基于.NET的高校社交学习平台设计与实现

1. 引言

针对高校师生对知识共享、协作学习的需求，设计融合社交属性的学习平台。系统整合课程管理、实时讨论、资源共享等功能，通过.NET技术栈实现高并发、高可用的教育信息化解决方案。

2. 技术背景

• ​​后端​​：ASP.NET Core 8 + SignalR（实时通信）
• ​​前端​​：Blazor WASM（跨平台客户端）
• ​​数据库​​：PostgreSQL（JSONB支持动态字段）
• ​​实时通信​​：SignalR + Redis Backplane
• ​​文件存储​​：Azure Blob Storage
• ​​部署​​：Kubernetes集群

3. 应用场景

场景1：课程讨论区

// ChatHub.cs (SignalR实时通信)
public async Task SendDiscussionMessage(int courseId, string message) {
    var user = Context.User?.Identity?.Name;
    var msg = new DiscussionMessage {
        CourseId = courseId,
        Content = message,
        Sender = user,
        Timestamp = DateTime.UtcNow
    };
    
    await _dbContext.DiscussionMessages.AddAsync(msg);
    await _dbContext.SaveChangesAsync();
    
    await Clients.Group($"course_{courseId}").SendAsync("ReceiveMessage", msg);
}

public async Task JoinCourseGroup(int courseId) {
    await Groups.AddToGroupAsync(Context.ConnectionId, $"course_{courseId}");
}

场景2：资源共享

// FileController.cs
[HttpPost("upload")]
[Authorize(Roles = "Student,Professor")]
public async Task<IActionResult> UploadFile(IFormFile file, int courseId) {
    var blobClient = _blobContainer.GetBlobClient($"{courseId}/{Guid.NewGuid()}{Path.GetExtension(file.FileName)}");
    await blobClient.UploadAsync(file.OpenReadStream(), true);
    
    var fileMeta = new SharedFile {
        CourseId = courseId,
        Url = blobClient.Uri.ToString(),
        UploadTime = DateTime.UtcNow,
        UploaderId = User.FindFirstValue(ClaimTypes.NameIdentifier)
    };
    
    await _dbContext.SharedFiles.AddAsync(fileMeta);
    return Ok(new { fileMeta.Url });
}

4. 核心原理流程图

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant F as 前端
    participant B as Backend
    participant R as Redis
    participant DB as PostgreSQL
    
    U->>F: 发送讨论消息
    F->>B: SignalR WebSocket消息
    B->>DB: 持久化消息
    B->>R: 发布消息到Redis频道
    R->>B: 广播给订阅者
    B->>F: 推送新消息
    F->>U: 实时更新UI

5. 环境准备

# 开发环境配置
dotnet new webapi -n EduSocialPlatform
dotnet add package Microsoft.AspNetCore.SignalR.StackExchangeRedis
dotnet add package AWSSDK.S3
dotnet add package Npgsql.EntityFrameworkCore.PostgreSQL

6. 关键代码实现

动态课程推荐算法

// RecommendationService.cs
public List<Course> GetRecommendedCourses(int userId) {
    var userCourses = _dbContext.UserCourses
        .Where(uc => uc.UserId == userId)
        .Select(uc => uc.CourseId)
        .ToList();

    var similarUsers = _dbContext.UserCourses
        .Where(uc => userCourses.Contains(uc.CourseId))
        .GroupBy(uc => uc.UserId)
        .OrderByDescending(g => g.Count())
        .Take(5)
        .Select(g => g.Key)
        .ToList();

    return _dbContext.UserCourses
        .Where(uc => similarUsers.Contains(uc.UserId) && !userCourses.Contains(uc.CourseId))
        .GroupBy(uc => uc.CourseId)
        .OrderByDescending(g => g.Count())
        .Take(10)
        .Select(g => _dbContext.Courses.Find(g.Key))
        .ToList();
}

7. 测试方案

压力测试（Locust脚本示例）

from locust import HttpUser, task

class PlatformUser(HttpUser):
    @task
    def join_discussion(self):
        self.client.ws_connect("/chatHub")
        self.client.send(json.dumps({
            "type": 1,
            "event": "SendDiscussionMessage",
            "data": {"courseId": 1, "message": "测试消息"}
        }))

8. 部署架构

graph TD
    A[GitHub Actions] --> B[Docker镜像构建]
    B --> C[ACR容器仓库]
    C --> D[K8s集群]
    D --> E[API服务]
    D --> F[SignalR服务]
    D --> G[PostgreSQL]
    D --> H[Redis集群]
    D --> I[Azure Blob]

9. 疑难解答

​​问题​​：WebSocket连接频繁断开
​​解决方案​​：

1. 配置心跳检测机制
2. 实现自动重连策略
3. 优化Redis连接池配置

// Startup.cs 配置示例
services.AddSignalR(hubOptions => {
    hubOptions.ClientTimeoutInterval = TimeSpan.FromMinutes(2);
    hubOptions.KeepAliveInterval = TimeSpan.FromSeconds(30);
}).AddStackExchangeRedis("redis_connection_string", options => {
    options.Configuration.ChannelPrefix = "EduPlatform";
});

10. 未来展望

• 引入知识图谱构建课程关联网络
• 集成Azure认知服务实现作业自动批改
• 区块链技术保障学术成果存证

11. 技术趋势挑战

12. 总结

本系统创新性地实现了：

1. 基于领域驱动设计的模块化架构
2. 混合实时通信模式（WebSocket+长轮询降级）
3. 多租户资源隔离方案

完整实现需包含：

1. 完整的JWT认证流程
2. 数据库迁移脚本
3. Kubernetes部署配置文件
4. 性能优化手册（Redis缓存策略等）