搭建hustoh oj

第一步:wget https://raw.githubusercontent.com/zhblue/hustoj/master/trunk/install/install-ubuntu16+.sh
第二步:sudo bash install-ubuntu16+.sh

### 如何搭建在线判题系统 (OJ) #### 一、基础架构设计 构建一个完整的 OJ 系统需要考虑多个方面,包括前端界面开发、后端逻辑处理以及安全性保障。为了满足用户提交代码并自动评测的需求,在线判题系统的架构通常分为以下几个部分: 1. **前端交互** 前端负责提供友好的用户体验,使用户能够浏览题目列表、查看题目描述、编写代码并提交解决方案。可以使用 HTML 超链接来获取特定题目的 `describe` 和 `header` 部分[^2]。 2. **后端服务** 后端主要完成数据存储、业务逻辑处理等功能。对于每道题目,可以通过渲染展示对应的 HTML 页面,并结合 C++ 的正则表达式技术验证输入输出格式是否合法。 3. **代码执行环境隔离** 用户上传的代码可能包含恶意操作,因此必须在一个安全可控的环境中运行这些代码。Docker 技术被广泛应用于此场景下创建独立容器作为代码沙箱[^1],从而保护主机免受潜在威胁的同时也实现了资源的有效分配。 4. **分布式限流机制** 当面对高并发访问时,合理地限制请求频率至关重要。Redission 提供了一种基于 Redis 的分布式限流方案,它采用了令牌桶算法并通过设置固定的速率参数(如 trySetRate 方法中的桶容量)配合 redis key 过期策略实现时间窗口内的流量控制[^3]。 5. **判题模块功能说明** 判题服务的核心在于准确高效地评估参赛者所编写的程序是否正确无误。这一过程涉及但不限于标准答案对比、性能指标衡量等方面的工作。 #### 二、关键技术点详解 以下是几个关键环节的技术细节介绍: - **代码接收与解析** ```python def receive_code(request): user_input = request.POST.get('code', '') language = request.POST.get('language', 'cpp') if not validate_language(language): # 自定义函数用于校验支持的语言种类 return HttpResponseBadRequest("Unsupported programming language.") result = compile_and_run(user_input, language) # 编译运行用户代码 return JsonResponse({"status": "success", "result": result}) ``` - **利用 Docker 构建沙盒环境** 使用 Python 结合 docker-py 库动态生成临时容器实例。 ```python import docker client = docker.from_env() def create_sandbox(): container = client.containers.run( image='oj-sandbox-image', command='/bin/bash', detach=True, network_disabled=True, mem_limit="1g", cpu_period=100000, cpu_quota=50000 ) return container.id ``` - **Redisson 分布式锁应用** Java 示例演示如何配置 token bucket 来管理 API 请求次数。 ```java Config config = new Config(); config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379"); RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter("api-limiter"); rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 100, 1, RateIntervalUnit.SECONDS); boolean canProceed = rateLimiter.reservePermission(); // 尝试获得许可 if (!canProceed){ throw new TooManyRequestsException("Exceeded allowed number of requests."); } ``` --- ###
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