OJ 项目概要

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项目概要

需求分析

OJ=Online Judge 在线判题评测系统

用户可以选择题目，在线做题，编写代码并且提交代码;系统会对用户提交的代码，根据我们出题人设置的答案来判断用户的提交结果是否正确， ACM(程序设计竞赛)，也是需要依赖判题系统来检测参赛者的答案是否合理

OJ系统最大的难点在于判题系统

用于在线评测编程题目代码的系统，能够根据用户提交的代码、出题人预先设置的题目输入和输出用例，进行编译代码、运行代码、判断代码运行结果是否正确。

判题系统作为一个开放 API提供给大家，便于开发者开发自己的 OJ系统。

OJ系统的常用概念

ac 表示你的题目通过，结果正确

题目限制:时间限制、内存限制

题目介绍

题目输入

题目输出

题目输入用例

题目输出用例

普通测评:管理员设置题目的输入和输出用例，比如我输入1，你要输出2才是正确的;交给判题机去执行用户的代码，给用户的代码喂输入用例，比如1，看用户程序的执行结果是否和标准答案的输出一致。(比对用例文件)

特殊测评 (SP)):管理员设置题目的输入和输出，比如我输入1，用户的答案只要是>0或<2都是正确的;特判程序，不是通过对比用例文件是否一致这种死板的程序来检验，而是要专门根据这道题目写一个特殊的判断程序，程序接收题目的输入(1)、标准输出用例(2)、用户的结果(1.5)，特判程序根据这些值来比较是否正确。

交互测评:让用户输入一个例子，就给一个输出结果，交互比较灵活，没办法通过简单的、死板的输入输出文件来搞定

不能让用户随便引入包、随便遍历、暴力破解，需要使用正确的算法。=>安全性判题过程是异步的 =>异步化提交之后，会生成一个提交记录，有运行的结果以及运行信息(时间限制、内存限制)

为什么做这个项目?

1.这个项目网上教程很少，基本上找不到教程

2.比较新颖，写在简历上会有区分度、有亮点(人家写外卖，你写 OJ)

3.能学到东西，相比于传统的 CRUD 来讲，这个项目的 CRUD 成分很少，更多的在于一些编程思想、计算机基础、架构设计方面的知识

4.复杂度“高”，很多同学觉得 OJ很难做，一起来攻克它

5.可扩展性非常强

项目构建流程

1.项目介绍、项目调研、需求分析

2.核心业务流程

3.项目要做的功能(功能模块)

4.技术选型(技术预研)

5.项目初始化

6.项目开发

7.测试

8.优化

9.代码提交、代码审核

10.产品验收

11.上线

现有系统调研

https://github.com/HimitZH/HOJ(适合学习)

https://github.com/QingdaoU/OnlineJudge(python，不好学，很成熟)https://github.com/hzxie/voj(星星没那么多，没那么成熟，但相对好学)

https://github.com/vfleaking/uoj(php 实现的)

https://github.com/zhblue/hustoj(成熟，但是 php)https://github.com/hydro-dev/Hydro(功能强大，Node.js 实现)

实现核心

1)权限校验

谁能提代码，谁不能提代码

2)代码沙箱(安全沙箱)

用户代码藏毒:写个木马文件、修改系统权限

沙箱:隔离的、安全的环境，用户的代码不会影响到沙箱之外的系统的运行

资源分配:系统的内存就2个G，用户疯狂占用资源占满你的内存，其他人就用不了了。所以要限制用户程序的占用资源。

3)判题规则

题目用例的比对，结果的验证

4)任务调度

服务器资源有限，用户要排队，按照顺序去依次执行判题，而不是直接拒绝

核心业务流程

为啥要编译? 因为有些语言不编译不能运行

判题服务:获取题目信息、预计的输入输出结果，返回给主业务后端:用户的答案是否正确

代码沙箱:只负责运行代码，给出结果，不管什么结果是正确的。

功能模块构建

1.题目模块

a.创建题目(管理员)

b.删除题目(管理员)

修改题目管理员)

d.搜索题目(用户)

e.在线做题

f.提交题目代码

2.用户模块

a.注册

b.登录

3.判题模块

a.提交判题!(结果是否正确与错误)

b.错误处理(内存溢出、安全性、超时)

c.自主实现代码沙箱(安全沙箱)

d.开放接口(提供一个独立的新服务)

项目扩展思路

1.支持多种语言

Remote Judge 3.完善的评测功能:普通测评、特殊测评、交互测评、在线自测、子任务分组评测、文件IO 4.统计分析用户判题记录 5.权限校验

技术选型

前端:Vue3、Arco Design 组件库、手撸项目模板、在线代码编辑器

在线文档浏览Java 进程控制、Java 安全管理器、部分 JVM 知识点虚拟机(云服务器)、Docker(代码沙箱实现)Spring Cloud 微服务、消息队列、多种设计模式

架构设计

1.介绍 O〕系统概念、介绍 OJ原理、介绍做项目流程、介绍需求分析、技术选型、架构设计、主流实现方案、前后端项目初始化、前端通用项目模板的搭建

2.主业务流程的前后端开发(争取把代码沙箱之外的全部搞定

3.专攻代码沙箱(自主实现，不止一种实现方案，层层递进，通过实战用例来进行安全优化)

4.系统优化(微服务改造、系统扩展思路)

主流的 OJ系统实现方案

开发原则:能用别人现成的，就不要自己写

1、用现成的 OJ系统

网上有很多开源的 OJ项目，比如青岛 0」、HustOJ等，可以直接下载开源代码自己部署比较推荐的是judge0，这是一个非常成熟的商业 OJ项目，支持 60 多种编程语言!

judge0open in new window：

2、用现成的服务

如果你不希望完整部署一套大而全的代码，只是想复用他人已经实现的、最复杂的判题逻辑，那么可以直接使用现成的判题 API、或者现成的代码沙箱等服务。

比如 judge0 提供的判题 API，非常方便易用。只需要通过 HTTP 调用 submissions 判题接口，把用户的代码、输入值、预期的执行结果作为请求参数发送给judge0 的服务器，，它就能自动帮你编译执行程序，并且返回程序的运行结果。

如下图，发送了一段打印"hello word" 的程序，得到了程序执行的时间、状态等

API的作用:接受代码、返回执行结果

Judge0 APl地址:https://rapidapi.com/judge0-official/api/judge0-ce

官方文档:https://ce.judge0.com/#submissions-submission-post

构建流程：

(1)先注册

(2)再开通订阅

(3)然后测试 language 接口

(4)测试执行代码接口 submissions

Judge0open in new window：注册登录，查看官方文档open in new window选择示例运行测试

3.自主开发

判题服务和代码沙箱都自行实现，适合学习但不适用于商业项目

4.把 AI 来当做代码沙箱现在 AI 的能力已经十分强大了，我们可以把各种本来很复杂的功能直接交给 A1 来实现。比如把 A1 当做代码沙箱，我们直接扔给他一段代码、输入参数，问他能否得到预期的结果，就实现了在线判题逻辑!

之前做的智能 BI 项目，就是把 Al 当做了智能数据分析师，来生成图表和分析结论。只要你脑洞够大，AI +编程=无限的可能~

5.移花接木

这种方式最有意思、也最“缺德”。很多同学估计想不到。那就是可以通过让程序来操作模拟浏览器的方式，用别人已经开发好的 OJ系统来帮咱们判题。比如使用 Puppeteer + 无头浏览器，把咱们系统用户提交的代码，像人一样输入到别人的 O)网页中，让程序点击提交按钮，并且等别人的 O)系统返回判题结果后，再把这个结果返回给我们自己的用户。这种方式的缺点就是把核心流程交给了别人，如果别人服务挂了，你的服务也就挂了;而且别人 OJ系统不支持的题目，可能你也支持不了。