今天跟大家伙儿唠唠我最近搞的这个“云阅卷系统”，一开始我心里也没底，感觉这玩意儿挺高大上的，但真做起来，发现也就那么回事儿。

老板丢给我这个活儿，说要搞个云阅卷，提高效率，我当时就懵了，啥是云阅卷？这玩意儿我没接触过！赶紧上网搜资料，看了不少“云阅卷系统”，什么“五岳云阅卷”、“鑫考云阅卷”的，看得我眼花缭乱。不过总算搞明白个大概，就是把试卷扫描上传到云端，老师在电脑上阅卷，还能自动统计分析啥的。

第一步，选技术。 我寻思着，这东西得稳定、安全，还得方便维护。前端我选了Vue，上手快，组件化开发也方便。后端嘛本来想用Java的，毕竟老本行，但后来一想，这玩意儿并发量估计挺大的，还是用Go，性能而且最近也一直在学Go，正好练练手。数据库就用MySQL，成熟稳定。

第二步，搭框架。 用Go写后端，我选了个轻量级的框架，叫Gin，路由啥的配置起来很方便。前端Vue就用Vue CLI快速生成了一个项目，然后开始一点一点往里面加东西。数据库连接池、日志、配置文件，这些基础的东西先搞定。

第三步，实现核心功能。 这才是重头戏。是试卷上传，这块儿我用了七牛云的存储服务，方便，省心。然后是试卷的图像处理，涉及到图像识别，这块儿我直接调用的百度的AI接口，识别手写体，识别选择题，虽然准确率不是百分百，但也能大大减轻老师的工作量。阅卷这块儿，我设计了一个在线阅卷的界面，老师可以在电脑上直接打分、写评语。最难的是自动统计分析，各种维度的报表，班级平均分、最高分、最低分、等等，这块儿我写了好多的SQL语句。

第四步，测试和优化。 功能都实现了，接下来就是不停的测试，找bug。刚开始问题一大堆，什么上传失败、图像识别错误、统计数据不对，真是焦头烂额。一点一点的改，优化代码，提高性能。特别是并发这块儿，我用了Go的goroutine，大大提高了系统的吞吐量。

第五步，部署上线。 把系统部署到阿里云服务器上，用Docker容器化部署，方便快捷。配置好Nginx反向代理，设置好域名，总算上线了！

遇到的坑

• 图像识别：百度的AI接口一开始用着挺后来发现识别率忽高忽低，不稳定。后来我加了一些图像预处理的步骤，比如图像增强、降噪，稍微好了一些。
• 并发问题：刚开始没考虑并发，结果几个老师同时阅卷，系统就卡死了。后来用了goroutine和channel，解决了并发问题。
• 数据库连接：数据库连接池的大小一开始设置的不合理，导致数据库连接数不够用。后来根据实际情况调整了连接池大小。

这回搞“云阅卷系统”，虽然过程很痛苦，但学到了很多东西。不仅巩固了Vue和Go的技术，还了解了图像识别、云计算、数据库优化等方面的知识。最重要的是，让我明白，再高大上的东西，只要一步一个脚印，也能把它搞出来。

对了，顺便说一句，现在这个系统还在不断完善中，后续还会加入更多功能，比如自动生成错题本、个性化学习推荐啥的，敬请期待！