/ 1. 分布式事件基类@Data/*** 事件唯一ID（雪花算法生成）*//*** 事件类型*//*** 事件版本*//*** 触发时间*//*** 来源服务*//*** 业务数据*//*** 扩展属性*/// 2. 考试提交事件@Data// 使用时间（秒）// 设置payload));// 3. AI评分完成事件@Data));

*** 考试报名事件消息体（MQ传输的事件数据）* 必须实现Serializable，保证MQ序列化传输*/@Data// 事件唯一ID（幂等用）// 考生ID// 考试ID// 报名时间// 考生手机号（用于发送短信）核心：必须实现接口，否则RocketMQ无法序列化传输对象。事件消息体：需实现，封装事件数据+唯一ID（幂等）；生产者：通过发送消息，按「Topic:Tag」分类事件；消费者：通过

*** 用户实体*/@Data// 用户ID// 用户名// 手机号（用于发送短信）（注：使用lombok简化代码，若未引入，手动写get/set即可；lombok依赖可自行添加，不影响事件核心逻辑）Spring所有自定义事件都需要继承（Spring 4.2+也可使用注解，无需继承，后续补充），用于封装事件的触发数据（如注册的用户信息）。/*** 自定义事件：用户注册成功事件* 继承Applica

考试功能设计与实现摘要 本文详细阐述了在线考试系统中创建考试功能的完整开发过程。系统采用领域驱动设计（DDD）方法，将功能划分为考试管理、试卷管理和用户管理三个限界上下文。技术架构基于Spring Boot和Vue3的前后端分离方案，实现分层架构设计，包含接口层、应用层、领域层和基础设施层。 核心领域模型包含考试实体(Exam)、试卷实体(Paper)以及考试状态(ExamStatus)等值对象。

四层流量治理外部负载层：F5/ALB/SLB，L4负载均衡反向代理层：Nginx集群，L7负载均衡+静态资源API网关层：Spring Cloud Gateway，业务路由+限流熔断业务服务层：微服务集群，业务处理高可用设计Nginx：Keepalived + VIP 主备切换Gateway：集群部署 + 无状态设计注册中心：Nacos集群 + 数据持久化数据库：主从复制 + 读写分离。

渐进式演进：从单体逐步拆分，控制风险领域驱动设计：按业务边界拆分微服务容错设计：熔断、降级、重试、限流可观测性：指标、日志、链路追踪三位一体自动化一切：CI/CD、扩缩容、故障恢复。

优化计划通过引入微服务架构、容器化部署、智能推荐系统和学习行为分析模型，将显著提升系统的性能、可维护性和业务能力。虽然存在一定的技术风险和业务风险，但通过合理的规划和实施策略，可以有效应对这些风险，确保优化计划的顺利完成。该计划将为教育考试系统注入新的活力，为学生提供更加个性化的学习体验，为教师提供更加智能的教学辅助工具，为管理员提供更加高效的系统管理手段。

记录阅卷任务的整体质检状态（进行中/已完成），控制质检流程的触发与闭环；：存储评分数据、异常标记、审核状态，是质检判断的核心数据源；：存储质检记录、双评差值、质检结果，是质检流程的核心载体；：存储重评任务的分配信息、重评次数、重评进度，支撑异常重评环节的执行。同时，联动（同步最终得分）、（支撑成绩统计）、user（关联教师/考生信息）、question（关联试题信息），形成完整的数据流转链路，确保

本文总结了修正后的数据流转链路，重点优化了阅卷质量管控模块的表结构设计。核心修正点在于将marking_quality_control表的外键关联从task_id改为marking_score_id，使其更准确地关联具体评分记录。全文包含完整的Mermaid流程图展示六个阶段的数据流转（从基础配置到结果沉淀），以及详细的外键关联表和修正后的质量管控表结构设计。该设计通过三重关联（评分记录、阅卷任务

本文总结了考试系统的核心数据流转链路，分为六个阶段：1)基础配置(年级、班级、科目、用户)；2)内容生成(知识点、试题)；3)考试组织(试卷、试题关联)；4)考生作答(考试记录、答案)；5)阅卷闭环(任务分配、评分、质量管控)；6)结果沉淀(错题集、日志)。关键点包括双规则任务分配机制(基于题型或考生)，以及从基础配置到结果分析的完整数据闭环。通过Mermaid图表清晰展示了表间关系和时序流程。