近年来,随着互联网技术的发展,教育在线化趋势越来越明显,如何在高效、稳定、安全的情况下满足大量师生的使用需求,面对系统高并发用户,大流量访问的问题,为学校企业提供便利的开发方式和高效的管理方案,是学校在线教育发展所需要解决的一个重要难题。基于微服务架构的在线教育系统,整合SpringMVC、微服务等技术,为此提供了良好的解决方式。系统采用SpringMVC架构,Nginx负载均衡来调度服务器,实现集群部署。同时使用Mysql-Proxy来完成数据库读写分离,改善数据库的负载压力;采用Dubbo框架、ZooKeeper服务注册中心微服务架构拆分功能,解耦原有的巨大的单体应用,将其拆分为多个独立的微服务,使得每个服务更专注于自己的业务,满足高内聚低耦合的设计原则,缩短软件开发周期,API网关实现客户端与微服务之间的通信。使用Python语言中的Scrapy爬取业务相关对话,设计管道储存爬取内容,构建语料库以供聊天机器人使用,构建灵活专业的智能问答平台。测试使用Loadrunner检测非功能性指标比如在线并发量、网络通信速度等测试系统安全性、稳定性、并发性、高可用性。系统背景是建立在某高校在线教育系统框架内的,由某校工作托管运营。研究后的成果是建设一个加入人工智能、支持高并发的在线教育平台。主要研究软件开发架构、智能问答语料库两个方面。结果表明,在微服务拆分功能架构下,系统的负载能力得到了升级。集群部署和数据库读写分离解决了平台高并发问题,单机未拆分功能架构的平均响应时间是微服务拆分架构的平均响应时间的4.6倍;系统能够承载300用户并发冲突;正常情况下系统平均响应速度基本上低于5秒;语料库具备的特色有针对本文的研究对象教师、学生、课程,更加关注大学生关键字,在相关学习网站抽取语料,包括1350个句子,总计11550字。聊天机器人聊天内容丰富有趣,可以针对老师和学生的提问给出专业时效性强的问答。