中国软件杯大学生软件设计大赛参赛技术文档
1. 赛事背景与意义
中国软件杯大学生软件设计大赛作为国家级重点赛事，自2012年创办以来已成功举办十二届。本赛事由工业和信息化部、教育部等部委联合主办，旨在通过实战型软件开发项目，全面检验参赛团队的工程实践能力、技术创新水平和团队协作素养。2023年第十三届大赛共吸引全国1200余所高校的3.8万支队伍参与，在促进产教融合、培养高质量软件人才方面成效显著。
2. 系统应用场景
2.1 智慧校园解决方案
本参赛作品围绕"智能教务管理系统"展开设计，面向高校教务管理数字化转型需求。系统整合课表编排、考勤管理、成绩分析等核心模块，通过AI算法实现冲突检测准确率提升至98.6%。在中国软件杯大学生软件设计大赛往届优秀作品启发下，特别强化了移动端适配能力，支持微信小程序与APP双端同步。
2.2 工业物联网应用
针对制造业设备管理痛点，开发基于MQTT协议的设备监控子系统。通过部署在车间现场的边缘计算节点，实现设备运行状态实时采集（采样频率1Hz），异常检测响应时间控制在300ms以内。该模块设计参考了往届中国软件杯大学生软件设计大赛金奖项目的架构方案。
3. 技术架构说明
3.1 整体架构设计
采用微服务架构（Spring Cloud Alibaba 2022.0.0），服务注册中心选用Nacos 2.2.3，配置中心使用Apollo 2.1.0。前端采用Vue3+TypeScript技术栈，通过WebSocket实现实时数据推送。数据库层采用MySQL 8.0集群（3节点）+ Redis 6.2缓存，满足中国软件杯大学生软件设计大赛对系统高可用的评审要求。
![技术架构图]
（此处应插入架构示意图，显示前端、网关、微服务、数据库等组件的交互关系）
4. 系统使用说明
4.1 环境配置要求
| 组件名称 | 最低配置 | 推荐配置 |
| 开发环境 | JDK17/Node.js 16.x | IntelliJ IDEA 2023.1 |
| 运行环境 | 4核8G内存/50G存储 | 8核16G内存/SSD 200G |
| 数据库 | MySQL 8.0单实例 | MySQL MGR集群 |
| 网络条件 | 10Mbps带宽 | 100Mbps专用线路 |
4.2 核心功能操作
1. 智能排课模块：导入教师、教室基础数据后，点击"自动排课"按钮，系统将在3-5分钟内生成无冲突课表方案。支持手动拖拽调整，冲突检测算法实时提示潜在问题。
2. 设备监控看板：登录后进入IoT模块，可查看设备实时运行状态。阈值设置支持动态调整，历史数据查询精度达到毫秒级。
3. 移动端考勤：教师通过小程序发起课堂签到，系统自动生成考勤热力图。支持人脸识别（误识率<0.01%）与地理位置双重验证。
5. 关键技术实现
5.1 分布式事务控制
采用Seata 1.7.1处理跨服务事务，通过TCC模式保证课程调整与资源分配的原子性。在模拟测试中，10万次并发操作的事务成功率保持在99.98%以上，满足中国软件杯大学生软件设计大赛对系统健壮性的要求。
5.2 性能优化策略
1. 缓存分级机制：本地缓存（Caffeine）与分布式缓存（Redis）协同工作，课程数据查询响应时间从1200ms降至80ms。
2. SQL优化：通过Explain分析重构索引结构，复杂报表查询效率提升5倍。采用MyBatis-Plus 3.5.3.1实现动态SQL构建。
3. 异步处理：使用RocketMQ 5.0处理批量导入任务，单次可处理5万条设备日志，吞吐量达到8000条/秒。
6. 安全防护体系
6.1 认证与授权
集成Spring Security 6.1实现RBAC权限控制，支持OAuth2.0协议。敏感操作记录审计日志，用户密码采用BCrypt加密（迭代次数12次）。
6.2 数据安全措施
1. 数据库字段级加密（使用国密SM4算法）
2. 定时备份策略（每日全备+每小时增量备份）
3. 网络传输SSL/TLS 1.3加密
4. 漏洞扫描（集成OWASP Zap进行自动化检测）
7. 部署与维护
7.1 容器化部署方案
基于Docker 20.10.21构建镜像，编写docker-compose.yaml实现一键部署。支持Kubernetes集群部署，提供Horizontal Pod Autoscaler配置模板。
7.2 监控预警系统
1. Prometheus+Grafana监控体系：采集JVM、MySQL、Redis等300+指标
2. 短信/邮件告警阈值配置：CPU使用率>85%持续5分钟触发告警
3. 日志收集：ELK Stack实现日志实时分析，支持异常日志模式识别
8. 创新特色
本系统在第十三届中国软件杯大学生软件设计大赛的备赛过程中，实现了三项突破性创新：
1. 混合推荐算法：结合协同过滤与知识图谱，课程推荐准确率提升至92%
2. 轻量化AI推理：基于TensorFlow Lite的设备故障预测模型，内存占用降低70%
3. 无障碍设计：符合WCAG 2.1标准，支持屏幕阅读器与键盘导航操作
9. 参赛收获展望
通过参与中国软件杯大学生软件设计大赛，团队成员在需求分析、架构设计、性能调优等方面获得全面提升。系统已获得软件著作权2项，申请发明专利1项。未来计划与高校信息中心开展试点合作，持续完善系统的智能化水平，为教育数字化转型贡献青年力量。