一、功能需求分析与技术选型

在线文档浏览系统的核心需求包括文档格式解析、分页渲染、交互操作支持及权限控制。传统方案需处理Word、PDF、Excel等十余种格式，而模拟实现可聚焦于主流格式（如DOCX、PDF）以降低复杂度。

技术选型方面，Apache POI（4.1.2版本）提供对Office文档的完整解析能力，支持DOCX的段落、表格、图片等元素提取。PDF处理推荐iText 7（7.2.5版本），其分层渲染引擎可精确控制页面元素显示。前端展示层采用JavaFX的WebView组件，通过内置WebKit引擎实现HTML5兼容的渲染效果。

权限控制模块需实现文档级、段落级两层授权。Spring Security（5.7.0版本）的RBAC模型可构建用户-角色-权限的三级体系，结合AOP实现方法级权限拦截。例如，对敏感段落的访问需验证用户角色是否包含”VIP”标识。

二、核心模块实现方案

1. 文档解析引擎

使用Apache POI解析DOCX文件时，需处理XWPFDocument对象树。示例代码展示段落提取逻辑：

public List<String> extractParagraphs(XWPFDocument doc) {
    List<String> paragraphs = new ArrayList<>();
    doc.getParagraphs().forEach(p -> {
        String text = p.getText();
        if (text != null && !text.trim().isEmpty()) {
            paragraphs.add(text);
        }
    });
    return paragraphs;
}

对于表格数据，需递归处理XWPFTable对象，提取单元格文本并构建二维数组。图片处理需通过XWPFPictureData获取字节流，转换为Base64编码供前端渲染。

PDF解析采用iText的PdfReader和PdfDocument类，实现页面级分割：

public List<byte[]> splitPdfPages(String filePath) throws IOException {
    List<byte[]> pages = new ArrayList<>();
    PdfDocument pdfDoc = new PdfDocument(new PdfReader(filePath));
    for (int i = 1; i <= pdfDoc.getNumberOfPages(); i++) {
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        PdfWriter writer = new PdfWriter(baos);
        PdfDocument newDoc = new PdfDocument(writer);
        newDoc.addPage(pdfDoc.getPage(i).copyTo(newDoc));
        newDoc.close();
        pages.add(baos.toByteArray());
    }
    pdfDoc.close();
    return pages;
}

2. 分页渲染机制

实现动态分页需构建虚拟页面管理器。核心类设计如下：

public class DocumentPager {
    private List<PageContent> pages;
    private int currentPage;
    public void generatePages(List<String> contentBlocks, int blocksPerPage) {
        pages = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < contentBlocks.size(); i += blocksPerPage) {
            List<String> pageBlocks = contentBlocks.subList(
                i, Math.min(i + blocksPerPage, contentBlocks.size())
            );
            pages.add(new PageContent(pageBlocks));
        }
    }
    public PageContent getCurrentPage() {
        return pages.get(currentPage);
    }
}

前端通过WebSocket实时获取页面数据，结合CSS的column-count属性实现多栏布局。对于图片等大尺寸元素，采用懒加载技术，仅在页面进入视口时加载。

3. 交互功能实现

注释系统采用数据库存储方案，表结构设计如下：

CREATE TABLE document_comments (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    doc_id VARCHAR(64) NOT NULL,
    page_num INT NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    creator VARCHAR(32) NOT NULL,
    create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

后端通过RESTful接口提供CRUD操作，前端使用WebSocket实现评论实时推送。高亮标注功能通过Canvas API实现，记录用户选择的文本范围和样式信息。

三、性能优化策略

缓存层采用三级架构：内存缓存（Caffeine）、分布式缓存（Redis）、磁盘缓存（RocksDB）。热点文档加载时，优先从内存缓存获取，命中失败则查询Redis，最终回源到磁盘。缓存键设计需包含文档ID、版本号、用户权限等维度。

异步处理方面，文档转换任务提交至线程池执行：

@Async
public CompletableFuture<Void> convertDocumentAsync(File input, File output) {
    try {
        DocumentConverter converter = new LocalConverter(...);
        converter.convert(input).as(DocumentType.DOCX).to(output).as(DocumentType.PDF).execute();
        return CompletableFuture.completedFuture(null);
    } catch (Exception e) {
        return CompletableFuture.failedFuture(e);
    }
}

线程池配置需根据CPU核心数动态调整，核心线程数设为Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2。

四、安全防护体系

数据传输层强制启用TLS 1.2+，通过Spring Security配置：

@Bean
public WebServerFactoryCustomizer<TomcatServletWebServerFactory> tlsCustomizer() {
    return factory -> factory.addConnectorCustomizers(connector -> {
        connector.setScheme("https");
        connector.setSecure(true);
        // 配置SSL上下文
    });
}

内容安全扫描集成ClamAV病毒库，对上传文档进行实时检测。XSS防护通过Jsoup的WhiteList实现，过滤<script>、onerror等危险标签和属性。

权限验证采用JWT令牌机制，结合Spring Security的@PreAuthorize注解实现方法级控制：

@PreAuthorize("hasAuthority('DOC_READ') && @permissionService.checkDocAccess(#docId, principal.username)")
public PageContent getDocumentPage(String docId, int pageNum) {
    // 业务逻辑
}

五、部署与扩展方案

容器化部署推荐使用Docker Compose编排服务，关键配置示例：

services:
  app:
    image: document-viewer:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
      - REDIS_HOST=redis
    depends_on:
      - redis
  redis:
    image: redis:6-alpine
    volumes:
      - redis_data:/data

水平扩展通过Kubernetes实现，配置HPA自动根据CPU利用率调整Pod数量。分布式缓存集群采用Redis Sentinel模式，确保高可用性。

监控系统集成Prometheus和Grafana，关键指标包括：

• 文档解析耗时（P99 < 500ms）
• 页面渲染延迟（P95 < 200ms）
• 并发访问数（峰值QPS > 1000）

本方案通过模块化设计实现文档在线浏览的核心功能，技术选型兼顾成熟度与扩展性。实际开发中，建议先实现PDF/DOCX的基础解析，逐步完善注释、高亮等交互功能。性能测试阶段需模拟不同规模文档的加载场景，优化缓存策略和异步处理逻辑。