code for summer project
- 项目名：bamdb = book and movie database
- 通过作品的评价进行作品的个性化推荐
- 分析所有用户日常观看作品和评价，定量的对作品价值进行分析。
- 当学生手头同时在观看/阅读多个作品的时候，便于学生进行学习进度、观看进度的管理，以防遗忘。
- ubuntularge: 202.120.40.8
- 4 vCPU | 8 GiB | Ubuntu 18.04
- Nginx(frontend proxy) | Elastic master | Redis slave | MySQL master
- bamdb-elastic: 47.103.123.5
- 4 vCPU | 16 GiB | Ubuntu 18.04
- Elastic master | MongoDB shard3 | Mongo router
- bamdb: 47.103.107.39
- 4 vCPU | 8 GiB | Ubuntu 18.04
- Docker Swarm manager1 | Redis master | RabbitMQ node
- bamdb1: 47.103.104.210
- 4 vCPU | 8 GiB | Ubuntu 18.04
- Docker Swarm manager2 | Redis master | RabbitMQ node
- bamdb2: 47.103.98.30
- 4 vCPU | 8 GiB | Ubuntu 18.04
- Docker Swarm manager3 | Redis master | RabbitMQ node
- bamdb-worker1: 47.103.112.0
- 4 vCPU | 8 GiB | Ubuntu 18.04
- Docker Swarm worker1-1 | MongoDB shard1 | MongoDB config | WebSocket
- bamdb-worker2: 47.103.121.231
- 4 vCPU | 8 GiB | Ubuntu 18.04
- Docker Swarm worker1-2 | MongoDB shard2
- bamdb1-worker1: 47.103.121.51
- 4 vCPU | 8 GiB | Ubuntu 18.04
- Docker Swarm worker2-1 | MongoDB shard1 | MongoDB config
- bamdb1-worker2: 47.103.115.65
- 4 vCPU | 8 GiB | Ubuntu 18.04
- Docker Swarm worker2-2 | MongoDB shard2
- bamdb2-worker1: 47.103.123.233
- 4 vCPU | 8 GiB | Ubuntu 18.04
- Docker Swarm worker3-1 | MongoDB shard1 | MongoDB config
- bamdb2-worker2: 47.103.126.156
- 4 vCPU | 8 GiB | Ubuntu 18.04
- Docker Swarm worker3-2 | MongoDB shard2
- aliyun: 101.132.98.60
- 1 vCPU | 2 GiB | Ubuntu 18.04
- Redis slave | MongoDB shard3
- pleiadesian: 47.102.207.87
- 1 vCPU | 2 GiB | Ubuntu 18.04
- MySQL slave | Redis slave | MongoDB shard3
- bandwagon: 69.171.66.155
- 4 vCPU | 4 GiB | Centos 7
- Nginx(backend proxy) | SSL Cert
- frontend: React React-Native
- backend: Spring Django
- database: Mysql 8.0 | Redis 5.0 | MongoDB 3.6 | H2 | Elasticsearch |
- OAuth2 | Spring Security
- Mysql 读写分离
- master: ubuntularge 4 vCPU | 8 GiB
- slave: aliyun1 1 vCPU | 2 GiB
- MongoDB 分片
- router server
- bamdb-elastic 端口: 20000
- config servers
- bamdb-worker1 | bamdb1-worker1 | bamdb2-worker1
- 端口: 21000
- shard1 servers
- secondary: bamdb-worker1 | primary: bamdb1-worker1 | arbiter: bamdb2-worker1
- 端口: 27001
- shard2 servers
- arbiter: bamdb-worker2 | secondary: bamdb1-worker2 | primary: bamdb2-worker2
- 端口: 27002
- shard3 servers
- primary: bamdb-elastic | arbiter: aliyun | secondary: pleiadesian
- 端口: 27003
- router server
- Redis集群
- Store token for OAuth2
- master
- bamdb | bamdb1 | bamdb2
- slave
- ubuntularge | aliyun1 | aliyun2
- 端口 30747
- ElasticSearch集群
- master
- ubuntularge node.data=false
- slave
- bamdb-elastic node.data=true
- master
- 消息中间件
- WebSocket协议
- RabbitMQ 集群
- bamdb | bamdb1 | bamdb2
- 智能推荐
- tensorflow
- 数据集
- bgm镜像站
- 11w 条目数据
- 48w 用户数据
- bgm镜像站
- 微服务架构
- spring cloud
- zuul
- eureka
- 13 microservices
- in 9 servers | 3 clusters
- manager
- bamdb | bamdb1 | bamdb2
- worker
- bamdb-worker1 | bamdb-worker2 | bamdb1-worker1 | bamdb1-worker2 | bamdb2-worker1 | bamdb2-worker2
- manager
- Nginx
- 反向代理
- 代理缓存
- 负载均衡
- ubuntularge Nginx
- 前端负载均衡
- HTTP request在三个swarm间负载均衡
- ubuntularge Nginx
- Docker
- Docker Swarm
- 自动部署
- 物理资源调度
- 监控
- RESTful
- Open API
- ssl认证
- 性能测试
- Locust
- 分为：普通用户、编辑人、系统管理员
- 普通用户权限
- 收藏条目
- 更新条目进度
- 更改条目状态
- 评分及评论
- 用户收藏条目时可以对条目添加评分和评论
- 讨论版块发言
- 个人主页可以看到收藏，个人的评分排名，个人动态，个人日志，个人链接等
- 普通用户之间可以加好友
- 编辑人
- 增删改查条目
- 可以举报非法编辑
- 可以查看条目编辑历史
- 系统管理员
- 禁用用户功能，禁言用户
- 授予编辑人权限
- 分类：电影、课外书、教科书、电视剧、动漫……
- 条目之间可以添加关联，如在第三部作品的条目下可以看到第一部、第二部的链接
- 进阶：通过图分析判断系列作品。
- 可对条目进行收藏和进度管理
- 条目的收藏状态有：想看、在看、看过、抛弃
- 用户可以对可以分别加以文字评论、加标签、创建收藏夹来对条目进行分类。
- 条目评分模块
- 条目评分分布
- 条目平均分、方差
- 条目好友评分
- 同类型作品里条目的总排名
- 条目讨论模块
- 由用户发起讨论，其他用户可以在其中发言（类似贴吧）
- 1.收藏条目
- 2.好友动态
- 3.评论及互动
- 状态为在看的条目会出现在用户首页，方便直接更新进度
- 收藏条目模块
- 可以进行评分，分为5档评分
- 可以添加标签，标签建议来自于当前条目相同标签最多的五个标签，也可以添加自定义标签
- 进阶：通过个人评分模式来为用户推荐作品
- 有新的完成进度，会出现在所有好友的动态中（类似github的activity）
- 用户的条目状态改变，会出现在所有好友的动态中（如对条目的状态由“在看”改为“看过”）
- 可以发布简单的文字日志，会出现在所有好友的动态中（类似朋友圈和说说）
- 用户之间可以加好友
- 好友之间可以发送私信（类似邮件）
- 好友之间可以分享作品，收到分享者会看到条目基本信息以及发起分享者的评分与评论
- 进阶：通过好友关系和作品喜好，来判断出社群。
- 用户之间的交流在讨论版块下进行
- 可以与多个条目进行关联，关联后会出现在对应条目的讨论模块里