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真实面试环境中，被问到的相关问题，感兴趣的可以看下
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1. 这个项目是你独立完成的吗？团队中你的职责是什么？
是的，这个项目是我独立完成的，从需求分析、系统设计到项目部署都我做的。重点工作包括：
- 使用 C++ 编写判题核心模块，实现对用户代码的编译、运行，判题功能
- 搭建了一个简单的 Web 界面，支持题目提交、实时查看运行的结果
- 也使用 MySQL 管理题目与提交记录，用makefile脚本完成自动化部署
2. 这个项目的主要目标是什么？为什么要做这个项目？
- 主要目标是搭建一个高性能、稳定、安全的在线评测系统，用于自动评判编程题的提交结果，支持多人并发提交
- 做这个项目的初衷，一方面是出于我对算法和系统编程的兴趣，另一方面我也想通过实践锻炼自己在 Linux 系统编程和 C++ 开发方面的能力，所以我就做了一个基于Linux的高性能在线OJ平台
3. 项目用了哪些技术？为什么选这些技术？
C++ STL 标准库，
Boost 标准库，对文件路径，文件名字符串进行分割，和根据需要拼接字符串
- ctemplate第三方开源前端网页渲染库，为了将我们的题目信息显示在网页上
jsoncpp 第三方开源序列化、反序列化库，因为对用户提交的请求进行解析时，数据格式应该是json的，如果我手动拼接字符串不仅繁琐、易错，还不利于维护。而
jsoncpp提供了清晰的 API，可以快速构建、解析 JSON 数据结构，提升开发效率，代码也更稳定易读jsoncpp是跨平台的，开源、轻量，能很好地与 C++ 项目集成，也避免了自己重复造轮子。
- Ace前端在线编辑器，是为了提供一个高亮、自动缩进、语法提示友好的在线代码编辑环境，提升用户在 OJ 平台上的编程体验。
对于普通的纯文本，Ace 支持多种语言语法高亮（如 C++、Python）、自动补全、主题切换
这个项目也考虑到了多进程，多线程的场景，其中网络库cpp-httplib就是多线程的，也进行了加锁解锁处理
MySQL C connect，为了将题目信息，用户记录存入mysql中
2. 架构与设计类
1. 项目的整体架构是怎样的？你是怎么参与设计的？
- 首先设计了项目的宏观结构，两个大模块，CompileServer模块提供了对提交的代码进行编译的服务,OJServer模块提供在线OJ服务,
- 我在设计CompileSever服务时,先设计编译模块,再设计运行模块,最后在进行了编译运行,其中引入了第三方库cpp-httplib,用来发起http和接受http请求,其中数据的发送和接受都使用了json进行序列化/反序列化
- 设计OjServer的时候,使用了MVC模块,其中oj_mode管理数据的存储,以及对外提供接口,oj_view引入了ctemplate第三方库进行网页渲染,本质就是key-value之前的替换,
oj_central是这个服务的核心,
负载均衡调度,就是加权遍历所有的主机,并找到最小负载主机,进行服务,它会提供3个接口,一个是得到所有题目,一个是得到某个题目的详细信息,最后就是判题功能 - 之后设计前端服务时,使用了第三方插件ACE一个编写代码的编译框,后用了JQuery获取html中的内容,构建json,通过类似信号槽机制借助ajax向后台发起基于http的json请求,并实现前后端交互
- 最后引入了mysql数据库,借助第三方工具Navicat 连接数据库,存储题目数据,替换之前文件版的存储数据
2. 模块之间如何解耦？怎么处理模块间通信？
模块解耦方式：
通过 HTTP 接口进行通信：
OJServer作为主服务，通过 HTTP 请求调用CompileServer暴露的编译接口（REST API）CompileServer编译完成后返回标准化 JSON 数据（包括编译是否成功、错误信息、可执行文件路径等）- 这样设计，两个模块通过标准协议通信，无需强依赖对方内部结构，解耦良好。
- 我也定义了统一的数据结构（使用
jsoncpp处理 JSON）（所有错误、状态都用统一的错误码和消息返回，方便主模块统一处理）
通信流程（举例）
- 用户提交代码后，
OJServer将其打包为 JSON 请求，发送到CompileServer。
CompileServer 编译后将结果（是否成功、错误信息、可执行路径）通过 HTTP 响应返回给 OJServer，OJServer 再进入执行与判题流程。
3. 用到了什么设计模式？为什么用？
单例模式
使用场景：
- 项目中的日志模块、配置加载模块使用了单例模式，确保全局只有一个实例，节省资源并统一管理。
为什么用：
- 日志系统或配置对象需要被多个模块频繁调用，但又不希望重复创建，单例模式能保证线程安全的同时节省资源
3. 测试与部署类
1. 项目是怎么测试的？有没有写自动化测试？
我在项目开发过程中有进行接口测试，主要使用 Apifox 工具对 OJServer 和 CompileServer 暴露的接口进行了自动化测试
- 提交不同语言、正确与错误的代码，验证编译结果是否准确返回
- 测试如代码为空、非法语言类型、编译失败等边界情况
- 用 Apifox 批量模拟多用户并发提交，观察系统响应和稳定性
为什么使用 Apifox：
- Apifox 支持接口文档、调试和自动化测试一体化
- 主要也有使用简单的特点
是否写了测试代码：
- 编译模块核心逻辑（如
CompileTask）我也写了部分单元测试代码，验证编译参数拼接、错误码返回逻辑是否正确。
2. 怎么部署上线的？本地/服务器端用了什么环境？
项目最终部署在 Linux 服务器上运行，主要采用的是手动部署 + 可执行文件运行的方式。
使用 Makefile 编译生成
compile_server和oj_server可执行文件我在服务器上通过
./compile_server 8081直接启动编译服务，监听 8081 端口
同理，./oj_server8081模块也监听一个独立端口，并启动在线OJ服务
为什么这样部署：
- 相较于复杂的容器部署，这种方式简单高效，便于调试与快速上线，同时也适合我的项目开发阶段。
4. 反思与改进类
1. 如果重新做一次，有什么地方你会改进？
使用 Docker替代手动项目部署
- 之前项目是通过 手动部署 + 可执行文件运行的方式
- 其实可以使用Docker 容器进行项目的部署，会更安全，
- 也会让每次提交自动创建临时容器执行代码，更安全、更易于资源回收和管理，
- 也方便后期支持多语言环境
增加前端用户体验优化
目前前端使用的是 Ace 编辑器，功能上满足需求，但界面较为基础简单。如果重做，我会：
加入代码运行状态的 loading 动画、历史提交记录
支持自动保存代码草稿、键盘快捷提交
整体 UI 使用 Vue 等前端框架提升交互体验
- 基于注册和登录的录题功能
- 业务扩展：比如自己写个论坛，接入在线OJ中
- 把编译服务部署在docker中
- 将cpphttplib改成rest_rpc库
- 判断一道题目正确之后，自动下一道题目
- 将导航栏中的功能一个一个的都实现一下
2. 从这个项目中你学到了什么？
- 我掌握了 Linux 下的系统编程，实践了 C++ 工程化开发，熟悉了模块化设计、Makefile 构建、jsoncpp 第三方库集成等内容
- 通过设计
CompileServer和OJServer两个模块，我学会了如何通过 HTTP + JSON 实现模块解耦与通信 - 从开发、测试（用 Apifox 自动化测试）、部署上线（Linux 环境部署）、日志调试，我第一次完整地实践了一个后端服务从设计到上线的全过程
5. 技术细节类
1. 你在项目中遇到过哪些技术难题？怎么解决的？
问题一：如何让这个OJ平台成为一个高性能的平台，支持用户的高并发访问
OJServer 和 CompileServer 是完全解耦的，通过 HTTP 接口通信，可以分布式部署在不同机器上，便于资源调度和独立扩展。
我将编译模块（CompileServer）做成可水平扩展的独立服务，部署了多个后端编译节点，然后通过 负载均衡（如 Nginx / 自写调度逻辑） 将用户提交分发到不同主机进行编译，避免一个主机负载太高的情况
在我设计的这个负载均衡模块，oj_server应该选择后端的负载最低的那个compile_server，
- 具体的操作就是循环遍历，找到权重也就是负载最低的那个compile_server
如果要进一步提高效率的话，可以试试任务队列 + 线程池 ，实现异步处理用户提交，提升系统处理速度
问题二：测试运行模块时出现了死循环
- 一般的测试环境都是没什么问题的，
- 但后来发现是恶意程序死循环了,不停消耗CPU资源 ,
- 解决办法是：添加进一步的资源约束
- 在json string数据中添加上资源限制(setrlimit)的属性 ，资源不足或cpu超时，导致OS终止进程，直接发送对应的信号终止的
问题三：用户代码运行的安全隔离
用户提交的代码是我无法控制的，比如死循环、恶意访问文件系统等。如果直接运行在服务器上，非常不安全，容易造成系统崩溃或泄露敏感信息。
我采用了 fork + exec 启动子进程，让子进程进行判断，这样就不会影响原来的服务了，然后结合setrlimit() 控制 CPU 时间、内存、文件大小，主要目的就是代码在受限环境中运行
2. 性能优化做过吗？具体做了哪些优化？效果如何？
原先编译和输出结果都写入临时文件，I/O 开销较大。
优化：
改用内存管道或共享内存传递编译输出 / 执行结果
减少中间文件写入次数，仅必要时存入磁盘文件中，
3. 你个系统，最多支持多少并发访问量
在实际开发阶段，我用 Apifox 模拟了多用户并发提交代码的场景，虽然没有用专业压测工具，但结合测试结果和架构设计，我估算当前系统可以稳定支持 100~200 个并发请求。
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