该项目采用微服务架构，通过Zuul和Eureka实现服务路由与发现，利用MyCat和Redis进行数据库读写分离及缓存处理。推荐系统运用协同过滤算法，但仍有待优化，计划引入点赞评论数据提升推荐精准度。配置管理使用Springcloud-config，便于在不同环境间切换。未来将持续完善项目架构。
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项目架构，目前仍在完善
关于总体项目架构简述：
项目分为三个子项目，通过提供服务注册到服务注册中心，消费者调用提供者接口来进行访问，
先经过zuul路由访问eureka并且返回一个空闲的服务器来提供可靠的服务给消费者。
主要使用自带的负载均衡算法，来均匀分配消费者的请求。
关于数据库架构
项目数据库采用了数据库中间件mycat，采用主写读从的方式来缓冲消费者的请求
在mysql前面还有一层Redis作为数据库的缓存，主要存储了一些视频信息以及无关紧要的热点信息
关于智能推荐算法
项目采用类似于协同过滤算法，目前只能筛选浏览了同个视频类型的用户，将他们的历史记录互相推荐，这一点比较low，因此这一方面仍然需要改进，可以获取点赞评论过的视频数据来处理
关于配置的问题：
由于配置较多，采用springcloud-config来加载配置，
主要是来回切换本地开发环境配置以云服务器环境配置
------------------------------------------------------后续会陆续更新，因为项目架构并未完善
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