基于WebAssembly的在线评测系统产品系统Vibe Coding

伴随着在线教育和算法竞赛的普及，在线判题系统作为评估算法能力的设施，在高并发的性能和隔离性的要求日渐升高。传统的基于进程隔离或容器化的判题方案，在处理短程评测任务时，展现出了冷启动延迟高，内存资源开销大等缺点，针对上述痛点，设计并实现了一种基于WebAssembly的高性能安全在线判题系统.

本系统主要分为四个模块：（1）客户端：基于React构建的单页应用集成Monaco Editor实现代码编辑与语法检查；（2）LSP代理服务器：将Monaco Editor的LSP请求转发到本地LSP（2）API网关：负责处理用户认证，题目管理，提交请求；（3）消息队列：引入Redis作为异步消息队列判题集群，解耦 API 服务与判题服务，实现削峰填谷。（4）评测节点：基于 Rust 开发的判题节点，内置 Wasmtime 运行时，

前端基于React与Monaco Editor,通过Websocket代理在用户本地运行的语言服务器，获得了类本地 IDE 的智能代码补全与交互体验。后端采用Go + Redis构建，确保了判题任务的高效调度与削峰填谷。
在判题引擎的设计上，本文基于Wasmtime + Rust构建了判题沙箱，并设计了如下优化措施：
1. 针对C/C++,本文提出了一种动态链接技术，将库文件编译为主模块，用户提交代码作为侧模块注入其中。这减小了用户模块体积和序列化开销
2. 针对 Python，本系统引入 Wizer 预初始化技术，通过内存快照将解释器启动过程转移至构建期，实现了任务的毫秒级热启动。
3. 采用基于Fuel的指令计数机制，实现了相比传统基于墙上时间更为确定性的 CPU 资源控制。