#  intelligent-interview

**Repository Path**: limou3434/intelligent-interview

## Basic Information

- **Project Name**:  intelligent-interview
- **Description**: 一个在线接入智能模型的完整项目源代码
- **Primary Language**: Java
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-10-16
- **Last Updated**: 2025-03-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Intelligent Interview

## 项目简介

**Intelligent Interview** 是一款基于 SpringBoot 和 React 的智能面试刷题平台，采用前后端分离架构，并通过 Docker 容器化部署。平台支持分词搜索、高效刷题记录管理、权限控制、流控熔断等功能，为用户提供流畅的刷题体验。

## 代码仓库

- GitHub 仓库：[limou3434/intelligent-interview](https://github.com/limou3434/intelligent-interview)

## 技术架构

### 后端技术栈
- **SpringBoot**：后端核心框架
- **Redis**：高效缓存与刷题记录存储（bitmap）
- **MySQL**：题库和用户数据存储
- **Elasticsearch**：实现分词搜索，提高题目检索效率
- **Sa-Token**：权限认证和单点登录（SSO）
- **Sentinel**：流量控制与熔断降级
- **Nacos**：动态配置管理与黑名单机制
- **Druid**：SQL 监控和数据库优化

### 前端技术栈
- **React** + **Next.js**：响应式前端应用，服务端+客户端混合渲染
- **TypeScript**：提升代码可维护性
- **Redux**：全局状态管理
- **Ant Design + ProComponents**：现代化 UI 组件库

### 部署架构
- **Docker**：容器化部署，前后端均使用 Docker 运行
- **Nginx**：反向代理，实现负载均衡与跨域问题解决
- **Git Hooks**：自动化部署，定时拉取更新并重启 Docker 镜像

## 功能模块

### 1. 管理模块
- 管理员可对题库、题目、用户进行增删查改
- 支持批量操作，提高管理效率

### 2. 用户登录
- 基于 Sa-Token 实现用户身份认证
- 取代传统手写登录逻辑，增强安全性

### 3. 单点登录（SSO）
- 允许用户多端同时登录
- 同端登录互斥，保障账号安全

### 4. 分词搜索
- 基于 Elasticsearch 实现智能题目检索
- 支持高效分词，提高搜索精准度

### 5. 刷题记录管理
- 采用 Redis + bitmap 记录刷题历史
- 提供日历图展示刷题进度，直观分析用户刷题情况

### 6. 权限管理
- 采用 Sa-Token 进行细粒度权限控制
- 限制不同角色的访问权限

### 7. 动态黑名单
- 基于 Nacos 配置中心实现 IP 黑名单
- 结合请求拦截，防止恶意访问

### 8. 流控与熔断
- 使用 Sentinel 进行流量控制
- 保障系统高并发下的稳定性

### 9. 性能与安全优化
- **Caffeine**：本地缓存提升查询性能
- **Hotkey 探测**：自动缓存高频题目，减少数据库压力
- **SpringScheduler**：定期同步数据到 Elasticsearch，确保数据一致性
- **Nacos 动态黑名单**：自动更新黑名单，防止恶意攻击
- **Druid 监控 SQL**：优化数据库查询，提高性能

## 部署指南
1. **克隆仓库**
   ```bash
   git clone https://github.com/limou3434/intelligent-interview.git
   cd intelligent-interview
   ```
2. **构建 Docker 镜像并运行**
   ```bash
   docker-compose up -d
   ```
3. **访问系统**
   - 前端地址：http://localhost:3000
   - 后端 API：http://localhost:8080

## 贡献指南
欢迎对本项目提出 Issue 或 Pull Request，共同优化智能面试刷题平台。

## 许可证
本项目遵循 MIT 许可证，详情请见 [LICENSE](./LICENSE)。