随着科学技术的进步,高新技术产业的发展,社会多用型人才的需求与日俱增,各行各业的人员为了自身的进步和发展,需要不断学习进而提升自身的实力。随着互联网的发展,人们越来越倾向于互联网在线学习平台。由此而引发的大流量将导致在线学习平台出现响应速度慢、响应错误等问题的出现。为了应对这一问题,本文提出并构建了一种新型的支持可扩展、高可用的架构来解决在大规模用户场景下系统响应变慢、视频资源传输性能低、系统服务崩溃等问题。该平台采用了分布式微服务化服务治理架构和高可用高并发的数据库架构,并进行了如下主要工作:(1)设计了包括前台用户端、后台管理端和服务管理监控端的大规模在线课程学习平台框架,通过服务管理监控端支撑用户规模的可伸缩性;(2)依据用户特征和场景,进行功能需求分析和非功能需求分析,并根据需求分析结果设计和实现了在线课程学习平台,该平台包含在线视频学习、在线课程问答、在线课程测试等功能。(3)针对大用户量并发场景下平台出现响应速度慢等问题,设计了一种支持可扩展、高可用的分布式微服务化架构,通过将MVC模式下的单体服务架构拆分成基于RPC通信的分布式架构,使得单体服务器的压力可以分摊到多个服务器上,从而提高服务响应速度和可靠性;(4)针对大数据量写入数据库导致其性能瓶颈问题,设计了一种基于企业级数据库中间件Mycat的分布式高可用、高并发的数据库服务架构,通过隐藏物理库,暴露逻辑库,并且拆分原有数据库表,使得当数据服务请求时能够转发到多个数据库中,提高数据库抗压性;(5)基于Spring Boot框架进行了平台实现,并通过Dubbo-Monitor和Jmeter进行了服务监控与压力测试,验证了分布式微服务化架构设计的有效性。平台采用HTML5和Bootstrap来对界面进行渲染,同时通过扁平化、人性化的设计,使得该平台拥有更加良好的用户体验。经过功能测试和性能测试,本平台能够满足在10万用户并发访问的时候,能够稳定、正确的提供服务,并且具有较快的响应速度。