目前,新冠病毒在全球大流行,为了应对疫情的冲击,互联网医疗得到了广泛的应用,以解决病人在条件受限的情况下就医难的问题。目前,多数的互联网医疗系统是单独运行的,脱离了现有的线下医院。为了提高线上问诊的质量,应该将线上问诊和实体医院的现有数据进行整合。为了解决单体应用开发效率低、部署不灵活、扩展性不够等问题,系统使用前后端分离的系统架构,基于Spring Cloud开源微服务框架实现后端服务的开发。更小的微服务应用不仅更利于开发人员分工,而且可以分别部署,方便以后的应用扩展和重复部署。在系统的功能方面,为了降低人工成本、提高服务质量,系统使用智能问答的方式实时回答用户的问题。以Neo4j图数据库为基础建立知识图谱,通过知识图谱的查询实现了医疗问题的智能问答。在回答问题的同时,系统也会给用户一些相关的医疗科普文章。为了提高全文检索的效率,系统使用Elasticsearch全文检索引擎实现了医学资料的存储和检索。在线问诊过程中,系统使用云实时音视频服务来实现远程视频问诊功能,提升了医患之间的交流效率和问诊的质量。在运维方面,系统使用了基于Docker容器技术以及Kubernetes容器管理技术来实现资源的虚拟化以及调度分配管理。通过可视化的界面和全自动的Dev Ops流程,使微服务各模块和中间件的管理更加方便。最后对系统进行功能型需求测试和非功能性需求测试,保证服务能够正确实现功能,并且在高并发下能够正常工作。设计实现的基于微服务的在线医疗系统,能够有效提升开发人员的工作效率、压缩时间成本。系统中的各个微服务模块能够协同运作,正确完成一整套在线问诊流程,提高问诊效率。在部署阶段,将微服务打包成镜像分别部署、集中管理,保证服务的可用性的同时方便后续的运维工作。