基于gorm框架+gin http框架+grpc rpc框架+minIO存储 使用docker进行快速部署的低配版抖音项目：

项目小组成员：

• ORM框架 gorm
• http框架 gin
• 数据库 mysql redis
• 分布式对象存储 minio
• 配置解析 viper
• 日志管理 zap
• 项目部署 docker docker-compose
• 其他工具 FFmpeg

项目概览：

项目线上体验地址：http://103.146.231.207:8080 （廉价服务器性能难免不高）

项目本地内网调试 ip 192.168.0.101

前端准备：准备好字节跳动官方的抖声app

后端准备：准备好linux环境作为服务端，并且避免9000，3306，6379端口被占用；

首先配置好docker以及docker-compose;

然后使用命令sudo docker-compose up快速构建部署运行项目

(如果项目没有出现[GIN-debug] Listening and serving HTTP on :8080)建议重新运行sudo docker-compose up指令

由于本人之前没有接触过golang开发的项目，反而对java更加熟悉，所以本项目的架构主要借鉴了 传统的MVC三层架构，也就是对应的： 也就是：

• 控制层（Handler）：用于控制网络请求。

• 业务层（Service）：用于处理具体业务，还有简单的数据库操作。

• 持久层（Dao）：用于进行数据库的操作。可以引入抽象层，仓储模式（Repository Pattern） 来封装底层数据访问细节，并提供一致的接口供服务层使用。

数据库设计图示：

目前设计的数据库主要有5张表单组成，分别是video，user，comment_events，favorite_events以及relations组成。

• video表单：该表单用于存储视频相关的信息。它包含以下列：video_id（视频的唯一标识符）、title（视频标题）、description（视频描述）、video-url（视频的URL地址）、cover-url（视频封面的地址）、publish—time（视频上传日期）、favorite_num(被喜欢的次数)、comments_num（被评论的次数）等。video表单用于存储视频的基本信息，以便于检索、管理和呈现视频内容。
• user表单：该表单用于存储用户信息。它可能包含以下列：user_id（用户的唯一标识符）、username（用户名）、password（用户密码）、follower_num(关注者数量)，followee_num（被关注者数量）等。user表单用于管理用户的注册、登录和个人信息，以及与用户相关的操作和权限管理。
• comment_events表单：该表单用于存储评论事件的信息。它可能包含以下列：comment_id（评论的唯一标识符）、video_id（所评论的视频ID）、user_id（发表评论的用户ID）、comment_text（评论内容）、timestamp（评论的时间戳）等。comment_events表单用于记录用户对视频的评论活动，以便于评论的展示、排序和统计分析。
• favorite_events表单：该表单用于存储用户收藏事件的信息。它可能包含以下列：favorite_id（收藏的唯一标识符）、video_id（收藏的视频ID）、user_id（进行收藏的用户ID）、timestamp（收藏的时间戳）等。favorite_events表单用于追踪用户对视频的收藏行为，以便于个性化推荐、用户兴趣分析等功能的实现。
• relations表单：该表单用于存储用户之间的关系信息，如关注关系、好友关系等。它可能包含以下列：relation_id（关系的唯一标识符）、follower_id（粉丝用户id）、followee_id（被关注的用户id）、timestamp（建立关系的时间戳）等。relations表单用于管理用户之间的关系，以便于社交功能的实现、推荐系统的个性化推荐等。

各个表单之间相互配合完成项目的主体功能。

• 使用docker技术进行部署，快速部署和高扩展性，同时保证资源隔离和安全性，易于管理和维护。
• 功能的高完成度，拓展功能基本全部实现
• 使用参数化查询来构造SQL代码，不使用字符串拼接，避免SQL注入
• 引入JWT认证，进行全局TOKEN管理，进行无状态认证，降低了服务器的负担，同时还保有灵活性，可拓展性以及跨域和跨平台支持
• 使用redis的同步锁机制，防止多个线程同时修改一处数据
• 用户密码安全存储，基于Blowfish密码算法的密码哈希函数，具有单向不可逆的特性，返回用户基本信息时进行脱敏。

由于作者团队学习进度以及时间限制，项目并未实现为分布式，后续可以考虑将项目实现为分布式，使得 各个微服务之间进一步相互解耦。

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