【慕聘网】通过一个招聘网站项目，拥有Java高级开发的能力

起因

拥有7年的Go开发经验，拥有架构设计和项目管理经验，准备做一些Java相关的技术储备。在网上找了一些资料，发现SpringCloud是一个不错的选择，于是就有了这个项目。

项目介绍

项目是一个以SaaS为企业服务体系的系统化项目，项目包括运营管理系统和企业后台，用于招聘求职，用户端支持安卓下载体验，用于求职。

APP功能

1.默认用户角色为求职者，展示职位搜索、区域搜索、求职状态创建等功能。
2.消息功能包括聊天、语音、文字、表情、照片、视频发送。
3.简历刷新功能，每日有限制次数，结合多级缓存实现。
4.收藏关注功能。

HR功能

1.切换身份为HR，展示招聘者功能，包括职位发布、简历收藏、互动消息等。
2.HR个人主页和企业主页，展示个人信息、标签、签名、职位挑选等。

企业后台功能

1.企业后台包括控制面板、企业信息、招聘管理、面试记录等。
2.控制面板展示数据统计，包括区域地图、雷达图、饼状图、柱状图。
3.企业信息展示公司相册、营业执照等。
4.招聘管理展示HR信息、历史职位、面试记录。

慕聘网功能

1.慕聘网提供控制密码、人数统计、文章管理、企业管理等功能。
2.文章管理包括发布、发表、修改、删除、关闭、开启文章。
3.企业管理包括认证、审核、通过、失败等。
4.行业类别和职位类别管理，通过数据表实现。

数据字典与参数配置

1.数据字典包含福利待遇等分类，可查询、修改、开启、停用。
2.参数配置包括每日最大刷新次数、充值秒杀等设置。

技术栈

本微服务项目采用了当前主流的 Spring Cloud Alibaba 架构体系，核心技术栈如下：

• 核心框架：Java 17, Spring Boot 3.x, Spring Cloud 2022.x, Spring Cloud Alibaba 2022.x
• 微服务治理：
  • 注册中心/配置中心：Nacos Cluster
  • 流量防卫兵：Sentinel (限流、熔断、降级)
  • 分布式事务：Seata (AT/TCC/SAGA 模式)
  • 服务网关：Spring Cloud Gateway (JWT 鉴权、动态路由)
  • 负载均衡：Spring Cloud LoadBalancer
  • 链路追踪：Zipkin + Micrometer Tracing
• 数据存储：
  • 关系型数据库：MySQL 8.0 (主从集群、ShardingSphere 分库分表)
  • 分布式缓存：Redis 7 Cluster (Redisson 分布式锁、热点数据分级缓存)
  • 文档数据库：MongoDB (聊天记录、动态信息)
  • 搜索引擎：Elasticsearch 8.x + IK 分词器 (职位搜索、智能推荐)
  • 本地缓存：Caffeine
• 消息中间件：
  • 消息队列：RabbitMQ (异步解耦、可靠投递)
  • 数据同步：Canal (监听 Binlog 实时同步多级缓存)
• 其他组件：
  • 网络编程：Netty (基于 WebSocket 的即时通讯)
  • 对象存储：MinIO / Aliyun OSS
  • 分布式协调：Zookeeper + Curator
• DevOps & 运维：
  • 容器化：Docker, K8s (KubeSphere 容器平台)
  • 流水线：Jenkins + SonarQube + Harbor
  • 监控报警：Prometheus + Grafana
  • 反向代理：Nginx + OpenResty (Lua 脚本)

系统架构图

以下是项目的逻辑架构全景图：

架构原理解析

项目采用高性能、高可用的分层架构设计，具体流程与技术实现如下：

1. 全渠道接入：用户请求通过前端客户端发起，系统完美兼容 浏览器、iOS、Android、iPad 等多种终端，确保一致的交互体验。
2. 三层网关治理：请求依次流经 云负载均衡器 (SLB/CLB)、Nginx 业务网关 和 **微服务网关 (Spring Cloud Gateway)**。
   • 云负载均衡器：位于最前端，由云平台提供，负责海量高并发请求的初步分发。
   • Nginx 网关：作为反向代理，构建后方服务集群。深度结合 Lua 脚本和 Redis 构建三级缓存体系，极大提升响应速度并保护后方服务。
   • 微服务网关：基于 Spring Cloud Gateway，集成 限流防刷、熔断降级 等安全与稳定性策略，是微服务的统一入口。
3. 微服务体系：
   • 服务调用：业务微服务集群之间通过 OpenFeign/RPC 相互调用，并引入 Seata 解决复杂的分布式事务问题，确保数据最终一致性。
   • 治理中心：使用 Nacos 作为统一的注册中心和配置中心，实现服务的动态发现与秒级配置推送。
4. 数据与协调层：
   • 全文检索与分析：构建 Elasticsearch 体系，支持海量简历和职位的全文检索、图表统计、用户画像分析等核心功能。
   • 持久化方案：核心数据库使用 MySQL (由 MyBatis Plus 驱动)，并利用 Canal 监听 Binlog 实时同步多级缓存，保障数据的强一致性。
   • 异步与解耦：引入 RabbitMQ 消息队列，处理异步解耦、削峰填谷以及各类延迟任务（如面试自动提醒）。
   • 分布式协调：利用 Zookeeper 实现节点监听、动态配置管理以及分布式锁。
   • NoSQL 快照：MongoDB 负责存储系统信息快照、聊天记录以及海量的日志数据，提升非结构化数据的存取效率。

商业模式

通过对互联网常见盈利模式的分析，本项目（慕聘网）采用了最为核心且广泛应用的 B2B2C 模式，并结合了平台治理的思想。

常见商业模式定义

1. **C2C (Consumer to Consumer)**：消费者对消费者的模式。如慕课网的讲师与学生，平台提供流量，个人制作内容并卖给其他个人。
2. **B2C (Business to Customer)**：商家对客户的模式。商家通过网络平台直接向消费者销售产品或服务，是实体店转线上的主流模式。
3. **B2B2C (Business to Business to Customer)**：目前最普遍的电商及服务平台模式。平台、入驻商家共同向最终顾客提供服务。如京东、天猫。

慕聘网 B2B2C 模式解析

本项目是一个典型的 SaaS 多租户招聘平台，其商业逻辑可拆解为三个角色：

• **第一个 B (Platform Admin)**：即慕聘网平台。提供底层架构（如运营管理后台）、流量分发机制、多租户数据隔离技术以及收费服务参数配置。
• **第二个 B (Enterprise/HR)**：企业入驻商家。企业方（HR）作为内容的生产者，在平台上发布职位信息、筛选简历并支付各种增值服务费（如职位置顶、简历下载等）。
• **最终的 C (Candidate)**：求职者或个人用户。通过平台搜索、投递、即时通讯与 HR 互动。

核心价值流转

1. 平台赋能：慕聘网为各类企业（B2）提供招聘工具和平台治理能力。
2. 内容驱动：招聘方（B2）生产职位内容吸引求职者（C）。
3. 数据变现：通过数据字典和参数配置管理，实现诸如“每日刷新次数限制”、“会员秒杀”等商业闭环。

这种模式不仅在招聘行业盛行，也是目前市场上绝大多数中大型 SAAS 系统的商业基石。