郑州教育行业小程序开发，在线学习随时随地便捷

      我在郑州某教育机构做小程序项目时，最先感受到的是高并发与碎片化学习的矛盾：早晚高峰在线题库并发冲上万，线下补课又需要资料同步到学员手机。我们把目标定为“随时随地可学、响应在200ms级别的接口体验”。在做初版接口时，数据库连接数配置太保守，导致高并发下95分位响应飙升，我通过调整HikariCP连接池和MySQL连接参数把稳定响应控制到大概200ms内，这样的调整来自一次压测后的直接教训。

      架构上我们选用了Spring Boot 3 + Java 17（项目后期在评估升级到Java 21）配合MySQL 8.0与Redis 7作缓存层，静态资源走Nginx+CDN，直播采用RTMP落地并结合Agora做低时延回放。基于上述方案，我强调完整技术链路从小程序请求到视频CDN的每一步可追踪。记得用Docker部署缓存服务时踩过镜像版本冲突的坑，后来通过内部镜像仓库和镜像标签策略解决，减少了部署回滚的概率。

      小程序端的离线学习逻辑是关键：微信小程序有限存储，只能用wx.setStorage和文件管理做分片缓存。我们的策略是先缓存课件元信息、优先下载关键题目，再做增量更新。实现离线下载时曾遇到用户手机存储配额耗尽，实际解决是设计清理策略和下载策略优先级，这个实践让我更倾向于在客户端保存最小可用集。

      实时交互部分用WebSocket做业务信令，媒体流用第三方低延迟SDK。为保证课堂不中断，我们加了幂等处理和断线重连策略。课堂中曾出现重连造成消息重复的情况，后面通过引入消息id和服务器端幂等校验解决。顺带解释一下DDD（领域驱动设计）：把代码按业务领域划分，便于团队沟通和扩展，适合复杂教育场景拆分。

      数据链路上我们用Kafka做事件总线，ClickHouse承担近实时分析，报告给教研和运营。大概两周优化后，统计延迟从分钟级降到秒级。起初ETL作业因schema drift失败，后来加了schema registry和版本适配模块，这算是实际操作中总结技术要点的一部分。

      运维上采用GitLab CI/CD、Kubernetes部署，做滚动更新和资源配额控制。一次发布时liveness探针配置不当，导致Pod频繁重启，影响了用户登录，修正探针参数并加上健康检查后问题得到缓解。结合项目经验，我倾向于把发布窗口和流量回退路径写成标准操作手册，方便现场突发应对。

      面向未来，我建议把监控、回放质量和离线体验作为持续迭代点，评估引入边缘计算或更多CDN节点来缩短首包时延。实践证明，技术选型没有唯一答案，都是在权衡成本与体验后取舍；在郑州这样的二线城市，大多数场景下，优化网络层和合理缓存就能显著提升“随时随地”学习体验。最后给出一个可执行建议：先把关键接口稳定到200ms内，再分阶段推进视频链路低时延改造，大概两周一个迭代周期会比较现实。