# FdroidRepository
## 主要功能

- 基于邮件激活的注册方式 done
- 基于MD5加密与加盐的密码存储方式 done 
- 登录状态检查，为游客和已登录用户展示不同界面与功能 done
- 不同用户的权限控制和网站数据统计（UV、DAU） done
- 管理员可以查看网站数据统计和网站监控信息 done
- 用户上传头像
- 发布帖子、评论帖子、热帖排行、发送私信与敏感词过滤等功能 done
- 点赞、关注与系统通知功能 done
- 全局搜索帖子信息的功能
- 上传和下载apk done
- 爬取Fdroid的APP图标和信息介绍 done
- 提供实时的热门app榜单 done
- 构建fdroid app构建流水线
- 开发者配置riscv的app构建文件，实现负载均衡模块，执行构建流水线，实时展示构建日志，kafka异步发送邮件通知构建完成 (这里可以通过继承xxl-job实现)

## 核心功能实现

- 使用无状态的jwt进行鉴权
- 使用Spring Security实现权限控制，解决HTTP无状态的缺陷
- 使用Redis集合数据类型解决踩赞、相互关注功能，保证数据正确性。使用Redis的ZSet保存关注列表
- 使用字典树优化敏感词过滤的时间复杂度
- 使用Kafka作为消息队列，实现系统通知和解耦

## TODO
- 爬取Fdroid的APP图标到oss上
- 完成訂閲apk更新的功能
- 使用布隆过滤器屏蔽拉黑的ip下载应用
- 使用Redis实现一致性哈希算法，使用Redis的ZSet实现用户综合评分
- 使用kafka收集用户下载app量，使用kafka解耦构建流水线，当流水线构建完毕时通过kafka将消息通知到邮箱
- 使用kafka+themeleaf实现订阅app更新功能
- 加快下载速度，断点续传
- Redis的HyperLogLog存储每日UV、Bitmap存储DAU，实现网站数据统计
- 使用Elasticsearch + IK分词插件实现全局搜索功能
- 使用分布式定时任务Quartz定时计算或者XXL-job计算APP热度，实现热门APP排行
- Caffeine本地缓存 + Redis分布式缓存的多级缓存，提高服务器性能

## 评论点赞设计
- 用Redis的set结构存储点赞情况，key：postId,value:set<userId>

## app下载量统计
### 方案一
使用Redis的hashmap存储 appId->downloads的映射，用户每次下载使用incr命令，使用定时任务，每隔一段时间将下载量同步到数据库
### 方案二
使用kafka采集下载日志信息，包括[appId][userId][downloadTime]信息