# 牛客社区学习项目

**Repository Path**: zcyr/nowcoder-community-study

## Basic Information

- **Project Name**: 牛客社区学习项目
- **Description**: 在校期间, 在牛客网找到的项目, 跟着制作学习, 用自己的理解改进了本项目的一些设计.
- **Primary Language**: Java
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 8
- **Forks**: 2
- **Created**: 2022-04-19
- **Last Updated**: 2025-10-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# NowCoder 社区学习项目

## 使用的框架和技术
* Spring Boot
* MyBatis
* Redis
* Kafka
* Thymeleaf 模板引擎
* Elasticsearch
* MySQL

## 功能特性
* 用户注册与登录
* 发布讨论帖
* 评论与回复
* 点赞功能
* 私信系统
* 关注/粉丝系统
* 敏感词过滤
* 邮件激活
* 搜索功能
* 用户设置（头像上传、密码修改）

## 项目结构
```
src/
├── main/
│   ├── java/
│   │   └── com.nowcoder.community/
│   │       ├── annotation/        # 自定义注解
│   │       ├── aspect/            # AOP切面
│   │       ├── config/            # Spring配置类
│   │       ├── controller/        # 控制器
│   │       ├── dao/               # 数据访问层
│   │       ├── entity/            # 实体类
│   │       ├── event/             # 事件处理
│   │       ├── service/           # 业务逻辑层
│   │       ├── util/              # 工具类
│   │       └── CommunityApplication.java # Spring Boot主启动类
│   └── resources/
│       ├── application.properties   # 配置文件
│       ├── mappers/               # MyBatis映射文件
│       ├── templates/             # Thymeleaf模板
│       └── static/               # 静态资源
└── test/
    └── java/
        └── com.nowcoder.community/
            └── CommunityApplicationTests.java # 测试类
```

## 安装和运行
1. 克隆仓库
```
git clone https://gitee.com/zcyr/nowcoder-community-study
```

2. 进入项目目录
```
cd nowcoder-community-study
```

3. 运行项目
```
./mvnw spring-boot:run
```

## 新知识学习
* Redis 缓存用户、验证码、点赞和关注信息
* Kafka 异步消息处理
* Thymeleaf 模板引擎使用
* Elasticsearch 实现搜索功能
* 使用ThreadLocal保存用户信息（HostHolder类）
* 自定义注解实现登录验证（LoginRequire和RestLoginRequire）
* 使用AOP记录服务调用日志
* 敏感词过滤（Trie树算法实现）
* 邮件发送
* 使用Redis实现点赞、关注计数
* 使用Elasticsearch实现讨论帖搜索

## 项目说明
这是一个学习性质的社区项目，实现了基本的社交功能。使用了现代Web开发的常用技术栈，包括Spring Boot、MyBatis、Redis、Kafka和Elasticsearch等。项目中包含了丰富的注解和AOP使用示例，以及各种实用工具类和异常处理机制。