入站须知
一.个人博客简介
项目地址：http://www.tcefrep.site/ （源码地址在本文末尾），感谢阿里云爸爸，送了一个两个月的2核4g的服务器，现在搜索模块也用上了elasticsearch，https://github.com/asiL-tcefreP，源码在此，觉得项目不错就star一下吧
1.1 博客主要页面：
1.1.1 首页
1.1.2 分类页
1.1.3 分类页
1.1.4 归档页
1.1.5 友链页
1.1.6 关于我
1.1.7 留言页面
1.1.8 登录页面
1.1.9 博客详情页面
1.1.10 爬虫页面
从csdn爬取了三千篇文章放到数据库做文本分类的训练集，仅做学习使用。
1.1.11 AI模块页面
1.2 博客后台管理页面：
后台管理主要有三大模块构成：用户管理，博客管理，数据统计构成。
1.2.1 用户管理模块
- 个人信息界面
1.2.2 博客管理模块
- 发布博客页面
- 查看博客页面
- 标签管理
- 分类管理
1.2.3 数据统计模块
- 博文数据
- 单篇博客分析
1.3 网站音乐盒模块（仿网易云）：
后花园中的音乐盒有，五个主要模块组成：发现音乐，推荐歌单，最新音乐，最新MV，搜索模块。后台接口调用的是网易云的api
1.3.1 发现音乐：
1.3.2 推荐歌单：
1.3.3 最新音乐：
1.3.4 最新MV：
1.3.5 搜索详情页：
1.3.6 MV详情页：
1.3.7 歌单详情页：
1.3.8 评论详情：
歌单和MV中都有评论
1.4 网站聊天室模块：
1.4.1 初始界面
1.4.2 群聊界面
1.4.3 私聊界面
1.5 功能介绍：
本博客简单实现了博客展示、后台管理、发布博客还有评论等功能，其中后台管理、发布博客和评论功能要在用户登录后才可使用，而后台管理的某些功能普通用户只有查看的权限，并没有分配增删改的权限。
1.6 博客介绍
由于博客是由博主一人完成的，所以暂且只做了一些简单的功能，部分地方还是有不完善的地方甚至有bug，欢迎各位在本篇博文下评论处指出。
1.7 Tips
1.7.1
编写博客的markdown编辑器在文章过长时，编写栏和预览栏可能会有错位，此时可手动拉动预览栏滚动条）
1.7.2
暂未设置图片上传功能，涉及图片的上传和使用建议使用网络地址。推荐的图片地址（https://picsum.photos/images#1），使用的时候，将右侧链接的(https://unsplash.it/100/100?image=1002) 1002 改成自己的图片id即可，100/100是图片的尺寸，即长宽。
1.7.3
前端的请求没有用baseURL封装到一个js里。
1.7.4
由于笔者偷懒，没有使用vuex存储某些共享数据，用的都是sessionstorage。
二.前端开发：
2.1 简介：
https://github.com/asiL-tcefreP/blog-vue（前端源码地址）
采用了vue.js，前端框架采用了semantic-ui和element-ui，此外还有一些关于页面动态和渲染的js和css类似(animate.css,pricsm等)。此外，需要说明的是，本人后端狗一枚，页面样式是基于网上部分模板样式的修改，其余开发是独立完成的。
2.2 项目介绍
项目结构采用的是vue-cli3，值得一提的是其中用到的插件还是不错的。
三.后端开发：
3.1 简介：
https://github.com/asiL-tcefreP/blog（后端源码地址）
- 大致框架采用了SpringBoot+MybatisPlus+SpringCloud(Eureka)+ElasticSearch完成的，用redis做缓存中间件，采用微服务的架构。
- 安全方面采用了SpringSecurity和BCEncrypt
- 用了jwt来请求访问接口
- 利用RSA算法对前端发送的重要参数进行加密，经过网关解密后把参数发送到后端服务器。
- 由于服务器内存和配置的原因，服务器只上线了四个模块
项目是由八个模块组成的，
- blog-common: 博客服务端的实体类
- blog-encrypt: 博客的服务代理类（从前端接收请求，网关RSA解密后转发给服务端接口）
- blog-eureka: 微服务注册中心server
- blog-server: 主体服务端
- blog-extension: 拓展服务端（留言和友链功能），上线的版本集成了blog-search-api模块，因为阿里云服务器内存太小了
- blog-search-api: ElasticSearch的服务端，分出一个模块是为了更清晰的展现微服务架构，但是服务器内存太小，所以集成在上述模块中，自己开发可以直接使用本模块
- blog-article-crawler：爬虫和人工智能模块，用的webmagic框架爬取数据，deeplearning4j做文本分类
- blog-ai：里面的服务类调用了py脚本来实现古诗词生成
3.3 开发中遇到的一些问题：
3.3.1 关于jwt与zuul
本人使用自定义注解@LoginRequired来对某些类或者接口进行jwt验证，但是在一开始加入网关微服务的时候，发现后端用了jwt验证的接口一直访问不通过。在浏览器看，发的请求的请求头明明都带上了token，这是一开始百思不得其解的地方之一。
后来才得知，原来是在网关转发前端的请求后，再把请求转发给后端服务器时，请求头中的token丢失，于是只能在网关filter里面，在转发请求给后端前，手动的把token加到头部。
package pers.fjl.encrypt.filter;
import com.google.common.base.Charsets;
import com.google.common.base.Strings;
import com.netflix.zuul.ZuulFilter;
import com.netflix.zuul.context.RequestContext;
import com.netflix.zuul.exception.ZuulException;
import com.netflix.zuul.http.HttpServletRequestWrapper;
import com.netflix.zuul.http.ServletInputStreamWrapper;
import org.springframework.cloud.netflix.zuul.filters.support.FilterConstants;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StreamUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.CrossOrigin;
import pers.fjl.encrypt.rsa.RsaKeys;
import pers.fjl.encrypt.service.RsaService;
import javax.annotation.Resource;
import javax.crypto.BadPaddingException;
import javax.servlet.ServletInputStream;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.net.URLDecoder;
/**
* 网关过滤器
*
* @author fangjiale 2020年1月6日
*/
@Component
@CrossOrigin
public class RSARequestFilter extends ZuulFilter {
@Resource
private RsaService rsaService;
private String tokenHeader = "Authorization";
@Override
public String filterType() {
//过滤器在什么环境下执行，解密操作需要在转发之前执行
return FilterConstants.PRE_TYPE;
}
@Override
public int filterOrder() {
//设置过滤器的执行顺序
return FilterConstants.PRE_DECORATION_FILTER_ORDER + 1;
}
@Override
public boolean shouldFilter() {
//是否使用过滤器
return true;
}
@Override
public Object run() throws ZuulException {
/**
* 1. 从request body中读取出加密后的请求参数
* 2. 将加密后的请求参数用私钥解密
* 3. 将解密后的请求参数写回request body中
* 4. 转发请求
*/
//获取容器
RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
HttpServletRequest request = ctx.getRequest();
HttpServletResponse response = ctx.getResponse();
String token = request.getHeader(this.tokenHeader);
//声明存放加密后的数据变量
String requestData = null;
//声明解密后的数据变量
String decryptData = null;
//网关从前端接收过来的request后，还要再加上token到头转发request，否则后端服务器会拦截
ctx.addZuulRequestHeader("Authorization",token);
//需要设置request请求头中的Content-Type为json格式，否则api接口模块就需要进行url转码操作
ctx.addZuulRequestHeader("Content-Type", String.valueOf(MediaType.APPLICATION_JSON) + ";charset=UTF-8");
try {
//通过request获取inputStream
ServletInputStream inputStream = request.getInputStream();
//从inputStream中得到加密后的数据
requestData = StreamUtils.copyToString(inputStream, Charsets.UTF_8);
String s = URLDecoder.decode(requestData, "UTF-8");
String s2 = s.replace(' ', '+');
if (requestData != null && s2 != null) {
System.out.println("加密后" + requestData);
System.out.println("替换后" + s2);
}
//对加密后的数据进行解密
if (!Strings.isNullOrEmpty(s2)) {
try {
decryptData = rsaService.RSADecryptDataPEM(s2, RsaKeys.getServerPrvKeyPkcs8());
} catch (BadPaddingException e) {
System.out.println("网关发送的是明文数据");
}
System.out.println("解密后" + decryptData);
}
if (!Strings.isNullOrEmpty(decryptData)) {
byte[] bytes = decryptData.getBytes();
//使用RequestContext进行数据的转发
ctx.setRequest(new HttpServletRequestWrapper(request) {
@Override
public String getHeader(String name) {
return token;
}
@Override
public ServletInputStream getInputStream() throws IOException {
return new ServletInputStreamWrapper(bytes);
}
@Override
public int getContentLength() {
return bytes.length;
}
@Override
public long getContentLengthLong() {
return bytes.length;
}
});
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
}
3.3.2 关于RSA解密与Json
获取到前端的加密请求参数时，还有对其进行URLdecode解码，然而加密后的数据中的空格依旧没有转换成加号，此时就得自己用字符串替换。前端传来的数据要进行解码否则就会有%2F,%3D等出现，其次base64编码的+号会变成空格，要对字符串进行处理重新变为＋号，关于转码问题可以参考: 这篇文章。
3.4 有意思的插件
- captcha：自动生成验证码
- commonmark：将markdown格式的文章转换成html格式的显示在页面
- NeteaseCloudMusicApi：网易云音乐后台数据的api接口
3.5 关于ELK
之前一直没做项目关于ElasticSearch的整合，是因为不知道项目如果采用了ES后，对数据库的操作该怎么实现。
例如：当我更改数据库的数据时，还要同步ES索引中的数据，这也未免太过繁琐。此外，数据库中的多对多、一对多关系在ES索引中该如何表示？Linux系统下该怎么部署ES？
后来查阅资料，才明白不一定要把数据库表的所有字段都存在索引中，只需要存我们需要的字段即可，ES的查询速度比mysql确实快的不止一星半点，并且还有IK分词器对搜索词分词，然后进行得分排序显示查询出来的结果。
然后要说的就是Logstash了，就是他完成了数据库和索引的实时同步（最快就是一分钟同步一次），不过只能实现增量同步。
具体关于ELK的配置，还请各位点击我的这篇文章，其中有详细说明。
3.6 关于AI和爬虫模块
用了三千篇从csdn上爬取下来的文章做训练集。总共迭代了二十次，词向量维度是200，
可以看到的是在第一个Epoch，准确率只有65%，但是在第二个Epoch的时候已经有了明显提升。
第十次Epoch，loss值在0.6左右
第二十次Epoch，loss值在0.4左右
第三十次Epoch，loss值在0.2几左右，但是此时准确率已经达到了96.7%。
第四十次Epoch，loss值约在0.2，准确率达到97.6%。
训练完成后，用ModelSerializer.writeModel方法将模型持久化即可。
根据爬取下来的三千篇文章的内容和标题做的分词，以及词向量分析，算法就不在此细说了，用的都是别人的，源码中都有。
值得一提的是，在使用webmagic根据页面元素的Xpath获取指定数据的过程还是挺有趣的
项目涉及增删改查的部分还是挺好理解的，各位看看源码应该都能理解，所以笔者在此不再赘述。
如果这篇文章对你有帮助，麻烦点个赞，并star一下仓库，有问题请在评论处指出，感谢各位支持！