本项目为面向军方教师的专业化在线培训平台，旨在构建集课程资源管理、智能组卷、在线考试、自动判卷、实时互动课堂于一体的综合教育系统。平台采用高性能分布式架构，全面适配国产化环境（ARM64 + Kylin），支持100万级并发下的稳定服务。
1. 分布式缓存体系
• 采用多级缓存架构：业务服务器节点本地缓存 + Redis集群分布式缓存 + InnoDB缓存池 + 前端浏览器IndexedDB存储；
• 缓存策略：热点课程资料、试题库、专家教授资源分级存储，显著降低数据库访问压力，提升静态资源加载速度。
2. 分布式事务与数据一致性
• 基于Seata框架实现AT、Saga、TCC混合模式，根据业务场景灵活选用：
• 确保“出题→组卷→考试→判卷→成绩同步”全链路数据最终一致性。
3. 消息中间件与异步处理
• 使用RocketMQ集群，支撑高吞吐异步消息处理：
o 在线课堂音视频录制任务异步下发；
o 学员交卷后的自动判卷与成绩计算消息异步处理；
o 实现业务解耦与系统削峰填谷。
4. 微服务架构与弹性伸缩
• 采用Dubbo3微服务框架，服务注册发现基于Nacos，配置中心动态管理；
• 基于Kubernetes容器化部署，根据在线学员数自动扩缩容，保障资源利用率与系统弹性。
5. JVM深度调优
• 针对不同服务节点采用差异化GC策略：
o 内存≤30G节点：G1收集器，平衡吞吐与停顿；
o 大内存、高并发节点：ZGC收集器，实现亚毫秒级停顿（STW ≤ 100ms）；
• 整体GC停顿时间从优化前的3秒降至100ms以内，系统响应稳定性显著提升。
6. 全链路监控与日志体系
• SkyWalking实现分布式链路追踪，精准定位服务调用瓶颈；
• Prometheus + Grafana监控集群节点/POD资源、服务健康度与业务指标；
• EFK（Elasticsearch + Fluentd + Kibana） 统一日志收集与实时分析。
7. 线上诊断与问题排查
• 集成Arthas在线诊断工具，支持动态方法追踪、热更新、线上问题排查分析；
• 将线上问题排查时间从小时级缩短至分钟级，快速定位内存泄漏、死锁、性能热点等问题。