考试预生成方案

1. 概述

1.1 背景

在考试系统中，当大量学生同时开始考试时，系统需要为每个学生创建考试记录（ExamRecord）和答题记录（ExamAnswerRecord）。传统的"按需创建"模式在高并发场景下存在以下问题：

• •性能瓶颈：每次开始考试都需要执行数据库写入操作，响应时间在 200-500ms

• •并发压力：1000+ 学生同时开考时，数据库压力激增，可能导致超时或失败

• •用户体验：学生点击"开始考试"后需要等待较长时间才能进入考试界面

1.2 解决方案

考试记录预生成方案通过定时任务（每天凌晨1点）批量预生成所有已发布且尚未开始的考试的记录和答题记录，将数据库写入操作从"考试开始时刻"提前到"凌晨低负载时段"，从而：

• • ✅性能提升：开始考试耗时从 200-500ms 降低到 10-50ms（命中预生成记录时）

• • ✅并发优化：数据库写入压力分散到凌晨低负载时段，避免影响正在进行的考试

• • ✅用户体验：学生点击开始后即刻进入考试，无感知延迟

• • ✅数据一致性：题目顺序预先确定，避免并发冲突

1.3 核心特性

• •定时预生成：每天凌晨1点通过定时任务统一预生成，避免影响正在进行的考试

• •智能预生成：仅预生成第一次考试记录（AttemptNumber = 1），后续考试动态创建

• •缓存优化：预生成记录写入缓存，开始考试时优先查询缓存，减少数据库查询

• •智能检测：开始考试时自动检测预生成记录，命中则快速启动，未命中则动态创建

• •垃圾清理：定时任务自动清理未使用的预生成记录，避免数据冗余

• •容错机制：预生成失败不影响考试发布，新增学生自动降级为动态创建

2. 架构设计

2.1 系统架构图

CreateExamRecordAsync学生数据库缓存层定时预生成任务ExamSettingServiceExamSettingsController管理员CreateExamRecordAsync学生数据库缓存层定时预生成任务ExamSettingServiceExamSettingsController管理员阶段1：考试发布阶段2：定时预生成（每天凌晨1点）阶段3：学生开始考试alt[缓存命中][缓存未命中（新增学生）]阶段4：定时清理（每天凌晨2点）发布考试PublishExamSettingAsync更新考试状态为Published返回成功查询已发布且尚未开始的考试检查是否已预生成分批创建ExamRecord(NotStarted)批量创建ExamAnswerRecord写入预生成记录ID（过期时间=考试结束时间）打印详细日志点击开始考试查询预生成记录ID加载预生成记录UPDATE状态为InProgress设置StartTime快速启动(10-50ms) ✅动态创建完整记录常规启动(200-500ms) ⚠️查询已结束考试的NotStarted记录批量删除未使用记录清理相关缓存

2.2 数据流设计

是 否 是 否 是 否 考试发布 更新状态为Published 等待定时任务执行 定时任务每天凌晨1点 查询已发布且尚未开始的考试 是否已预生成? 跳过该考试 获取学生分组列表 分批处理学生列表 创建ExamRecordStatus=NotStarted 创建ExamAnswerRecord列表 写入缓存Key: exam:pregenerated:examId:studentId:1Value: recordIdExpire: 考试结束时间+1小时 是否还有批次? 预生成完成 学生开始考试 查询缓存 缓存命中? 加载预生成记录 更新状态为InProgress设置StartTime 快速启动 ✅ 动态创建记录 常规启动 ⚠️ 定时清理任务每天凌晨2点 查询已结束考试 查找NotStarted记录 批量删除 清理缓存

2.3 核心组件

2.3.1 预生成服务 (IExamRecordPreGenerationService)

职责：

• • 批量预生成考试记录和答题记录

• • 管理预生成缓存

• • 提供缓存键生成方法

关键方法：

• •PreGenerateExamRecordsAsync(long examId)- 为指定考试预生成所有学生记录

• •PreGenerateBatchAsync(long examId, IEnumerable<long> studentIds, int attemptNumber)- 批量预生成指定学生记录

• •GetPreGeneratedRecordCacheKey(long examId, long studentId, int attemptNumber)- 生成缓存键

2.3.2 考试记录服务 (ExamRecordService)

职责：

• • 智能检测预生成记录

• • 动态创建记录（降级方案）

• • 管理记录状态转换

关键方法：

• •CreateExamRecordAsync(long examId, long studentId, ...)- 创建或激活考试记录

• • • 优先查询缓存获取预生成记录ID

  • • 命中则更新状态和开始时间

  • • 未命中则动态创建

2.3.3 任务处理器

定时预生成任务处理器(ExamRecordScheduledPreGenerationTaskHandler)：

• • 定时执行（每天凌晨1点）

• • 查询所有已发布且尚未开始的考试

• • 检查是否已预生成，避免重复处理

• • 分批处理学生列表

• • 记录详细日志

手动预生成任务处理器(ExamRecordPreGenerationTaskHandler)：

• • 用于手动触发单个考试的预生成

• • 接收考试ID参数

• • 分批处理学生列表

• • 记录详细日志

清理任务处理器(ExamRecordCleanupTaskHandler)：

• • 定时执行（每天凌晨2点）

• • 清理已结束考试的未使用记录

• • 同步清理缓存

3. 核心设计要点

3.1 状态管理

3.1.1 考试记录状态扩展

新增NotStarted = 0状态，用于标识预生成的记录：

public enum ExamRecordStatus { NotStarted = 0, // 未开始（预生成状态） InProgress = 1, // 进行中 Submitted = 2, // 已提交 Graded = 3 // 已批改 }

3.1.2 状态转换流程

预生成 → NotStarted ↓ 开始考试 → InProgress ↓ 提交考试 → Submitted ↓ 批改完成 → Graded

3.2 缓存策略

3.2.1 缓存键设计

exam:pregenerated:{examId}:{studentId}:{attemptNumber}

示例：

exam:pregenerated:123:456:1

3.2.2 缓存过期时间

核心原则：缓存过期时间 = 考试结束时间 + 1小时缓冲

• • ✅正常情况：考试结束时间在未来 → 过期时间 = 结束时间 - 当前时间 + 1小时

• • ⚠️异常情况：考试已结束或时间异常 → 使用默认7天过期

设计理由：

• • 确保考试期间缓存始终有效

• • 考试结束后保留1小时缓冲，处理延迟提交等场景

• • 避免缓存永久占用内存

3.3 分批处理策略

3.3.1 批次大小

• •默认批次大小：50 名学生/批

• •可配置：根据系统性能调整（常量BATCH_SIZE）

3.3.2 批次间延迟

• •延迟时间：200 毫秒（常量DELAY_BETWEEN_BATCHES_MS）

• •设计目的：限制预生成速度，避免对 CPU 和数据库造成过大压力

• •执行时机：每处理完一批学生后，延迟 200ms 再处理下一批

• •性能平衡：在保证预生成效率的同时，不影响系统正常运行

3.3.3 开考前自动停止

• •停止阈值：开考前 5 分钟（常量STOP_BEFORE_EXAM_START_MINUTES）

• •检测机制：每批次处理前检查当前时间与考试开始时间的间隔

• •触发条件：如果距离考试开始时间不足 5 分钟，立即停止预生成

• •设计目的：

• • • 避免在考试即将开始时进行大量数据库操作，确保系统资源优先服务于学生开考

  • • 减少数据库负载，提升考试开始时的系统响应能力

• •日志记录：停止时会记录已处理和剩余的学生数量

示例日志：

⚠️ 距离考试开始时间不足 5 分钟，停止预生成。已处理: 800/1000，剩余: 200 名学生未处理

3.3.4 处理流程

1. 1. 获取所有需要预生成的学生ID列表

2. 2. 按批次大小切分（默认 50 名/批）

3. 3.检查开考时间：如果距开考不足 5 分钟，停止预生成

4. 4. 每批使用事务保证原子性

5. 5. 批次间延迟 200ms，避免系统压力过大

6. 6. 记录每批成功/失败数量

7. 7. 打印详细日志便于跟踪

3.4 容错机制

3.4.1 预生成失败处理

• •不影响发布流程：预生成任务异步执行，失败不影响考试发布

• •降级方案：预生成失败的学生，开始考试时自动降级为动态创建

• •日志记录：详细记录失败原因和学生ID，便于排查

3.4.2 新增学生处理

• •不预生成：考试发布后新增的学生，不进行预生成

• •动态创建：新增学生开始考试时，使用动态创建逻辑

• •性能影响：新增学生比例通常较低（<5%），不影响整体性能

3.5 数据过滤

3.5.1 监控界面过滤

• •默认排除：监控和管理界面默认排除NotStarted状态的记录

• •可选查询：如需查看预生成记录，可显式指定状态查询

3.5.2 查询优化

-- 默认查询（排除预生成记录） SELECT * FROM ExamRecord WHERE Status != 0 -- NotStarted -- 显式查询预生成记录 SELECT * FROM ExamRecord WHERE Status = 0 -- NotStarted

4. 性能优化

4.1 性能指标

4.2 优化措施

4.2.1 缓存优先查询

• • 开始考试时优先查询缓存，命中则直接加载记录

• • 缓存未命中才查询数据库，减少数据库压力

4.2.2 批量操作

• • 预生成时使用批量插入（AddRangeAsync）

• • 清理时使用批量删除（DeleteRangeAsync）

4.2.3 事务优化

• • 每批预生成使用独立事务，避免大事务锁表

• • 开始考试时使用分布式锁，防止并发创建

5. 实施要点

5.1 关键时机

5.1.1 预生成触发

• •触发时机：定时任务（每天凌晨1点）

• •执行方式：定时任务统一执行，避免影响正在进行的考试

• •执行范围：

• • • 仅预生成已发布且尚未开始的考试（Status = PublishedANDStartTime > 当前时间）

  • • 仅预生成第一次考试记录（AttemptNumber = 1）

  • • 自动跳过已预生成的考试，避免重复处理

5.1.2 清理触发

• •触发时机：定时任务（每天凌晨2点）

• •清理条件：

• • • 考试已结束（EndTime < 当前时间）

  • • 记录状态为NotStarted

  • • 创建时间早于阈值（默认7天前）

5.2 日志记录

5.2.1 定时预生成日志

[INFO] ======================================== [INFO] 考试记录定时预生成任务开始执行 [INFO] ======================================== [INFO] 找到 3 个已发布且尚未开始的考试 [INFO] 考试 123 (数学期末考试) 已预生成，跳过 [INFO] 开始为考试 456 (英语期末考试) 预生成记录 [INFO] 获取到 1000 名学生需要预生成记录 [INFO] 开始分批预生成，每批 50 名学生，共 20 批，批次间延迟 200ms [INFO] 第 1/20 批完成：成功 50，失败 0 ... [WARN] ⚠️ 距离考试开始时间不足 5 分钟，停止预生成。已处理: 800/1000，剩余: 200 名学生未处理 [INFO] 考试 456 预生成完成 - 成功: 798, 跳过: 200 [INFO] 定时预生成完成 - 总计: 3, 成功: 2, 跳过: 1, 失败: 0 [INFO] ========================================

5.2.2 开始考试日志

[INFO] ✅ 命中预生成记录，快速启动：考试ID=123, 学生ID=456, 记录ID=789 [WARN] ⚠️ 未命中预生成记录，执行动态创建：考试ID=123, 学生ID=999

5.3 配置说明

5.3.1 预生成性能控制参数

以下配置参数在ExamRecordPreGenerationService.cs中以常量形式定义：

调整建议：

• •批次大小：根据数据库性能调整，性能较好的系统可增大到 100

• •批次延迟：如果系统负载高，可增加到 500ms；负载低可减少到 100ms

• •停止阈值：建议保持 5 分钟，确保考试开始前系统稳定

5.3.2 定时任务配置

{ "ScheduledTasks":{ "Tasks":[ { "Id":"exam-record-scheduled-pregeneration", "Name":"考试记录定时预生成", "Description":"每天凌晨1点为所有已发布且尚未开始的考试预生成记录", "Type":"Cron", "CronExpression":"0 0 1 * * *", "HandlerType":"CodeSpirit.ExamApi.Tasks.ExamRecordScheduledPreGenerationTaskHandler", "Timeout":"00:30:00", "Enabled":true }, { "Id":"exam-record-cleanup", "Name":"考试记录垃圾数据清理", "Description":"清理未使用的预生成考试记录", "HandlerType":"CodeSpirit.ExamApi.Tasks.ExamRecordCleanupTaskHandler", "CronExpression":"0 0 2 * * *", "Parameters":"{\"cleanupDays\": 7}", "Enabled":true } ] } }

Cron表达式说明：

• •0 0 1 * * *表示每天凌晨1点执行（预生成任务）

• •0 0 2 * * *表示每天凌晨2点执行（清理任务）

6. 注意事项

6.1 数据一致性

• • ✅题目顺序：预生成时确定题目顺序，避免并发冲突

• • ✅事务保证：每批预生成使用事务，保证原子性

• • ✅分布式锁：开始考试时使用分布式锁，防止重复创建

6.2 缓存一致性

• • ✅写入时机：预生成完成后立即写入缓存

• • ✅更新时机：开始考试时清除预生成缓存

• • ✅清理时机：定时清理任务同步清理缓存

6.3 监控建议

• • 📊预生成成功率：监控预生成任务的成功/失败比例

• • 📊缓存命中率：监控开始考试时的缓存命中率

• • 📊清理效果：监控定时清理任务删除的记录数量

• • 📊性能指标：监控开始考试的响应时间分布

• • 📊提前停止情况：监控预生成任务是否因接近开考时间而提前停止，如频繁发生应考虑提前发布考试

• • 📊系统负载：监控预生成过程中的 CPU 和数据库负载，必要时调整批次大小和延迟时间

6.4 扩展性考虑

• • 🔄多数据库支持：预生成逻辑与数据库类型无关，支持SQL Server和MySQL

• • 🔄水平扩展：预生成任务可分布式执行，支持多实例部署

• • 🔄配置化：批次大小、批次延迟、停止阈值等参数可配置，便于调优

6.5 性能调优建议

6.5.1 批次大小调优

• •小规模考试（<500人）：批次大小可设为 100，快速完成预生成

• •大规模考试（>1000人）：保持默认 50，避免单批次耗时过长

• •超大规模（>5000人）：可减小到 30，配合更长的批次延迟（500ms）

6.5.2 发布时机建议

• •推荐：考试开始前至少 1 天发布，确保在次日凌晨1点完成预生成

• •最低要求：考试开始前至少 1 小时发布（如果发布时间晚于凌晨1点，预生成将在下一个凌晨1点执行）

• •注意事项：

• • • 预生成任务在每天凌晨1点统一执行，不会在发布时立即执行

  • • 如果考试在凌晨1点之后发布且当天开考，首批学生会使用动态创建模式（性能略差）

  • • 建议提前发布考试，以便享受预生成带来的性能优化

6.5.3 系统负载控制

• •高负载时段：增加批次延迟到 500ms，减少对正在进行的考试的影响

• •低负载时段：可减少批次延迟到 100ms，加快预生成速度

• •监控指标：CPU 使用率 > 70% 或数据库连接数 > 80% 时，应调整参数

7. 测试验证

7.1 功能验证

1. 1.预生成功能

• • ✅ 发布考试后检查后台日志，确认预生成任务执行

• • ✅ 查询数据库，验证记录已创建且状态为NotStarted

• • ✅ 验证缓存中已写入预生成记录ID

• 2.智能启动

• • • ✅ 学生开始考试，检查是否命中预生成记录

  • • ✅ 测量启动耗时（应降低到 10-50ms）

  • • ✅ 验证题目顺序正确

• 3.动态补充

• • • ✅ 发布后新增学生到分组

  • • ✅ 该学生开始考试，验证动态创建逻辑

• 4.垃圾清理

• • • ✅ 等待定时任务执行（或手动触发）

  • • ✅ 检查日志和数据库，确认垃圾数据被清理

  7.2 性能测试

  • • 📈并发压力测试：模拟1000学生同时开考

  • • 📈对比测试：对比预生成前后的数据库压力和响应时间

  • • 📈缓存命中率测试：统计不同场景下的缓存命中率

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  8. 总结

  考试记录预生成方案通过提前创建和缓存优化两大核心策略，显著提升了系统在高并发场景下的性能和用户体验。方案设计充分考虑了容错、扩展性和可维护性，是一个生产级的优化方案。

  8.1 核心价值

  • • 🚀性能提升：开始考试耗时降低 90%+

  • • 💪并发优化：数据库压力降低 98%

  • • 😊用户体验：无感知延迟，即刻进入考试

  • • 🔒数据一致性：题目顺序预先确定，避免冲突

  8.2 适用场景

  • • ✅ 大规模考试（1000+ 学生）

  • • ✅ 高并发开考场景

  • • ✅ 对响应时间敏感的应用

  • • ✅ 需要提升用户体验的场景

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  📝文档版本：v1.0
  📅最后更新：2025年12月
  👤维护团队：CodeSpirit 开发团队

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