系统通过Spring Boot+MySQL+Redis实现作业提交、自动评分等功能，集成RabbitMQ异步处理与Docker安全沙箱，支持文件上传、队列评分、教师管理及实时反馈，确保高并发稳定性与代码执行安全。
开发一个在线作业批量提交与评分系统，核心在于实现学生提交、教师管理、自动评分和结果反馈四大功能。Java作为后端主力语言，配合Spring Boot、MySQL、Redis等技术，能高效构建稳定可靠的系统。下面从架构设计到关键模块实现，逐步解析实战要点。
系统架构与技术选型
系统采用前后端分离模式，前端可使用Vue或React，后端基于Spring Boot搭建RESTful API。数据库选用MySQL存储用户、作业、提交记录等结构化数据，Redis用于缓存评分任务队列和临时结果。
关键组件包括：
- Spring Security + JWT：实现登录认证与权限控制
- RabbitMQ 或 Redis Queue：异步处理批量评分任务
- MinIO 或本地文件服务：存储学生上传的作业文件
- Python沙箱（可选）：用于运行代码类作业并获取输出
作业提交模块实现
学生通过网页上传压缩包或单个文件，后端接收后校验格式、大小，并保存到指定目录。每个提交生成唯一submission_id，关联学生ID、作业ID和时间戳。
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示例代码片段：
@PostMapping("/submit")public ResponseEntity
@RequestParam("file") MultipartFile file,
@RequestParam("homeworkId") Long hwId,
@CurrentUser User user) {
if (file.isEmpty()) {
return error("文件不能为空");
}
String path = saveToFileSystem(file);
Submission submission = new Submission();
submission.setUserId(user.getId());
submission.setHomeworkId(hwId);
submission.setFilePath(path);
submission.setStatus("submitted");
submissionRepository.save(submission);
// 加入评分队列
redisTemplate.opsForList().rightPush("score_queue", submission.getId());
return ok("提交成功");
}
自动评分引擎设计
评分是系统核心。对于编程题，可启动独立进程运行测试用例。为安全起见，建议使用Docker容器隔离执行环境。
基本流程如下：
- 从队列取出待评分的submission_id
- 根据作业配置加载对应语言的执行模板（如Java、Python）
- 将学生代码注入模板，编译并运行
- 输入预设测试数据，比对输出结果
- 计算得分并更新数据库
例如Python脚本题，可用ProcessBuilder调用命令行：
Process process = new ProcessBuilder("python", scriptPath).start();BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));
String output = reader.lines().collect(Collectors.joining("\n"));
// 与标准答案比对
int score = compareOutput(output, expectedOutput);
教师端管理与结果展示
教师可查看班级提交情况，筛选未交、已评、未评状态。支持导出成绩单为CSV，或一键下发评分结果。
前端表格展示字段包括：学号、姓名、提交时间、得分、批注。点击条目可查看详细评分报告，如测试用例通过率、错误日志等。
为提升体验，可加入WebSocket推送机制，学生提交后实时收到“正在评分”“评分完成”通知。
基本上就这些。系统难点在于安全执行不可信代码和高并发下的稳定性，务必做好资源限制与异常捕获。合理拆分微服务模块，便于后期扩展支持更多题型，比如客观题自动判分、AI辅助评分等。不复杂但容易忽略细节。
