【开题答辩实录分享】以《住宅小区在线服务平台》为例进行答辩实录分享
大家好，我是韩立。
写代码、跑算法、做产品，从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓，全栈都玩；带项目、讲答辩、做文档，也懂降重技巧。
这些年一直在帮同学定制系统、梳理论文、模拟开题，积累了不少“避坑”经验。
新学期开始，很多人卡在选题：想要新颖，又怕做不完。接下来我会持续分享一批“好上手且有亮点”的选题思路和完整开题答辩案例，给你参考，也给你灵感。关注我，毕业设计不再头秃！
住宅小区在线服务平台聚焦单个小区的数字化服务与管理，核心功能可概括为五大模块：
- 用户管理模块：支持用户注册登录，可维护个人资料、修改账号密码，保障仅注册用户使用平台服务；
- 物业管理模块：居民能在线提交维修报修请求并追踪进度，物业可响应居民请求、更新通知公告，还能管理小区电梯、门禁等公共设施；
- 社区通知模块：物业可发布小区公告与活动通知，提供居民与物业间的即时沟通渠道，同时设有社区论坛供居民交流互动；
- 社区服务模块：居民可预约快递领取时间与方式，也能查看社区活动信息并报名参与；
- 反馈与投诉模块：居民可提交问题建议与投诉内容，物业会对反馈和投诉进行处理与跟进回复。
开题陈述
尊敬的老师，大家好！我是 H 同学，我的毕业设计课题是《住宅小区在线服务平台的设计与实现》。
本系统面向单一小区，为居民和物业提供一站式在线服务，核心功能模块包括：用户注册与信息管理、物业报修与工单追踪、社区公告与即时消息、社区活动报名、快递代收预约、论坛互动及投诉建议。
技术栈采用 B/S 架构：后端基于 Node.js + Express，数据库使用 MongoDB 进行文档存储，前端采用 Vue3 + ElementPlus，文件存储对接 MinIO，消息推送与微信模板消息打通，整体计划 2025 年 5 月完成开发、测试与论文撰写。请各位老师批评指正。
答辩开始
评委老师：平台涉及缴费场景，MongoDB 无事务，如何保证账目一致性？
答辩学生：我将“订单”与“支付流水”嵌入同一文档，利用文档级原子性避免中间状态；同时在字段加入 version 版本号，后端更新时先比对版本，若失败则重试；每日凌晨跑定时任务批量对账，发现差异自动产生“差异单”并通知物业财务，人工二次确认，确保最终一致。
评委老师：Node.js 单线程，高并发图片上传会不会阻塞事件循环？
答辩学生：上传接口采用 busboy 流式解析，文件块直接流式转发至 MinIO，过程挂在 libuv 线程池；控制器只处理 URL 回调，事件循环耗时 <10 ms。实验室压测 200 并发、上传 5 MB 图片，CPU 占用稳定在 55%，无明显阻塞。
评委老师：论坛帖子需要敏感词过滤，怎样兼顾性能与准确率？
答辩学生：第一层在内存构建 DFA 敏感词树，时间复杂度 O(n)，平均延迟 <1 ms；第二层抽样 5% 帖子调用腾讯云内容安全 API，返回分值>90 自动隐藏，70-90 进入人工审核队列，<70 直接放行。双阶段过滤使 QPS 仍维持 1200 以上。
评委老师：微信模板消息有每日上限，如何避免“骚扰”并提升到达率？
答辩学生：采用“3+1”策略：账单到期前 7 天、到期日、逾期 7 天各推送 1 次，且仅 8:00-20:00 发送；同一账单 ID 写入 Redis 去重集合，30 天内不再重复；用户点击“已读”或完成支付立即把 ID 标记为 completed，彻底关闭后续提醒。
评委老师：公告“已读”统计若用户量巨大，MongoDB 数组无限增长会拖慢查询，怎么优化？
答辩学生：公告文档只保留最近 2000 条 userId，超出部分按 (date, billboardId) 分片写入已读分表；聚合时先在分片做 count，再回主表 sum，索引覆盖后百万级记录 200 ms 内返回；同时对数组字段建立 sparse 索引，避免全表扫描。
评委老师：未来若要对接小程序，需要改造哪些层？
答辩学生：① 认证层：新增 wx-guard.js 策略，通过 unionid 换取内部 uid，保持角色表不变；② 文件上传：新增 wx.uploadFile 路由，兼容小程序 chooseMedia；③ 长连接：用微信云开发 WebSocket 替代 Socket.IO，前端事件名保持统一；④ 业务接口不变，仅新增 /api/wx 前缀供小程序调用，整体约 30% 代码需调整，重构成本低。
评委老师：系统上线后 MongoDB 内存占用持续升高，你会如何一步一步排查与解决？
答辩学生：第一步，db.serverStatus() 查看 resident 内存是否接近物理上限；第二步，打开 profiler 捕获 >100 ms 慢查询，用 explain() 检查是否缺失索引导致 COLLSCAN；第三步，对只读历史数据执行 db.collection.compact() 释放碎片；第四步，若 Working Set 仍过大，把冷数据迁移到二级节点，并调整 wiredTigerCacheSizeGB 为物理内存 50%；第五步，利用 MongoDB Atlas Performance Advisor 自动生成索引建议，持续监控内存与磁盘 I/O 对账曲线，确保在 80% 以下安全运行。
评价与总结
H 同学对 MongoDB 无事务一致性、Node.js 高并发、内容安全双阶段过滤、微信消息去重以及未来小程序迁移等关键技术均有较为深入的方案与数据支撑，性能排查思路清晰，体现出较强的工程意识与动手能力。后续建议在论文中补充缴费对账的量化测试、MongoDB 分片压测截图及 JWT→UnionID 迁移的代码片段，将更具说服力。总体来看，研究目标明确，技术路线可行，时间安排合理，开题答辩通过，请按计划继续推进，期待最终成果。
以上是H同学的毕业设计答辩过程，如果你现在还没有参加答辩，还是开题阶段，已经选好了题目不知道怎么写开题报告，可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容，列表中的开题报告都是往届真实的开题报告可参考。
