采用Docker容器搭建Eureka集群、Redis集群、Mysql集群、RocketMQ集群、Elasticseach集群；框架搭建：1.使用SpringCould框架作为服务架构，使用SpringBoot、SSM实现系统主架构，使用Nginx统一接口服务；2.采用日志记录、全局异常处理、自定义业务异常方式实现Bug的全局追踪；3.搭建网关微服务解决管理调用各种为服务问题；4.编写微服务过滤器，拦截恶意的网站攻击；5.采用令牌桶算法进行限流，提升网站的抗压能力；6.采用Bcrypt密码加密，极大地保证了用户账号的安全性；7.采用JWT、网关设计微服务鉴权，实现对不同用户进行权限验证；8.使用CORS解决网站跨域调用问题；9.搭建分布式文件系统FastDFS解决文件储存问题；商品模块：1.创建模板表、规格表、参数表，使得模板与规格一对多关系，模板与参数一对一关系解决商品规格参数管理问题；2.创建商品分类表，使得商品分类表与模板表多对一的关系，解决商品多级分类问题；3.使用snowflake生成分布式id；4.创建spu、sku表实现对商品的新增和修改；5.在SPU表中创建枚举类型审核状态字段、逻辑删除字段解决商品审核上下架问题；推荐模块：1.采用OpenResty技术，构造超高性能的web系统，有效的抵御高并发；2.编写lua脚本实现缓存预热与二级缓存查询，真正意义上实现读写分离，有有效减缓数据库压力，从而提升广告推荐的加载速度；3.使用漏桶算法实现控制速率限流，有效抵御高并发；4.使用RabbitMQ用于接受广告更新通知，确立首页广告的实时性；5.使用RabbitMQ创建商品上架交换机，使用分列模式交换机考虑商品上架的逻辑；6.使用elasticserach、ik中文分词器、libana构建索引库；7.使用ElasticsesrchTemplate实现高亮搜索；购物车模块：在Redis中根据用户id去保存详情，每次查看根据用户id从Redis中获取；秒杀模块：1.秒杀异步下单，用户下单时基于JWT令牌信息登录人信息认证，确认订单属于谁的，调用异步线程来下单来解决服务器的压力，和数据的压力；2.使用Redisincrde原子性递增来防止恶意刷单，更新秒杀服务下单，设置防重方法；3.使用RateLimiter精心限流计算，减缓服务器压力；

1.采用SpringBoot、SSM实现系统主框架，使用Shiro框架进行权限验证；2.采用日志记录、全局异常处理、自定义业务异常方式实现Bug的全局追踪；3.采用编写过滤器的方式有效防止XSS注入攻击；前端：UNI-APP框架、VUE、Less作为前段系统主框架；用户模块：后端：1.采用SpringBootEmail工具包向员工发送激活码进行用户身份的验证；2.利用Redis缓存过期机制缓存激活码，从而减轻数据库的的压力；3.采用RBAC模型多表查询，JWTtoken验证、Shiro认证授权、SpringAOP、Redis设计双令牌机制、缓存令牌机制解决令牌刷新问题，从而实现为用户赋予权限；4.采用腾讯云存储功能保存用户头像，解决小程序部署体积过大问题；前端：1.使用HTML、CSS构建登录注册页面;2.采用获取*临时授权字符串、调用*用户基本信息的方式获取用户的唯一标识（openID）、以及基本信息;3.使用Vue双向绑定机制、全局配置路由、封装Ajax技术实现数据的交互。角色模块：后端：使用用户标、部门表、权限表多表联查的方式，为用户赋予角色，权限。前端：采用封装路由、只注入的方式锁定用户权限与角色。签到模块：后端：1.采用Linux部署Pythony人脸识别镜像，实现人脸识别功能；2.导入DateUtil工具包、配置系统常量、对签到表、工作日表、节假日表进行CRUD操作判断当天是否可以签到，是否重复签到、是否旷工、是否迟到周签到记录、月签到记录、是否存在人脸模型数据、保存人脸识别数据、员工所处地区风险等级等功能；3.通过开通腾讯位置云服务，实现经纬度坐标转换位置的实现。4.通过使用jsoup解析html的方式，请求本地宝获取地区风险等级困难。前端：1.使用html、css编写签到、签到数据统计页面；2.通过使用标签调用系统相机进行拍照的方式解决人脸识别签到照相问题；3.通过定义点击函数的方式实现拍照和重拍的逻辑；4.通过调用getLocation接口的方式去获取当前位置的经纬度；消息模块：后端：1.通过使用冷热数据分离，热数据定期归档、冷数据储存一段时间销毁，释放储存空间优化MongoDB存储的方式,来确保MongoDB可以存储大量数据；2.使用异步多线程、RabbitMQ（削峰填谷）实现数据库CRUD操作正常进行，安全的存入大量

用户模块：1.采用云之讯短信服务，实现短信收发功能；2.采用单点登录SSO、Redis缓存、JWT技术，实现用户登录身份的校验；3.采用在Mysql中创建用户表、用户信息表来记录用户的基本信息；采用阿里云OSS服务作为图片服务器，实现对用户头像的保存；采用虹软开放平台人脸识别技术，实现对用户头像的人脸识别；交友模块：1.使用SparkMlib技术智能推荐算法，根据用户的行为进行打分，实现用户的智能推荐；2.采用MongoDB记录推荐用户、被推荐用户、推荐积分以及与Mysql数据库用户信息表联查实现今日佳人功能；3.采用拦截器缓存命中的方式统一控制缓存逻辑；4.使用Elasticsearchego实现用户位置查询功能；圈子模块：1.使用MongoDB实现动态数据以及操作数据存储、Redis实现缓存数据读写分离，解决大数据量操作的难题；2.数据库创建发布表、相册表、时间线表、评论表实现发布动态、查看动态、推荐动态功能；3.使用腾讯云服务存储动态相册文件；4.编写拦截器的方式，解决非用户查看用户动态问题；5.通过使用冷热数据分离，热数据定期归档、冷数据储存一段时间销毁，释放储存空间优化MongoDB存储的方式,来确保MongoDB可以存储大量数据；6.使用异步多线程、RabbitMQ（削峰填谷）实现数据库CRUD操作正常进行，安全的存入大量数据。消息模块：采用对接环信服务的方式实现即时通讯；（个人也曾尝试过自主实现，架构Netty+WebSocket+RocketMQ+MongoDB+Redis+Zookeeper+Mysql组合的方式）小视频模块1.采用搭建分布式存储系统FastDFS解决存储小视频的难题；2.使用权重值的计算方式解决小视频推荐问题；3.通过购买CDN服务，解决小视频加载速度问题；