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玩乐圈后端，主要包括笔记发布、点赞、收藏、关注等功能，满足海量用户高并发读写和一致性要求，接口压测并发量在2.4w TPS左右

组件、工具类封装

封装了多个通用功能模块的组件化封装，提升了代码的复用性和可维护性，包括用户上下文组件、接口切面日志组件、Jackson 自动化配置组件；全局异常捕获、自定义参数校验注解、响应工具类等等。

网关服务

实现统一路由管理、负载均衡；使用 SaToken 实现网关的统一鉴权；全局过滤器解析 Token 令牌，并将用户 ID 透传给下游服务。

认证服务

基于 RBAC 模型，使用 SaToken 实现用户的 JWT 登录认证（支持账号登录、手机验证码登录）、登出、用户自注册、密码修改；对接阿里云 SMS 服务，自定义线程池异步发送手机号验证码，并实现短信接口防刷。

分布式 ID 生成服务

整合美团 Leaf 源码，搭建分布式 ID 生成服务，以 Feign 接口的形式，对外提供号段 ID 生成、雪花算法 ID 生成 两种模式的分布式 ID 生成方式；使用 Jmeter 压测单机单节点，接口的吞吐量可达到 22000+/s , 平均响应耗时 4ms，日提供 19 亿+ 次的 ID。

OSS 对象存储服务

使用工厂模式 + 策略模式实现文件存储的扩展性，目前已支持阿里云 OSS、Minio 两种不同类型；并通过 Nacos 分布式配置，实现动态注册文件策略实现类 Bean 到 Spring 容器中。

KV 短文本键值存储服务

使用基于 RocksDB 存储引擎上构建的 Apache Cassandra，实现对平台短文本的的存储与查询，如笔记正文、评论内容等。

用户服务

提供用户的基本信息管理，如用户信息修改、注册、查询、密码更新（BCrypt 随机 “盐” 加密）等；使用 Redis + Caffeine 本地缓存构建二级缓存，实现对外提供的接口，能够支持对用户信息查询的高并发读，能够有效防止缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿。

笔记服务

支持用户进行笔记发布、编辑、查询、置顶、权限修改等功能。

1. 通过 CompletableFuture 并发调用下游服务，以降低接口响应耗时；并通过二级缓存，支持笔记详情查询的高并发读；
2. 笔记更新、删除时，使用 RocketMQ 广播服务，实现集群环境下，对本地缓存中缓存的删除，达到数据一致性；
3. 点赞接口支持高并发写：使用 Redis Bloom 布隆过滤器 (后优化为咆哮位图 Roaring Bitmap)，高性能判断用户是否点赞，通过 Redis ZSET + MQ 异步落库，消费者中使用 RateLimiter 令牌桶实现流量削峰，防止打垮数据库；

用户关系服务

1. 用户关注与取关：支持平台用户之间的关注、取关高并发写等社交操作，维护用户的社交关系链。通过 Redis 缓存 + 发送顺序消息 MQ 异步存库，实现接口的高并发写与操作的顺序性，使用 Lua 脚本，避免频繁操作 Redis 造成的性能瓶颈，且保证多次操作的原子性；消费者使用联合唯一索引保证关系记录的幂等性；
2. 粉丝列表、关注列表查询：通过 Redis ZSET 数据结构，针对两种列表，分别使用不同的策略来缓存热点数据，以支持的高并发读分页查询请求；

计数服务

用于统计用户的关注数、粉丝数、点赞数等各种计数需求，确保在大规模用户互动下，计数服务依然具备高性能与高可用性。 通过消费用户行为操作的 MQ，如关注、取关, 在消费者中，使用 BufferTrigger 进行流量聚合，如 1000 条一批，1s 写入一次，先将计数数据写入 Redis 中, 再异步流量削峰进行落库，以支持高并发写；

数据对齐服务

通过补偿方案，实现计数的最终的一致性。

1. 使用 XXL-Job 定时调度任务，预创建 各维度日增量计数变更记录表；通过消费 MQ, 完成各维度当日发生变更的计数记录的存储；
2. 设计并实现 分片广播任务，通过并行计算优化大数据量的处理速度，确保凌晨时段内计数对齐任务的高效执行；