移动教育随移动互联网快速发展需求变得越来越大,而且移动教育平台功能较多,业务和管理复杂。因此为提供全面、高质量的移动教育服务,本文设计并实现了一个移动教育培训管理综合系统。本系统是一个具有多种业务,包括客户端和后台服务器集群的大型系统,并且在系统中利用时间序列预测对反向代理进行动态缓存配置,增强了系统性能。根据业务可扩展、随用户增加系统可扩容、请求响应可动态调整、系统高灵活性的原则,将系统业务功能碎片化,设计实现了包含流媒体点播、实时互动直播、支付购买系统、内容分享、语音课件翻译、移动管理、问题咨询交流论坛等主要功能的系统整体架构。后台服务器端为了支持大量用户并发访问采用集群,结合了 tomcat和Dubbo分布式架构,降低了功能服务间的耦合度,使系统更灵活,可扩展和可扩容。客户端和后台服务都应用高可扩展和可兼容的业务组合模式,集成了大量定制化的功能和服务。客户端的媒体编解码应用了跨平台开发的新技术,结合部署在全国各地的媒体服务器,通过系统的域名解析访问离用户最近的媒体服务器节点,实现流畅的流媒体播放。同时使用Nginx作为反向代理进行集群的负载均衡,并且具有缓存配置等功能来优化系统。通过对系统的整体功能测试和性能测试,达到了预期的效果。为了提升系统性能,针对教育行业的大量用户行为习惯进行数据统计及分析,对不同类型内容资源的访问量进行了时间序列上的建模。并提出了基于移动加权平均和指数平滑思想的改进短期实时预测算法,实现了较精准的访问量时间序列预测。之后将其应用在反向代理缓存的动态配置之中,实现了根据预测值进行缓存配置内容动态选择和缓存配置大小的动态调整,以此缩短用户访问的响应时间。将此预测算法进行测试,通过短期实时预测准确性检验、响应时间前后对比以及与其他算法比较,得到了更优的效果。