发帖
雷达卡
系统架构设计
本任务分发管理系统基于SpringBoot构建，采用清晰的分层架构，确保系统的可维护性与扩展性。整体结构划分为多个核心功能模块，协同完成任务调度、权限管理与流程控制等关键业务。
核心模块说明
- 任务管理模块：涵盖任务的创建、分配及全生命周期状态追踪，保障执行过程透明可控。
- 权限控制模块：采用RBAC模型实现细粒度权限划分，支持角色与资源的灵活绑定。
- 工作流引擎：集成Activiti 7.0或Flowable 6.0，驱动任务在不同审批节点间的自动流转。
- 消息通知模块：通过邮件和站内信机制，及时推送任务变更与提醒信息。
- 统计报表模块：利用数据可视化技术展示任务完成率、响应时效等关键指标。
技术栈选型
后端技术体系
- 开发框架：SpringBoot 2.7.x 配合 Spring Security 实现安全控制
- 流程引擎：Activiti 7.0 或 Flowable 6.0 支持复杂流程定义与执行
- 持久化层：Spring Data JPA 结合 QueryDSL 提供类型安全的查询能力
- 缓存中间件：Redis 6.x 用于高频数据缓存
- 异步通信：RabbitMQ 3.9 负责解耦服务间的消息传递
前端技术栈
- 前端框架：Vue 3.x 搭配 Element Plus 构建响应式界面
- 图表展示：ECharts 5.0 实现多维度数据可视化
- 网络请求：Axios 作为HTTP客户端处理前后端交互
数据库设计
系统主要实体包括用户、任务及审批流程，其表结构设计如下：
CREATE TABLE sys_user (
user_id BIGINT PRIMARY KEY,
dept_id BIGINT,
username VARCHAR(50) UNIQUE,
password VARCHAR(100)
);
CREATE TABLE sys_task (
task_id BIGINT PRIMARY KEY,
creator_id BIGINT,
assignee_id BIGINT,
task_name VARCHAR(255),
status TINYINT DEFAULT 0,
deadline DATETIME
);
CREATE TABLE task_approval_flow (
flow_id BIGINT PRIMARY KEY,
task_id BIGINT,
approver_id BIGINT,
approval_result TINYINT
);
关键功能实现
任务智能分配算法
系统根据用户当前负载与技能匹配度进行最优指派，优先级高的任务优先处理：
public List<Task> distributeTasks(List<User> users, List<Task> tasks) {
return tasks.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Task::getPriority).reversed())
.map(task -> {
User assignee = users.stream()
.min(Comparator.comparingInt(u ->
u.getCurrentWorkload() + u.getSkillGap(task.getSkillRequirements()))
).get();
task.setAssignee(assignee);
assignee.increaseWorkload();
return task;
}).collect(Collectors.toList());
}
工作流配置示例
以下为一个典型任务审批流程的BPMN片段：
<process id="taskApproval" name="Task Approval Process">
<startEvent id="start"/>
<userTask id="submitTask" name="Submit Task"/>
<sequenceFlow sourceRef="start" targetRef="submitTask"/>
<userTask id="leaderApprove" name="Leader Approval">
<potentialOwner>
<resourceAssignmentExpression>
<formalExpression>role:leader</formalExpression>
</resourceAssignmentExpression>
</potentialOwner>
</userTask>
<sequenceFlow sourceRef="submitTask" targetRef="leaderApprove"/>
</process>
性能优化策略
缓存机制设计
- 使用Redis缓存组织架构等访问频繁的基础数据
- 整合Ehcache与Redis实现两级缓存体系，提升读取效率
- 对分页查询的任务列表结果进行缓存，减少数据库压力
CREATE INDEX idx_task_status_deadline ON sys_task(status, deadline)数据库性能调优
- 在常用查询字段上建立复合索引以加速检索
- 采用读写分离架构分散主库负载
- 针对大文本字段实施垂直分表，提升查询性能
安全控制方案
- 认证机制：采用JWT令牌实现无状态身份验证
- 权限校验：通过注解方式在方法级别控制访问权限
@PreAuthorize("hasRole('ADMIN')")系统集成方案
- 账号同步：支持LDAP/AD域账户对接，统一身份源
- 消息通道：与企业微信、钉钉集成，实现实时通知触达
- 文件存储：对接OSS或MinIO对象存储服务，管理附件资源
- 单点登录：通过CAS协议实现跨系统无缝登录体验
监控与运维体系
系统构建了完善的监控机制，覆盖应用运行状态、服务健康度、异常告警等多个维度，保障高可用性与快速故障响应。
系统概述：
本系统集成了多种现代化的运维与监控技术，旨在实现对应用服务的全方位监控、高效部署及日志分析。通过构建完整的可观测性体系，提升系统的稳定性与可维护性。
核心监控组件包括基于 Spring Boot Admin 的应用运行状态监控，结合 Prometheus 与 Grafana 实现对系统性能指标的采集、可视化展示，支持实时查看 CPU、内存、请求吞吐量等关键数据。
在日志管理方面，采用 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）架构进行集中式日志收集与分析，便于问题追踪和系统审计。
为深入掌握业务运行状况，系统在关键业务流程中设置了埋点监控机制，用于采集用户行为、交易成功率、响应延迟等核心业务指标，辅助决策与优化。
部署层面，采用 Docker 实现服务的容器化封装，确保环境一致性并提升部署灵活性。通过 Kubernetes 对容器集群进行自动化编排，实现服务的弹性伸缩、故障恢复与高可用管理。
持续集成与持续交付（CI/CD）流水线已完整配置，支持代码提交后自动触发构建、测试与部署流程，大幅提升发布效率与质量控制水平。
发布策略上引入蓝绿部署模式，保障系统升级过程中服务不中断，降低变更风险，实现平滑过渡。
功能参考图示：
京公网安备 11010802022788号
