## 🌌 部署架构
我每个都只部署了一台，以下是理想的部署架构：
## 🎯 功能逻辑图
画了一些不是那么严谨的图帮助各位小伙伴理清思绪。
> 单向绿色箭头：
>
> - 前端模板 -> Controller：表示这个前端模板中有一个超链接是由这个 Controller 处理的
> - Controller -> 前端模板：表示这个 Controller 会像该前端模板传递数据或者跳转
>
> 双向绿色箭头：表示 Controller 和前端模板之间进行参数的相互传递或使用
>
> 单向蓝色箭头： A -> B，表示 A 方法调用了 B 方法
>
> 单向红色箭头：数据库或缓存操作
### 注册
- 用户注册成功，将用户信息存入 MySQL，但此时该用户状态为未激活
- 向用户发送激活邮件，用户点击链接则激活账号（Spring Mail）
### 登录 | 登出
登录认证模块跳过了 Spring Secuity 自带的认证机制。主要逻辑如下：
- 进入登录界面，随机生成一个字符串来标识这个将要登录的用户，将这个字符串短暂的存入 Cookie（60 秒）；
- 动态生成验证码，并将验证码及标识该用户的字符串短暂存入 Redis（60 秒）；
- 为登录成功（验证用户名、密码、验证码）的用户随机生成登录凭证且设置状态为有效，并将登录凭证及其状态等信息永久存入 Redis，再在 Cookie 中存一份登录凭证；
- 使用拦截器在所有的请求执行之前，从 Cookie 中获取登录凭证，只要 Redis 中该凭证有效并在有效期内，本次请求就会一直持有该用户信息（使用 ThreadLocal 持有用户信息，保证多台服务器上用户的登录状态同步）；
- 勾选记住我，则延长 Cookie 中登录凭证的有效时间；
- 用户登出，将凭证状态设为无效，并更新 Redis 中该登录凭证的相关信息。
下图是登录模块的功能逻辑图，并没有使用 Spring Security 提供的认证逻辑（我觉得这个模块是最复杂的，这张图其实很多细节还没有画全）
### 分页显示所有的帖子
- 支持按照 “发帖时间” 显示
- 支持按照 “热度排行” 显示（Spring Quartz）
- 将热帖列表和所有帖子的总数存入本地缓存 Caffeine（利用分布式定时任务 Spring Quartz 每隔一段时间就刷新计算帖子的热度/分数 — 见下文，而 Caffeine 里的数据更新不用我们操心，它天生就会自动的更新它拥有的数据，给它一个初始化方法就完事儿）
### 账号设置
- 修改头像（异步请求）
- 将用户选择的头像图片文件上传至七牛云服务器
- 修改密码
此处只画出修改头像：
### 发布帖子（异步请求）
发布帖子（过滤敏感词），将其存入 MySQL
### 显示评论及相关信息
> 评论部分前端的名称显示有些缺陷，有兴趣的小伙伴欢迎提 PR 解决 ~
关于评论模块需要注意的就是评论表的设计，把握其中字段的含义，才能透彻了解这个功能的逻辑。
评论 Comment 的目标类型（帖子，评论） entityType 和 entityId 以及对哪个用户进行评论/回复 targetId 是由前端传递给 DiscussPostController 的
一个帖子的详情页需要封装的信息大概如下：
### 添加评论（事务管理）
发布对帖子的评论（过滤敏感词），将其存入 MySQL
### 私信列表和详情页
### 发送私信（异步请求）
### 点赞（异步请求）
将点赞相关信息存入 Redis 的数据结构 set 中。其中，key 命名为 `like:entity:entityType:entityId`，value 即点赞用户的 id。比如 key = `like:entity:2:246` value = `11` 表示用户 11 对实体类型 2 即评论进行了点赞，该评论的 id 是 246
某个用户的获赞数量对应的存储在 Redis 中的 key 是 `like:user:userId`，value 就是这个用户的获赞数量
### 我的获赞数量
### 关注（异步请求）
- 若 A 关注了 B，则 A 是 B 的粉丝 Follower，B 是 A 的目标 Followee
- 关注的目标可以是用户、帖子、题目等，在实现时将这些目标抽象为实体（目前只做了关注用户）
将某个用户关注的实体相关信息存储在 Redis 的数据结构 zset 中：key 是 `followee:userId:entityType` ，对应的 value 是 `zset(entityId, now)` ，以关注的时间进行排序。比如说 `followee:111:3` 对应的value `(20, 2020-02-03-xxxx)`，表明用户 111 关注了实体类型为 3 即人(用户)，该帖子的 id 是 20，关注该帖子的时间是 2020-02-03-xxxx
同样的，将某个实体拥有的粉丝相关信息也存储在 Redis 的数据结构 zset 中：key 是 `follower:entityType:entityId`，对应的 value 是 `zset(userId, now)`，以关注的时间进行排序
### 关注列表
### 发送系统通知
### 显示系统通知
### 搜索
- 发布事件
- 发布帖子时，通过消息队列将帖子异步地提交到 Elasticsearch 服务器
- 为帖子增加评论时，通过消息队列将帖子异步地提交到 Elasticsearch 服务器
- 搜索服务
- 从 Elasticsearch 服务器搜索帖子
- 从 Elasticsearch 服务器删除帖子（当帖子从数据库中被删除时）
- 显示搜索结果
类似的，置顶、加精也会触发发帖事件，就不再图里面画出来了。
### 置顶加精删除（异步请求）
### 网站数据统计
- 独立访客 UV
- 存入 Redis 的 HyperLogLog
- 支持单日查询和区间日期查询
- 日活跃用户 DAU
- 存入 Redis 的 Bitmap
- 支持单日查询和区间日期查询
- 权限管理（Spring Security）
- 只有管理员可以查看网站数据统计
### 帖子热度计算
每次发生点赞（给帖子点赞）、评论（给帖子评论）、加精的时候，就将这些帖子信息存入缓存 Redis 中，然后通过分布式的定时任务 Spring Quartz，每隔一段时间就从缓存中取出这些帖子进行计算分数。
帖子分数/热度计算公式：分数（热度） = 权重 + 发帖距离天数
```java
// 计算权重
double w = (wonderful ? 75 : 0) + commentCount * 10 + likeCount * 2;
// 分数 = 权重 + 发帖距离天数
double score = Math.log10(Math.max(w, 1))
+ (post.getCreateTime().getTime() - epoch.getTime()) / (1000 * 3600 * 24);
```
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### 序章
- [必读：Echo 项目的 README](https://mp.weixin.qq.com/s/iiukwRNW1-my1q6UjYl4iw)
- [Echo 项目结构分析](https://mp.weixin.qq.com/s/dZqSB0EN5-rmGQeG3Lx2jA)
- [Echo 数据库表是如何设计的](https://mp.weixin.qq.com/s/DG549DzLy3NhXwpsOWaXYA)
- [Echo 技术选型分析](https://mp.weixin.qq.com/s/tTBzyMklFtBfkyvuh8W0Nw)
### 部署篇
- [Echo 在 Windows 环境下的部署](https://mp.weixin.qq.com/s/ZgYGqLB5_rfCXNrW9jqgtQ)
- [Echo 在 Linux 服务器上的部署](https://mp.weixin.qq.com/s/q9X5sJv7mtPaSApZB0PxPA)
### 业务逻辑篇
- [Echo 的注册功能是怎么做的](https://mp.weixin.qq.com/s/SC2FRPrVUbNw5ySHopOpHQ)
### 技术要点篇
- 代更
### 常见面试题
- 待更
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