Данный проект представляет собой облегчённый блог, который объединяет чтение и управление и поддерживает только редактирование в формате Markdown.

В проекте используется архитектура с разделением на фронтэнд и бэкэнд, поэтому фронтенд-страница была развёрнута как на GitHub, так и на собственном сервере.

Для сборки и запуска проекта в целом применяется Docker, а для его запуска используется Docker Compose.

При сборке и запуске приложения были применены новые функции Docker версии 17.05: многоэтапные сборки (Use multi-stage builds), что позволило решить проблему соответствия среды требованиям при сборке.

Структура системы

Быстрый старт

docker-compose up -d

Фронтенд проекта — Client Web

Проект был собран с использованием образа NodeJS, после чего результат сборки был скопирован в образ nginx. Подробности см. в файле Dockerfile в папке client_web.

Github Pages: zhuyst.github.io.

Nginx: skyblog.zhuyst.cc.

Фронтенд был создан с помощью create-react-app и использует следующие фреймворки и инструменты:

• Маршрутизация: react-router.
• Управление состоянием: redux.
• Интерфейс: react-bootstrap.
• CSS анимация: react-transition-group.
• Рендеринг Markdown: react-markdown.
• Редактор Markdown: react-mde.
• Уведомления: reapop.

Бэкенд проекта — Server API

Сборка проекта была выполнена с использованием образа Maven, после чего полученный файл app.jar был скопирован в образ openjdk. Затем проект был запущен с использованием файла конфигурации docker. Подробности см. в Dockerfile в папке server_api.

Swagger: api.zhuyst.cc.

1. Бэкенд построен на основе Spring Boot.
2. В качестве фреймворка для постоянного слоя используется MyBatis.
3. Swagger используется для создания онлайн-документации по API, что упрощает тестирование и разработку.
4. Проект имеет полную документацию javadoc и прошёл проверку с помощью плагина, соответствующего стандартам кодирования Alibaba.

Бэкенд API использует Spring Security в качестве фреймворка безопасности и интегрирует JWT для генерации токенов.

Постоянное хранение данных обеспечивается MySQL, а Redis используется в качестве кэша для уменьшения нагрузки на запросы к данным.