一个功能完备的 OJ 平台通常由多个模块协同构成，各司其职又紧密联动，以下是其核心功能体系：
用户管理系统
支持用户注册、登录认证、权限分级（如普通用户、管理员、命题人）、个人信息管理等功能，管理员可通过后台界面对用户行为进行监管，确保平台秩序。
管理系统**
提供图形化题库管理后台，允许管理员添加、编辑或删除题目，设置难度等级、分类标签、输入输出样例、测试数据、时间/空间限制等参数，优秀的题目管理模块还应支持 Markdown 编辑、LaTeΧ 公式渲染与多语言描述切换。
代码提交与自动评测系统
接收用户上传的源代码文件，在指定编程语言环境下编译执行，并将其输出结果与标准答案比对，返回详细的评测结果状态码，如 AC（Accepted）、WA（Wrong Answer）、TLE（Time Limit Exceeded）、MLE（Memory Limit Exceeded）、RE（Runtime Error）等。
排行榜与数据分析功能
基于解题数量、首次通过时间、总提交次数、错误尝试分布等多个维度生成个人与团队排名，高级系统还可引入 Elo 评分机制或动态难度加权算法，实现更公平的能力评估。
社区互动模块：讨论区与题解分享
构建学习型社区生态，支持用户发布疑问、分享解题思路、撰写题解文章，良好的社区氛围有助于形成知识沉淀，促进新手成长。
后台监控与日志审计系统
记录系统的运行状态、用户的操作轨迹、异常事件与判题日志，便于运维人员排查故障、追踪攻击行为或优化资源调度策略。
在项目启动阶段,必须明确目标用户群体——是面向初学者的教学辅助平台？还是服务于高水平选手的竞技场？抑或是企业内部的技术考核工具？不同的定位将直接影响系统规模、技术栈选择与用户体验设计。
为应对高并发、低延迟和可扩展性的挑战，现代 OJ 系统普遍采用前后端分离 + 微服务化的架构模式，兼顾灵活性与稳定性。
前端负责呈现用户界面,常用 React、Vue.js 或 Angular 等主流框架构建单页应用（SPA），典型页面包括首页、题目列表、题目详情、代码编辑器、提交记录、排行榜和讨论区。
为提升用户体验,前端需集成以下关键技术：
后端作为业务中枢,通常基于 Node.js、Python（FastAPI/Django）、Java（Spring Boot）或 Go 开发 RESTful API 或 GraphQL 接口，承担身份验证、数据管理、任务调度等职责。
推荐采用微服务架构将系统拆分为独立模块：
这种解耦设计不仅提升了系统的可维护性,也为后续横向扩展打下基础。
合理的数据库选型直接影响系统性能与可靠性：
可结合 Elasticsearch 实现题目的全文检索功能，方便用户快速查找相关题目。
OJ 系统最核心也最具挑战性的环节，是如何安全地运行不可信代码，用户提交的程序可能包含恶意指令，例如删除系统文件、发起网络攻击、无限循环耗尽资源等，必须在一个高度隔离的环境中执行代码。
目前主流的沙箱实现方式主要有三种：
利用 Docker 创建轻量级容器，每个判题任务在独立容器中运行，通过 cgroups 限制 CPU 使用率、内存上限、运行时间和进程数，借助 seccomp 和 AppArmor 进一步限制系统调用。
✅ 优势：环境隔离彻底、配置灵活、易于部署。
⚠️ 注意事项：需防范 Docker 逃逸漏洞，禁用特权模式，关闭不必要的 capabilities（如NET_ADMIN），并保持镜像更新。
在 Linux 内核层面使用 seccomp 技术拦截危险系统调用（如 execve, socket, openat），仅允许白名单内的调用通过，常与 ptrace 联合使用，实现细粒度的行为监控。
✅ 优势：性能开销小，安全性高，适合高性能判题场景。
❗ 挑战：开发复杂度较高，需深入操作系统底层知识。
isolate：由 Codeforces 官方采用的开源沙箱工具，专为判题设计，支持资源限制、命名空间隔离与文件读写控制，配置简单且稳定可靠。chroot + 资源限制脚本：传统但有效的手段，通过改变根目录路径限制访问范围，配合 ulimit 控制资源使用。💡 实践建议：中小型项目可优先选用
isolate；大型平台可结合 Docker 与 seccomp 构建多层次防护体系。
无论采用何种方案,都应定期更新操作系统补丁，关闭非必要端口，启用防火墙规则（如 iptables/nftables），并对所有外部输入进行严格校验，防止注入攻击。
一次完整的判题过程涉及多个组件协作,具体流程如下：
