奇迹蛋的软件架构如图所示，主要有6个模块。结合上一篇环境搭建中所描述的，系统主要与微信服务器、数据库以及API服务器之间有交互，在这里分别通过微信适配层、数据库管理模块、外部API适配层来做接口。
这里所画的Servlet实际就是配置在微信公共账号中的URL，这样就把用户的请求和咱的机器人关联了起来。
首先在微信中配置url，如下图所示：
在程序的web.xml中有如下配置：
<servlet>
<servlet-name>MainServlet</servlet-name>
<servlet-class>org.miracle.robot.servlet.MainServlet</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>MainServlet</servlet-name>
<url-pattern>/MainServlet</url-pattern>
</servlet-mapping>
这样微信服务器就通过url： http://miracledan7robot.duapp.com/MainServlet 把用户请求交给咱们的org.miracle.robot.servlet.MainServlet来处理，很容易理解吧~
咱在MainServlet中调用了微信适配层的方法来处理消息。
protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
request.setCharacterEncoding("UTF-8");
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
// 将消息交给微信适配层处理
String resp_msg = WeiXinAdaptor.processRequest(request);
// 回复响应消息
PrintWriter out = response.getWriter();
out.print(resp_msg);
out.close();
}知道消息是怎么进入咱的系统后，就来看一看系统内部是如何运作的。
1、微信适配层：用于解析和封装微信消息。
通过微信的开发者文档了解到，当普通微信用户向公众账号发消息时，微信服务器将POST消息的XML数据包到开发者填写的URL上，也就是说微信服务器提供的消息接口是xml格式的，为了处理这些数据，必须将xml数据解析成系统容易处理的数据结构。如：
<xml>
<ToUserName><![CDATA[toUser]]></ToUserName>
<FromUserName><![CDATA[fromUser]]></FromUserName>
<CreateTime>1348831860</CreateTime>
<MsgType><![CDATA[text]]></MsgType>
<Content><![CDATA[this is a test]]></Content>
<MsgId>1234567890123456</MsgId>
</xml>
因此微信适配层的主要功能是解析来自微信服务器的xml数据，以及将回复给微信服务器的消息封装成xml格式的数据。
微信提供了文本、图片等几类消息，根据解析出来的消息类型，调用service模块提供的方法进行处理即可。
这个模块没有啥业务逻辑，比较简单，也没啥可说的。代码从柳峰博客中所给出的示例代码移植过来，只是根据自己的需要做了一点点调整。
代码结构如下：
2、主业务处理模块：处理解析后的消息。里面有几个子模块：
Ø Context：对话上下文模块，类似于聊天记录。人在交流的时候会基于之前的对话而建立相应的语境，而不是孤立的一问一答。因此，我针对每个用户建立一个唯一的会话表，作为与该用户对话的上下文，这样机器人的回复便不再受限于用户本次所发送的消息，而是与用户对话的所有消息！
Ø Alogrithm：分词算法（Word Segment Algorithm）是引用的新浪的分词算法库，通过外部API调用；自然语言处理算法（NLP Algorithm）里面实现了主要的机器人聊天逻辑，当前设计的还比较简陋。
Ø Extensible Module：预留的扩展模块，以后可以加入地理位置、图片、音频等消息的处理。
这块是主要的业务逻辑，在后面博文中单独写。
3、DAO模块：数据访问对象（DataAccess Objects），隔离业务逻辑和数据库操作。
主要设计了两个数据结构：Context和Dialogue。
Context：与每个用户建立语境，记录聊天记录和聊天状态。
Dialogue：微信中都是一问一答的形式，因此设计了Dialogue即“对话”这个数据结构，用于保存每次对话的问题和答案。
当前系统数据库用到了4张表：
t_context: 保存用户对话上下文，记录用户最后一次的问题以及状态等。最初设计这些信息是用HashMap直接保存在内存中的，结果因为程序部署在分布式服务器上，不能这样用（这个问题后面会详细说），只好写到数据库中。百度还给了另一个解决方案，使用百度的cache服务，没仔细去研究。
t_tree：知识库通过树形结构来记录Dialogue中的问题和答案，该结构类似于B树，一个节点会有N个子节点，树的高度依赖于句子中词的个数。树的每个节点中可保存一个答案，其实可以做成每个节点保存一组答案，答案再设置优先级等等。当前这个设计比较简陋，不过实现起来最简单。
t_word：将问题分解成若干个词保存在该表中，与树中的节点一一对应。
t_answer：将每个问题的答案保存在该表中，与树中的节点是1对N的关系。
DAO模块的设计就是操作这些表，完成程序中的数据结构和数据库中的表记录的转换。分离业务逻辑和数据库操作。
4、外部API模块：通过url访问来获取使用第三方提供的API，比如天气查询、搜歌、分词等。第三方返回的结果基本都是xml或json格式的，所以会用到公共模块的xml和json解析方法。
Ø HTTP Service用于封装url访问接口，与第三方交互。
Ø Word Segment Service：分词算法，使用的sina的api，http://5.tbip.sinaapp.com/api.php?str=[sentence]&type=[json]
Ø Music Service：使用的百度音乐盒，http://box.zhangmen.baidu.com/x?op=12&count=1&title=[song]$$[singer]$$$$
Ø Weather Service：使用的车联网的天气服务，http://api.map.baidu.com/telematics/v3/weather?location=[city]&output=[json]&ak=[api]
上面url中用“[]”框起来的都是需要填入的参数。
5、Database Manager：数据库管理模块，主要是数据库连接和操作接口。
6、公共接口：日志、公共库、xml和json解析。基本都是使用的公共api，如何使用会穿插在后面的代码实现中来讲。
这里主要想聊一聊日志功能，百度云平台为开发者提供了日志服务，能够分级别将日志输出到后台，java可以使用JDK Log或Log4J。我使用的是JDK Log，需要在WEB-INF下添加一个duapp-web.xml文件，配置如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<du-web-app xmlns="http://bae.baidu.com/java/1.0">
<!-- 注意级别顺序应该从高往低 -->
<system-properties>
<property name="java.util.logging.level" value="SEVERE"/>
<property name="java.util.logging.level" value="WARNING"/>
</system-properties>
</du-web-app>
我这里只输出了错误和警告级别的日志，配置DEBUG可以输出INFO级别的日志。代码中使用Logger来输出日志即可，百度开发文档中已经给出了例子：
importjava.util.logging.Logger;
importjava.util.logging.Level;
Logger logger = Logger. getLogger("name");
logger.log(Level.INFO, " this is for notice log print ");详细可参考：http://developer.baidu.com/wiki/index.php?title=docs/cplat/rt/java/log
日志这个功能应该要好好利用，方便版本的调试和维护。
以前在学校写代码，想想都觉得NB，代码写的非常奔放，没有日志、没有统计，出了问题直接debug或者gdb。
工作后才知道，原来还有日志和统计这种东西，版本上线后根本不可能断点调试，没有日志和统计只能等死，所以在正确的地方增加正确的统计和日志非常重要。
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