招聘系统代码是企业实现人才招聘流程数字化、自动化的核心工具，它通过整合岗位发布、简历筛选、面试安排、候选人管理等功能模块，优化招聘效率并提升候选人体验，以下从系统架构、核心功能模块、代码实现逻辑及关键技术点展开详细说明。

系统架构设计

招聘系统通常采用前后端分离架构，前端负责用户交互，后端处理业务逻辑，数据库存储数据，技术选型上，前端可采用Vue.js或React框架，后端常用Spring Boot（Java）、Django（Python）或Node.js，数据库使用MySQL或PostgreSQL，缓存采用Redis，消息队列选用RabbitMQ或Kafka，微服务架构下，系统可拆分为用户服务、岗位服务、简历服务、通知服务等独立模块，通过API网关统一管理接口,实现高可用和水平扩展。

核心功能模块及代码实现

用户管理模块

用户分为求职者、招聘专员和管理员三类，需实现注册、登录、权限控制等功能，以Spring Boot为例，用户实体类（User）可定义如下：

@Entity
@Table(name = "user")
public class User {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String username;
    private String password; // 存储加密后的密码
    private String email;
    private String role; // "CANDIDATE", "RECRUITER", "ADMIN"
    // getters and setters
}

登录接口通过JWT（JSON Web Token）实现身份认证，代码逻辑包括：验证用户名密码、生成Token并返回给前端,后续请求携带Token进行权限校验。

岗位管理模块

招聘专员可发布、编辑、下架岗位，岗位实体（JobPost）包含标题、描述、任职要求、薪资范围等字段,岗位发布的核心代码如下：

@Service
public class JobPostService {
    @Autowired
    private JobPostRepository jobPostRepository;
    public JobPost createJobPost(JobPost jobPost, Long recruiterId) {
        jobPost.setRecruiterId(recruiterId);
        jobPost.setStatus("ACTIVE");
        return jobPostRepository.save(jobPost);
    }
}

前端表单提交数据至后端接口，后层进行数据校验（如非空校验、字段长度限制）后存入数据库。

简历处理模块

求职者上传简历（支持PDF、Word格式），系统通过OCR技术提取文本信息，或解析JSON格式的简历数据，简历存储采用对象存储（如阿里云OSS），数据库仅保存文件路径，简历解析后的关键信息（如教育背景、工作经历）可存入结构化表，便于后续筛选，简历实体（Resume）：

@Entity
@Table(name = "resume")
public class Resume {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String filePath;
    private String parsedContent; // 存储解析后的JSON数据
    @ManyToOne
    private User candidate;
    // getters and setters
}

简历筛选模块

系统支持关键词搜索、条件筛选（如学历、工作经验）,筛选逻辑可通过SQL动态查询实现，

public List<Resume> filterResumes(String keyword, String degree, int experience) {
    String sql = "SELECT r FROM Resume r WHERE r.parsedContent LIKE :keyword";
    if (degree != null) {
        sql += " AND r.parsedContent LIKE '%\"degree\":\"" + degree + "\"%'";
    }
    if (experience > 0) {
        sql += " AND r.parsedContent LIKE '%\"experience\":\">=" + experience + "年%'";
    }
    return entityManager.createQuery(sql, Resume.class)
            .setParameter("keyword", "%" + keyword + "%")
            .getResultList();
}

实际项目中，建议使用Elasticsearch实现全文检索,提升查询效率。

面试安排模块

招聘专员可创建面试安排，选择候选人、面试官、时间及方式（线上/线下），系统通过日历API检查时间冲突并发送通知，面试安排实体（Interview）：

@Entity
@Table(name = "interview")
public class Interview {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private DateTime interviewTime;
    private String mode; // "ONLINE" or "OFFLINE"
    @ManyToOne
    private Candidate candidate;
    @ManyToOne
    private Interviewer interviewer;
    private String status; // "SCHEDULED", "COMPLETED", "CANCELLED"
    // getters and setters
}

通知模块

系统通过邮件、短信或站内信发送通知，如面试提醒、岗位匹配结果，使用Spring Boot的JavaMailSender发送邮件示例：

@Service
public class NotificationService {
    @Autowired
    private JavaMailSender mailSender;
    public void sendInterviewNotification(String email, String interviewDetails) {
        SimpleMailMessage message = new SimpleMailMessage();
        message.setTo(email);
        message.setSubject("面试安排通知");
        message.setText(interviewDetails);
        mailSender.send(message);
    }
}

数据库设计示例

以下是核心表结构简表：

关键技术点

1. 安全性：密码存储使用BCrypt加密，接口通过HTTPS传输,防止敏感信息泄露。
2. 性能优化：高频操作（如简历搜索）使用Redis缓存，数据库添加索引（如岗位状态、用户角色）。
3. 异步处理：简历解析、邮件发送等耗时操作通过消息队列异步执行,避免阻塞主流程。
4. 扩展性：微服务架构下，各模块可独立部署和扩展,例如简历解析服务可单独升级OCR算法。

相关问答FAQs

问题1：如何确保招聘系统的数据安全性？
解答：数据安全需从多个层面保障：1）传输层：全站启用HTTPS，防止数据在传输中被窃取；2）存储层：用户密码使用BCrypt等不可逆加密算法，敏感信息（如身份证号）脱敏存储；3）权限层：基于角色的访问控制（RBAC），不同角色只能访问授权功能；4）代码层：对SQL注入、XSS等漏洞进行防护，使用参数化查询和输入校验；5）审计层：记录关键操作日志（如登录、岗位发布）,便于追溯异常行为。

问题2：招聘系统如何处理高并发场景下的简历提交？
解答：高并发下简历提交可通过以下方案优化：1）异步处理：前端提交后立即返回成功状态，后端将任务推入消息队列（如RabbitMQ），由消费者异步解析和存储简历；2）负载均衡：通过Nginx将请求分发到多个应用服务器，避免单点压力过大；3）数据库优化：使用分库分表（如按用户ID分片），减少单表数据量；4）缓存加速：简历文件上传至对象存储（如MinIO），数据库仅保存元数据，降低IO压力；5）限流措施：对接口调用频率进行限制（如令牌桶算法）,防止恶意刷量导致系统崩溃。