基于Jdk17+SpringBoot3AI智慧教育平台，告别低效学习，AI精准导学 + 新架构稳跑

在线职业教育早已不是 "上传视频 + 卖课" 的简单模式。当用户规模突破百万、课程交互需求激增、AI 技术重塑学习体验时，平台需要一套能扛住高并发、支撑智能化、适配技术迭代的底层架构。AI智慧教育平台正是在这样的背景下，从 逐步升级，不仅完成了技术栈的迭代，更构建了覆盖 "学 - 教 - 管 - 营" 全链路的在线教育生态。

核心技术特点解析
AI智教育平基于 
jdk17+SpringBoot3.3.5+SpringCloudAlibaba
进行升级，聚焦在线职业技能培训场景，融合了分布式架构、高并发处理、AI 智能服务等核心技术，具体特点如下：
1. 分布式架构与高可用设计
分布式锁与任务调度
基于自定义注解和 Redisson 实现分布式锁，解决跨服务资源竞争问题；集成 XXL-JOB 实现分布式任务调度，支持定时任务的集群化管理（如课程评分统计、日志清理等）。
服务治理
依托 SpringCloudAlibaba 生态，使用 Nacos 进行服务注册与配置管理，Sentinel 实现流量控制与熔断降级，Seata 保障分布式事务一致性。
全链路可观测性
通过 Prometheus+Grafana 收集系统指标（如接口响应时间、服务调用量），结合 SkyWalking 实现分布式链路追踪，快速定位问题。
2. 高性能数据处理与存储
多级缓存策略
采用 Caffeine 本地缓存（热点数据如课程分类）+Redis 分布式缓存（用户会话、学习进度），减少数据库访问压力；通过 Redis 合并写请求 + 定时任务异步持久化，优化高并发写入场景。
高效存储方案
使用 Minio 实现对象存储，支持大文件分片上传、秒传和断点续传（适配视频、课件等资源）；集成 InfluxDB 存储日志与数据埋点信息，满足高写入、高查询性能需求。
数据库优化
针对高并发场景（如课程报名、优惠券领取），通过分库分表（如排行榜数据）、LUA 脚本（优惠券秒杀）保障数据一致性与性能。
3. 消息与异步处理
可靠消息与延迟队列
基于 RabbitMQ 实现可靠消息投递（如订单状态变更通知）和延迟消息（如课程过期提醒），结合 DelayQueue 处理本地延迟任务，提升系统异步处理能力。
并发任务处理
使用 CompletableFuture+CountDownLatch 实现多任务并行处理（如课程数据统计、多平台支付结果校验），提高任务执行效率。
日志削峰
通过网关全局过滤器拦截请求日志，结合 Redis 临时存储 + MQ 异步消费，解决高并发下日志写入压力。
4. 业务场景深度优化
视频服务
整合腾讯云 VOD，实现视频加密（防盗链）、点播、审核及雪碧图生成，同时提供高并发高精度的视频进度记录与回放方案。
支付与交易
集成支付宝、微信支付的多平台支付系统，支持订单拆单退款；基于 Spring 状态机优化订单状态流转，确保交易流程清晰可控。
互动功能
实现通用问答（评论）、高性能点赞系统、多人在线群聊（WebSocket），并通过 DFA 有穷自动机算法过滤聊天违禁词。
营销系统
支持高并发优惠券领取（秒杀方案）、智能优惠券叠加推荐（MapReduce 思想），以及高性能签到、积分排行榜（实时与历史排行）。
5. AI 智能服务集成
个人知识库
兼容 jdk8 的 Langchain4j 框架整合 Qdrant 向量数据库，实现用户上传文档（如笔记、课件）的解析与向量存储，支持基于语义的精准检索。
AI 辅助学习
对接 AI 模型提供课程咨询、知识讲解等功能，未来计划结合阿里云百炼平台实现 AI 语音对话，提升学习交互体验。
6. 搜索与推荐
智能搜索
基于 Elasticsearch 实现课程检索，支持搜索提词器（拼音、首字母联想）、检索历史记录，提升用户搜索效率。
个性化推荐
通过数据埋点构建用户画像，结合课程内容特征实现 “猜你喜欢”“精品好课” 等推荐，优化学习内容触达。

平台架构设计
平台采用微服务架构，按业务域拆分为多个独立服务，配合前端分层设计，形成 “前端 - 网关 - 服务 - 存储” 的完整架构体系。
1. 整体架构分层
前端层
分为管理端和用户端，均基于 Vue3+vite+Tdesign+pinia 开发，分别面向后台管理员 / 教师和学员，提供差异化交互界面。
网关层
通过 tj-gateway 实现请求路由、鉴权、日志拦截、流量控制，作为系统统一入口。
服务层
按业务拆分多个微服务，通过 SpringCloudAlibaba 实现服务注册、发现与通信。
存储层
包括关系型数据库（MySQL）、缓存（Redis）、对象存储（Minio）、向量数据库（Qdrant）、时序数据库（InfluxDB）、搜索引擎（Elasticsearch）等。
中间件层
集成 RabbitMQ（消息）、XXL-JOB（任务调度）、Redisson（分布式锁）、Nacos（配置 / 注册）等，支撑服务高可用运行。

2. 核心服务模块

模块名称	核心功能
auth	统一认证授权中心，处理用户登录、权限校验（基于 OAuth2.0）
course	课程管理中心，负责课程创建、编辑、目录管理、视频关联等
learning	学习中心，管理学习进度、笔记、签到、积分、学习计划等
pay	支付中台，集成多支付渠道，处理支付、退款、对账等
trade	交易中心，管理订单创建、状态流转、拆单等
chat	AI 智能服务，实现 AI 对话、个人知识库管理、智能推荐等
search	搜索系统，提供课程检索、提词、个性化推荐
data	数据中心，处理日志分析、流量统计、数据展板（Kibana）等
message	消息中心，负责系统通知、用户私聊、群聊（WebSocket）
promotion	营销中心，管理优惠券、折扣活动、积分商城等

核心平台功能
平台功能按角色场景拆分，每个模块聚焦具体需求，形成完整业务链路。
1. 学员端：让学习更高效、更沉浸
课程学习
支持视频点播（腾讯云 VOD 加密保护）、直播互动，高精度记录学习进度（支持回放断点续传）；
学习辅助
AI 对话答疑、学习计划制定、章节测试与考试，形成 "学 - 练 - 测" 闭环；
互动社交
课程评论、问答点赞、同学群聊，提升学习氛围感。
2. 教师端：让教学更轻松、更精准
课程管理
在线创建课程、上传课件、编辑章节，支持视频自动审核；
学员管理
查看学员学习数据、回复问答、发起直播答疑，实时掌握教学效果；
数据看板
课程访问量、完课率、考试通过率等核心指标可视化，辅助优化教学内容。
3. 管理端：让运营更精细、更可控
平台运营
优惠券发放、营销活动配置、支付对账，支持支付宝 / 微信多渠道支付；
权限管理
基于角色的权限控制，区分管理员、教师、学员操作范围；
数据监控
用户增长、流量分布、订单交易等数据实时展示，Kibana 生成数据大屏辅助决策。

代码实现
1. 大文件分块合并
@Service
@Slf4j
public class FileMergeServiceImpl implements FileMergeService {
/**
* 合并分块文件
* @param chunkFolderPath 分块文件夹路径
* @param originalFilePath 原始文件路径（用于校验）
* @param mergeFilePath 合并后文件路径
* @return 是否合并成功
*/
@Override
public boolean mergeChunks(String chunkFolderPath, String originalFilePath, String mergeFilePath) throws IOException {
File chunkFolder = new File(chunkFolderPath);
File originalFile = new File(originalFilePath);
File mergeFile = new File(mergeFilePath);
// 校验分块文件夹是否存在
if (!chunkFolder.exists() || !chunkFolder.isDirectory()) {
log.error("分块文件夹不存在: {}", chunkFolderPath);
return false;
}
// 删除已存在的合并文件
if (mergeFile.exists() && !mergeFile.delete()) {
log.error("删除已有合并文件失败: {}", mergeFilePath);
return false;
}
mergeFile.createNewFile();
// 读取分块文件并排序
File[] chunkFiles = chunkFolder.listFiles();
if (chunkFiles == null || chunkFiles.length == 0) {
log.error("分块文件为空: {}", chunkFolderPath);
return false;
}
List<File> sortedChunks = Arrays.stream(chunkFiles)
.sorted(Comparator.comparingInt(f -> Integer.parseInt(f.getName())))
.collect(Collectors.toList());
// 合并分块
try (RandomAccessFile rafWrite = new RandomAccessFile(mergeFile, "rw")) {
byte[] buffer = new byte[1024 * 8]; // 8KB缓冲区
for (File chunk : sortedChunks) {
try (RandomAccessFile rafRead = new RandomAccessFile(chunk, "r")) {
int len;
while ((len = rafRead.read(buffer)) != -1) {
rafWrite.write(buffer, 0, len);
}
}
}
}
// 校验文件完整性（MD5对比）
try (FileInputStream originalIn = new FileInputStream(originalFile);
FileInputStream mergeIn = new FileInputStream(mergeFile)) {
String originalMd5 = DigestUtils.md5Hex(originalIn);
String mergeMd5 = DigestUtils.md5Hex(mergeIn);
return originalMd5.equals(mergeMd5);
}
}
}
2. 搜索服务
@Service
@Slf4j
public class SuggestionServiceImpl implements SuggestionService {
@Autowired
private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchTemplate;
/**
* 获取搜索建议（关键词+拼音+首字母）
*/
@Override
public List<String> getSuggestions(String keyword) {
if (StringUtils.isBlank(keyword)) {
return Collections.emptyList();
}
// 构建三个维度的补全查询
CompletionSuggestionBuilder keywordSuggest = SuggestBuilders
.completionSuggestion("keyword")
.prefix(keyword, Fuzziness.ONE) // 允许1个字符误差
.size(10);
CompletionSuggestionBuilder pinyinSuggest = SuggestBuilders
.completionSuggestion("keywordPinyin")
.prefix(keyword, Fuzziness.ZERO)
.size(10);
CompletionSuggestionBuilder initialSuggest = SuggestBuilders
.completionSuggestion("keywordSequence")
.prefix(keyword.toUpperCase(), Fuzziness.ZERO)
.size(10);
// 组合查询
SuggestBuilder suggestBuilder = new SuggestBuilder()
.addSuggestion("keyword_suggest", keywordSuggest)
.addSuggestion("pinyin_suggest", pinyinSuggest)
.addSuggestion("initial_suggest", initialSuggest);
NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
.withSuggestBuilder(suggestBuilder)
.build();
// 执行查询
SearchHits<SuggestIndex> hits = elasticsearchTemplate.search(query, SuggestIndex.class);
Suggest suggest = hits.getSuggest();
if (suggest == null) {
return Collections.emptyList();
}
// 合并去重结果
Set<String> suggestions = new LinkedHashSet<>(); // 保持顺序+去重
extractSuggestions(suggest, "keyword_suggest", suggestions);
extractSuggestions(suggest, "pinyin_suggest", suggestions);
extractSuggestions(suggest, "initial_suggest", suggestions);
return new ArrayList<>(suggestions);
}
// 提取单个建议结果
private void extractSuggestions(Suggest suggest, String name, Set<String> result) {
CompletionSuggestion completion = suggest.getSuggestion(name);
completion.getEntries().forEach(entry -> 
entry.getOptions().forEach(option -> {
// 优先从命中实体取标题，否则用建议文本
String title = option.getHit().getSource().getTitle();
result.add(StringUtils.isNotBlank(title) ? title : option.getText().string());
})
);
}
}
3. AI 课程陪学实时对话
@Service
@Slf4j
public class AiChatServiceImpl implements AiChatService {
@Autowired
private StreamingChatLanguageModel streamingChatModel;
/**
* 实时AI聊天（SSE流推送）
*/
@Override
public SseEmitter chatWithAi(String sessionId, String message) {
// 校验登录状态
Long userId = UserContext.getUser();
if (userId == null) {
SseEmitter errorEmitter = new SseEmitter(0L);
errorEmitter.completeWithError(new UnauthorizedException("请先登录"));
return errorEmitter;
}
// 创建SSE发射器（30分钟超时）
SseEmitter emitter = new SseEmitter(1800000L);
// 注册回调
emitter.onTimeout(() -> {
log.warn("SSE连接超时: sessionId={}", sessionId);
emitter.complete();
});
emitter.onError(e -> log.error("SSE异常: sessionId={}", sessionId, e));
// 调用大模型流式生成
try {
streamingChatModel.generate(buildPrompt(message), new StreamingResponseHandler<AiMessage>() {
@Override
public void onNext(String chunk) {
try {
// 发送单个文本块（SSE格式）
emitter.send(SseEmitter.event()
.name("message")
.data(chunk, MediaType.TEXT_PLAIN));
} catch (IOException e) {
log.error("发送SSE消息失败", e);
emitter.completeWithError(e);
}
}
@Override
public void onComplete(Response response) {
try {
// 发送结束标记
emitter.send(SseEmitter.event()
.name("done")
.data("[DONE]"));
emitter.complete();
} catch (IOException e) {
log.error("发送结束消息失败", e);
}
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
log.error("AI生成异常", error);
emitter.completeWithError(error);
}
});
} catch (Exception e) {
log.error("AI调用失败", e);
emitter.completeWithError(e);
}
return emitter;
}
// 构建提示词（附加上下文）
private String buildPrompt(String message) {
return PromptBuilder.buildSystemMessage(getContextFromRedis(), message);
}
// 从Redis获取会话上下文
private String getContextFromRedis() {
// 实际实现需从Redis查询历史对话
return "";
}
}
4. 优惠券兑换码生成
@Service
@Slf4j
public class ExchangeCodeGenerateService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
@Autowired
private ExchangeCodeMapper exchangeCodeMapper;
// Redis自增键前缀
private static final String SERIAL_KEY = "promotion:coupon:code:serial:";
// 兑换码批次缓存键
private static final String BATCH_KEY = "promotion:coupon:code:batch:";
/**
* 异步生成优惠券兑换码
*/
@Async("codeGenerateExecutor") // 自定义线程池
public void generateExchangeCodes(Coupon coupon) {
int totalNum = coupon.getTotalNum();
if (totalNum <= 0) {
log.warn("优惠券{}无需生成兑换码（数量为0）", coupon.getId());
return;
}
// 1. 生成连续序列号（Redis自增保证唯一性）
String serialKey = SERIAL_KEY + coupon.getId();
Long maxSerial = redisTemplate.opsForValue().increment(serialKey, totalNum);
if (maxSerial == null) {
log.error("生成序列号失败: couponId={}", coupon.getId());
return;
}
int startSerial = maxSerial.intValue() - totalNum + 1;
// 2. 批量生成兑换码
List<ExchangeCode> codes = new ArrayList<>(totalNum);
for (int i = startSerial; i <= maxSerial; i++) {
String code = CodeUtil.generateCode(i, coupon.getId()); // 自定义编码规则
ExchangeCode exchangeCode = new ExchangeCode();
exchangeCode.setId((long) i);
exchangeCode.setCode(code);
exchangeCode.setCouponId(coupon.getId());
exchangeCode.setExpireTime(coupon.getEndTime());
exchangeCode.setStatus(CodeStatus.UNUSED);
codes.add(exchangeCode);
}
// 3. 批量入库
exchangeCodeMapper.batchInsert(codes); // MyBatis-Plus批量插入
log.info("优惠券{}生成{}个兑换码完成", coupon.getId(), totalNum);
// 4. 缓存批次信息（用于后续查询）
redisTemplate.opsForValue().set(BATCH_KEY + coupon.getId(), startSerial + "-" + maxSerial, 7, TimeUnit.DAYS);
}
}
4. 用户私信功能
package com.example.foodchain.service.impl;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.example.foodchain.mapper.OrderMapper;
import com.example.foodchain.model.Order;
import com.example.foodchain.service.OrderService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.Date;
import java.util.UUID;
/**
* 订单服务实现类
*/
@Service
public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl<OrderMapper, Order> implements OrderService {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Override
public String createOrder(Order order) {
// 生成订单编号（ORDER+日期+随机数）
String dateStr = new java.text.SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(new Date());
String orderNo = "ORDER" + dateStr + UUID.randomUUID().toString().substring(0, 6);
// 设置订单默认信息
order.setOrderNo(orderNo);
order.setOrderStatus(0); // 待支付
order.setCreateTime(new Date());
// 插入数据库
orderMapper.insert(order);
return orderNo;
}
}
5. 课程知识库文件解析
@Service
@Slf4j
public class KnowledgeParseServiceImpl implements KnowledgeService {
@Autowired
private QdrantClient qdrantClient;
@Autowired
private MinioClient minioClient;
/**
* 上传课程资料并解析入库
*/
@Override
@Transactional
public void uploadCourseDoc(MultipartFile file, Long courseId) {
try {
// 1. 保存文件到MinIO
String fileKey = "course/knowledge/" + courseId + "/" + UUID.randomUUID();
minioClient.putObject(
PutObjectArgs.builder()
.bucket("mooc-knowledge")
.object(fileKey)
.stream(file.getInputStream(), file.getSize(), -1)
.build()
);
// 2. 解析文件内容（支持PDF/Markdown）
List<String> chunks = parseFile(file, fileKey);
// 3. 分块嵌入向量并写入Qdrant
for (String chunk : chunks) {
// 生成向量
float[] vector = EmbeddingUtil.embed(chunk);
// 构建向量点（包含课程ID用于过滤）
Point point = Point.builder()
.id(UUID.randomUUID().toString())
.vector(vector)
.payload(Map.of(
"content", chunk,
"course_id", courseId,
"file_key", fileKey,
"create_time", LocalDateTime.now().toString()
))
.build();
// 写入向量库
qdrantClient.upsert(UpsertPoints.builder()
.collectionName("course_knowledge")
.points(Collections.singletonList(point))
.build());
}
} catch (Exception e) {
log.error("上传课程知识库失败", e);
throw new BadRequestException("文件解析失败");
}
}
// 解析文件为文本块（按章节/段落拆分）
private List<String> parseFile(MultipartFile file, String fileKey) throws IOException {
String fileName = file.getOriginalFilename();
if (fileName.endsWith(".md")) {
return MarkdownParser.splitIntoChunks(new String(file.getBytes()));
} else if (fileName.endsWith(".pdf")) {
return PdfParser.splitIntoChunks(file.getInputStream());
} else {
throw new BadRequestException("仅支持PDF和Markdown文件");
}
}
}
6. AI 课程交互接口
import request from "@/utils/request.js";
const AI_COURSE_PREFIX = "/ct/course/ai";
// 课程AI陪学对话（流式）
export const courseAiChatStream = (params) => {
return request({
url: `${AI_COURSE_PREFIX}/chat/stream`,
method: "get",
params,
responseType: "stream", // 流式响应
});
};
// 上传课程资料到知识库
export const uploadCourseDoc = (file, courseId) => {
const formData = new FormData();
formData.append("file", file);
formData.append("courseId", courseId);
return request({
url: `${AI_COURSE_PREFIX}/knowledge/upload`,
method: "post",
data: formData,
headers: { "Content-Type": "multipart/form-data" },
});
};
// 获取课程知识库列表
export const getCourseKnowledgeList = (courseId) => {
return request({
url: `${AI_COURSE_PREFIX}/knowledge/list`,
method: "get",
params: { courseId },
});
};

5

UI展示

课程中心

考试中心

题目管理

数据中心

营销中心

订单管理

用户管理

用户端