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一个多路视频并发搜索系统的设计与实现任务书
任务书：设计与实现一个多路视频并发搜索系统
一、任务背景：
随着视频行业的不断发展，视频资源的数量也在不断增加。用户想要在海量的视频资源中快速找到所需的内容变得越来越困难。因此，设计并实现一个多路视频并发搜索系统就显得尤为重要。
二、任务描述
1.系统需求分析
设计并实现一个基于Web的多路视频并发搜索系统。系统要求实现能够同时搜索多个视频网站（如优酷、爱奇艺、腾讯视频等）的搜索内容，并将搜索结果返回给用户。系统具有如下功能：
（1）用户输入要搜索的关键字，系统应该自动去不同的视频网站搜索这个关键词，并将找到的视频结果和对应的来源网站返回给用户。
（2）用户可以根据自己的需要选择指定网站进行搜索，还可以定制搜索条件，如搜索视频类型、时间段等。
（3）为了支持并发搜索，系统需要对不同网站的搜索操作进行并行处理。
（4）系统应能够支持快速响应用户的请求，高效显示查询结果并支持用户快速查找和筛选。
2.系统设计
本系统的设计采用分布式架构。分布式计算是一种按照系统要求，为了达到某一目标而将计算任务分布到多个节点上进行处理的计算模式。本系统主要由三部分设计组成：web前端、服务端和数据库。
web前端：系统的前端主要使用HTML、CSS、JavaScript和jQuery等技术实现。前端使用MVVM框架进行开发，通过Ajax异步请求服务端接口，获取数据并展示在页面上。
服务端：系统后端使用Node.js和Express框架，实现搜索、数据处理和数据传输的功能。后端处理分为两步：第一步是读取数据库中的配置信息，动态生成抓取和解析视频网站的规则；第二步是根据用户输入的关键词和搜索条件，异步执行多个针对不同网站的搜索任务，并对求去结果进行合并和排序。
数据库：本系统使用MongoDB进行存储。MongoDB是一个文档型数据库，非常适合存储非结构化数据。本系统将不同网站的搜索结果存储在不同的表中，同时也将用户搜索记录存储在另外的表中，以便进行数据分析和处理。
3.系统实现
（1）代码实现：系统后端代码可分为两部分，一部分是解析规则的代码，另外一部分是搜索并处理结果的代码。前端代码主要使用MVVM框架，通过Ajax异步请求服务端接口，并将数据展示在页面上。
（2）测试：系统需自我测试，保证系统的质量和稳定性。同时也需要进行用户测试，了解用户的使用习惯和反馈，以便于系统进一步优化和增强。
四、任务时间和进度安排：
本任务需考虑前后端技术迭代周期、测试环节及用户反馈等，预计总周期为10-12周，任务具体进度安排如下：
第1周：需求分析及文档撰写；
第2-4周：系统架构设计和UI设计；
第5-6周：前端和后端代码实现；
第7周：系统自测及完善；
第8周：功能测试和性能测试；
第9周：修改和优化、用户测试；
第10-12周：最终交付和维护。
五、任务交付说明：
本任务需提交系统开发文档、系统测试文档、用户手册和源代码等，在提交前需自行检查，确保系统的质量和稳定性。本任务交付时间预计在第12周。