FourStars English - Nền tảng Học Tiếng Anh Toàn diện

FourStars English là một dự án backend cho nền tảng học tiếng Anh full-stack, tập trung vào hiệu năng, khả năng mở rộng và trải nghiệm người dùng tương tác cao. Được tích hợp mô hình NLP tự xây dựng.

🚀 Tính năng Nổi bật (Features Showcase)

Dưới đây là một vài hình ảnh về các tính năng chính của ứng dụng.

Giao diện Ôn tập	Giao diện Từ điển
Trang Từ vựng	Trang Quiz
Trang Ngữ pháp	Sổ tay Cá nhân
Trang Luyện nghe	Trang Video
Trang cộng đồng	Trang nâng cấp tài khoản

🏛️ Kiến trúc Hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc hiện đại, container hóa và sẵn sàng cho việc mở rộng.

                    +--------------------------------------+
Internet User -->    |      NGINX (Reverse Proxy, SSL)      |
                    +------------------+-------------------+
                                       |
                +----------------------+----------------------+
                |                                             |
                v                                             v
     +----------------------+                  +-------------------------+
     |    Frontend App      |                  |      Backend API        |
     |    (React/Vite)      |                  |      (Spring Boot)      |
     |   Served from disk   |                  |   (Container @8080)     |
     +----------------------+                  +-----------+-------------+
                                                           |
                             (Docker Internal Network)     |
                                                           |
         +---------------------+-----------------+---------+------------------+
         |                     |                 |                            |
         v                     v                 v                            v
+------------------+  +----------------+  +----------------+  +----------------------+
|     Database     |  |      Redis     |  |    RabbitMQ    |  |   Python AI API      |
|    (MariaDB)     |  |     (Cache)    |  |  (Message Q)   |  |      (FastAPI)       |
+------------------+  +----------------+  +----------------+  +----------------------+

• Nginx đóng vai trò là Reverse Proxy, xử lý tất cả các request, phân phối đến Frontend hoặc Backend và quản lý HTTPS.
• Toàn bộ hệ thống backend (Java, Python, Database, Redis, RabbitMQ) được container hóa bằng Docker và dàn dựng bởi Docker Compose, đảm bảo tính nhất quán và di động.
• Các service giao tiếp với nhau qua một mạng nội bộ an toàn của Docker.

🛠️ Công nghệ Sử dụng (Tech Stack)

Hạng mục	Công nghệ
Backend	Java 17, Spring Boot 3, Spring Security, Spring Data JPA (Hibernate), MapStruct
Database	MariaDB (Tương thích MySQL)
Caching	Redis
Messaging	RabbitMQ
Real-time	WebSocket (STOMP)
Xác thực	JWT (Access + Refresh Token Rotation), OAuth2 (Google Login)
DevOps	Docker, Docker Compose, Nginx
Testing	JUnit 5, Mockito
API Documentation	Swagger / OpenAPI 3
External APIs	VNPay Payment Gateway, Google OAuth2, YouTube Data API v3

✨ Điểm nhấn

Dự án này áp dụng nhiều kỹ thuật và kiến trúc:

• Hệ thống Phân quyền Động (Dynamic RBAC): Quyền hạn (permission) của từng vai trò (role) được quản lý trong database và có thể được thay đổi mà không cần deploy lại code, thông qua một CustomPermissionEvaluator.
• Kiến trúc Bất đồng bộ & Bền bỉ: Sử dụng RabbitMQ để xử lý các tác vụ tốn thời gian (chấm điểm quiz, cập nhật streak) và các sự kiện (gửi thông báo, cập nhật UI real-time) ở chế độ nền. Điều này giúp API phản hồi ngay lập tức và tăng khả năng chịu lỗi của hệ thống.
• Tối ưu hóa Hiệu năng:
  • Giải quyết triệt để vấn đề N+1 Query bằng @EntityGraph.
  • Sử dụng Redis Cache cho các dữ liệu được truy cập thường xuyên (quyền hạn, danh mục...) để giảm tải cho database.
  • Áp dụng Batch Processing cho các tác vụ import dữ liệu lớn.
• Hệ thống Gamification Toàn diện: Kết hợp chặt chẽ giữa Điểm, Huy hiệu, Chuỗi ngày học (Streak) và Bảng xếp hạng (tuần/toàn thời gian) để thúc đẩy sự tương tác của người dùng.
• Tích hợp AI & Tự động hóa Nội dung:
  • Tự động tạo ra các bài quiz đa dạng từ từ vựng mới hoặc từ một danh mục.
  • Tích hợp với mô hình deeplearning NLP tự xây dựng cung cấp tính năng Nghe-Chép Chính tả và phân tích lỗi ngữ pháp.
• Tương tác Thời gian thực: Sử dụng WebSocket để gửi thông báo real-time, cập nhật số lượt thích và bình luận mới ngay lập tức mà không cần tải lại trang.
• Bảo mật Chuyên sâu:
  • Luồng xác thực an toàn với JWT và cơ chế Refresh Token Rotation.
  • Tích hợp Đăng nhập(Google Login) qua OAuth2.
  • Cấu hình bảo mật chặt chẽ cho từng API, phân biệt rõ ràng giữa các endpoint công khai, yêu cầu xác thực và yêu cầu quyền Admin.
• Quy trình DevOps Chuyên nghiệp:
  • Container hóa toàn bộ ứng dụng bằng Docker và Docker Compose.
  • Sử dụng file .env để quản lý các biến môi trường và thông tin nhạy cảm.
  • Thiết lập luồng deploy hoàn chỉnh lên server VPS với Nginx Reverse Proxy và HTTPS/SSL miễn phí từ Let's Encrypt.
  • Cấu hình Logging chi tiết cho các môi trường khác nhau (dev/prod) bằng Logback.
  • Sử dụng Spring Boot Actuator để giám sát và theo dõi "sức khỏe" của ứng dụng.

🌳 Hệ sinh thái Toàn bộ Dự án

Đây là project backend, là trái tim của một hệ sinh thái gồm 3 phần:

• Backend: - Xây dựng bằng Spring Boot, chịu trách nhiệm xử lý toàn bộ logic nghiệp vụ, quản lý dữ liệu và bảo mật.
• Frontend: (https://github.com/hnimkwazeo/UI.git) - Xây dựng bằng React/Vite, cung cấp giao diện người dùng hiện đại, tương tác cao.
• AI Service: (https://github.com/hnimkwazeo/AI.git) - Xây dựng bằng Python/FastAPI, chứa mô hình NLP tự train để phục vụ tính năng phân tích chính tả.

🚀 Bắt đầu (Getting Started)

Hướng dẫn để chạy dự án này ở môi trường local.

Yêu cầu

• Java 17
• Maven 3.x
• Docker và Docker Compose

Các bước

1. Clone a project:

   git clone https://github.com/hnimkwazeo/be
   cd be

2. Tạo file .env:

3. Chạy bằng Docker Compose:

   docker-compose up -d

4. Ứng dụng sẽ chạy tại http://localhost:8080.

✍️ Tác giả

• Nhóm 16.01