及控制流速控制和熔断处理都是常用的架构手段，而这些功能Gateway天然支持

• PMD&P3C : 静态代码扫描工具，在项目中扫描项目代码，检查异常点、优化点、代码规范等，为开发团队提供规范统一，提升项目代码质量

• Junit : 在持续集成思想中，单元测试偏向自动化过程，项目通过Junit+Maven的集成实现这种过程

3.2 技术栈-服务四层技术

服务四层中包括中间件（Kafka、Mycat）、计算（Spark、Neo4j、Hive）、索引、微服务、大数据存储等重难点技术

 

• 运用Spring Boot快速开发框架，构建项目工程；并结合Spring Cloud全家桶技术，实现后端个人中心、自媒体、管理中心等微服务。

• 运用WebMagic爬虫技术，完善系统内容自动化采集

• 运用Kafka完成内部系统消息通知；与客户端系统消息通知；以及实时数据计算

• 运用MyCat数据库中间件计算，对系统数据进行分开分表，提升系统数据层性能

• 运用Redis缓存技术，实现热数据的计算，NoSession等功能，提升系统性能指标

• 运用Zoookeeper技术，完成大数据节点之后的协调与管理，提升系统存储层高可用

• 使用Mysql存储用户数据，以保证上层数据查询的高性能

• 使用Mongo存储用户热数据，以保证用户热数据高扩展和高性能指标

• 使用FastDFS作为静态资源存储器，在其上实现热静态资源缓存、淘汰等功能

• 运用Habse技术，存储系统中的冷数据，保证系统数据的可靠性

• 运用ES搜索技术，对冷数据、文章数据建立索引，以保证冷数据、文章查询性能

• 运用Sqoop、Kettle等工具，实现大数据的离线入仓；或者数据备份到Hadoop

• 运用Spark+Hive进行离线数据分析，实现系统中各类统计报表

• 运用Spark Streaming + Hive+Kafka实现实时数据分析与应用；比如文章推荐

• 运用Neo4j知识图谱技术，分析数据关系，产出知识结果，并应用到上层业务中，以帮助用户、自媒体、运营效果/能力提升。比如粉丝等级计算

• 运用AI技术，来完成系统自动化功能，以提升效率及节省成本。比如实名认证自动化

3.1 技术栈-分布

• 【分层】 ：项目技术按分层分类，涉及前端、后台、数据采集、中间件、业务数据存储、大数据存储、大数据应用、知识图谱、AI等9个层面的技术

• 【领域】 ：项目技术按领域分类，涉及MVVM、图表、跨终端、微服务、消息中间件、数据库中间件、爬虫、大数据存储、大数据流计算、大数据分析、知识图谱等22个领域的主流技术

• 【技术】 ：项目共涉及22个主要技术框架的综合运用

 

4. 数据库设计

4.1 ER图设计

er图设计划分出了9个库，各个库主要解决的是某一个特定的业务。

数据库设计规范，详见资料文件夹下《黑马头条-数据库规范设计说明书.md》文件。

PowerDesinger工具使用，详见资料文件夹下'powerdesinger的基本使用'文件夹里的《powerdesinger的基本使用》文件。

4.2 分库设计

黑马头条项目采用的分库分表设计，因为业务比较复杂，后期的访问量巨大，为了分摊数据库的压力，整个项目用的不只是一个数据库。其中核心库有5个，每一个数据库解决的是一个业务点，非常接近与实际项目设计。

• AppInfo app信息库，主要存储用户信息，文章信息，用户动态，用户评论，用户认证等信息

• Behavior 用户行为库，主要存储用户行为，包括用户的转发，点赞，评论行为等

• WeMedia 多媒体库，主要存储多媒体人图文数据统计，账号信息，粉丝相关信息等。

• Crawlers 爬虫库，主要存储从网络上爬取的文章信息等。

• Admin 后台管理库，主要存储后台管理员的信息。

4.3 核心数据流转图

黑马项目中的文章采用了多库设计的方式，以减少高并发情况下核心数据库表压力，共计设计为三个库表：

• ap_article：APP用户读取文章数据和记录次数

• cl_news：爬虫爬得文章数据

• wm_news：自媒体用户发布的文章数据

cl_news和wm_news中的数据审核通过之后发布到ap_article中。

4.4 冗余设计

黑马头条项目全部采用逻辑关联，没有采用主外键约束。也是方便数据源冗余，尽可能少的使用多表关联查询。冗余是为了效率，减少join。单表查询比关联查询速度要快。某个访问频繁的字段可以冗余存放在两张表里，不用关联了。

如查询一个订单表需要查询该条订单的用户名称，就必须join另外用户表，如果业务表很大，那么就会查询的很慢，这个时候我们就可以使用冗余来解决这个问题，在新建订单的同时不仅仅需要把用户ID存储，同时也需要存储用户的名称，这样我们在查询订单表的时候就不需要去join另外用户表，也能查询出该条订单的用户名称。这样的冗余可以直接的提高查询效率，单表更快。

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