一、项目背景：电商时代下的校园购物平台创新
在互联网购物飞速发展的今天，传统校园购物模式面临重大挑战——商品信息不集中、购买流程繁琐、缺乏个性化推荐、销售数据分析困难等问题日益突出。据校园消费调查显示，超过75%的大学生希望通过专属平台获取优质商品推荐，近65%的学生认为现有电商平台缺乏校园特色。
随着"互联网+校园消费"模式的深入发展，基于Spring Boot的东大每日推购物推荐网站成为连接商家和学生的智能化购物平台。系统采用B/S架构，通过信息化手段实现了从商品展示、智能推荐到订单管理的全流程数字化服务，既为管理员提供了全面的数据管理工具，又为学生用户提供了便捷的购物体验。本毕业设计以校园消费需求为导向，打造了"管理员运营-用户购物"的双向互动机制，为校园电商平台建设提供了完整的技术解决方案。
二、核心技术栈：购物推荐网站的全链路开发工具
项目以"智能化、个性化、便捷化"为目标，采用成熟的Java Web开发技术栈，确保系统能够满足电商应用的高标准要求：
| 技术模块 | 具体工具/技术 | 核心作用 |
|---|---|---|
| 后端框架 | Spring Boot 2.x | 快速构建电商级后端服务，提供依赖注入、事务管理等功能 |
| 数据库 | MySQL 8.0 | 存储用户信息、商品数据、订单记录、销售排行等核心数据 |
| 前端技术 | JSP + HTML5 + CSS3 + JavaScript | 构建专业电商界面，实现良好的用户交互体验 |
| 架构模式 | B/S结构 | 实现跨平台访问，用户只需浏览器即可使用 |
| 开发工具 | Eclipse + Navicat | Eclipse编写代码，Navicat管理MySQL数据库 |
| 服务器 | Tomcat 9.0 | 部署Web应用，处理业务请求 |
| 安全技术 | 权限控制 + 支付安全 | 确保交易数据和用户资金安全 |
三、项目全流程：6步实现购物推荐网站
3.1 第一步：需求分析——明确系统核心价值
传统校园购物存在"选择困难、信息分散、缺乏指导"三大痛点，本系统聚焦"推荐、便捷、智能"，核心需求分为功能性与非功能性两类：
3.1.1 功能性需求
- 双角色权限管理
- 管理员：用户管理、商品管理、销售统计、系统维护；
- 用户：商品浏览、购物车管理、订单跟踪、收藏评论。
- 核心电商功能
- 商品展示系统：商品信息、图片展示、详情介绍；
- 购物车系统：商品添加、数量修改、价格计算；
- 订单管理系统：订单创建、状态跟踪、历史查询；
- 推荐排行系统：销售排行、热门推荐、个性化推荐。
- 辅助管理功能
- 数据统计：销售数据、用户行为、商品热度分析；
- 资讯管理：购物指南、促销信息、活动公告；
- 会员系统：个人信息、收藏管理、评论互动。
3.1.2 非功能性需求
- 系统性能：保证促销期间高并发访问的稳定性；
- 响应速度：页面加载时间≤2秒，下单操作响应时间≤1秒；
- 数据安全：用户隐私和交易数据的安全保护；
- 用户体验：界面设计符合电商特点和用户习惯。
3.2 第二步：系统设计——构建前后端架构
系统采用经典的三层架构模式，实现表现层、业务逻辑层和数据访问层的分离：
3.2.1 系统总体架构
- 表现层（Web层）
- 用户界面：商品浏览、购物车、订单管理、个人中心；
- 管理界面：数据管理、销售监控、统计分析。
- 业务逻辑层（Service层）
- 核心业务：商品管理、订单处理、购物车服务、推荐算法；
- 业务规则：价格计算、库存控制、订单状态流转等。
- 数据访问层（DAO层）
- 数据持久化：通过MyBatis框架实现数据库操作；
- 事务管理：确保交易操作的数据一致性。
3.2.2 核心数据库设计
系统包含11个核心业务表，确保电商数据的完整性和业务关联：
| 表名 | 核心字段 | 作用 |
|---|---|---|
| users（管理员表） | id、username、password、role | 存储管理员账户信息 |
| yonghu（用户表） | id、zhanghao、mima、xingming、shouji | 存储用户信息 |
| shangpinxinxi（商品信息表） | id、shangpinbianhao、shangpinmingcheng、price | 存储商品基本信息 |
| shangpinleixing（商品类型表） | id、shangpinleixing | 管理商品分类信息 |
| gouwuche（购物车表） | id、goodid、goodname、buynumber、price | 记录购物车数据 |
| dingdan（订单表） | id、orderid、goodid、buynumber、total、status | 存储订单数据 |
| xiaoshoupaihang（销售排行表） | id、shangpinmingcheng、yuexiaoshouliang | 统计销售数据 |
3.3 第三步：后端核心功能实现——Spring Boot架构
基于Spring Boot框架实现系统后端核心功能，重点解决"商品推荐"和"订单管理"问题：
3.3.1 商品管理功能实现
@RestController
@RequestMapping("/api/product")
public class ProductController {
@Autowired
private ProductService productService;
@Autowired
private UserService userService;
/**
* 获取商品列表（带推荐逻辑）
*/
@GetMapping("/list")
public ResponseEntity<?> getProductList(
@RequestParam(required = false) String productType,
@RequestParam(required = false) String sortBy,
@RequestParam(defaultValue = "1") int page,
@RequestParam(defaultValue = "12") int size) {
try {
ProductQuery query = new ProductQuery();
query.setProductType(productType);
query.setSortBy(sortBy);
query.setPage(page);
query.setSize(size);
// 根据排序参数应用不同逻辑
if ("sales".equals(sortBy)) {
query.setOrderBy("yuexiaoshouliang desc");
} else if ("price_asc".equals(sortBy)) {
query.setOrderBy("price asc");
} else if ("price_desc".equals(sortBy)) {
query.setOrderBy("price desc");
} else {
query.setOrderBy("clicknum desc"); // 默认按热度排序
}
PageResult<Product> result = productService.getProductList(query);
return ResponseEntity.ok(result);
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.internalServerError().body("获取商品列表失败");
}
}
/**
* 获取推荐商品
*/
@GetMapping("/recommend")
public ResponseEntity<?> getRecommendProducts(
@RequestParam(required = false) Long userId,
@RequestParam(defaultValue = "6") int size) {
try {
List<Product> recommendProducts;
if (userId != null) {
// 基于用户行为的个性化推荐
recommendProducts = productService.getPersonalizedRecommendations(userId, size);
} else {
// 默认热门推荐
recommendProducts = productService.getHotProducts(size);
}
return ResponseEntity.ok(recommendProducts);
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.internalServerError().body("获取推荐商品失败");
}
}
/**
* 商品搜索
*/
@GetMapping("/search")
public ResponseEntity<?> searchProducts(
@RequestParam String keyword,
@RequestParam(defaultValue = "1") int page,
@RequestParam(defaultValue = "12") int size) {
try {
SearchQuery query = new SearchQuery();
query.setKeyword(keyword);
query.setPage(page);
query.setSize(size);
PageResult<Product> result = productService.searchProducts(query);
return ResponseEntity.ok(result);
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.internalServerError().body("搜索商品失败");
}
}
/**
* 记录商品点击（用于推荐算法）
*/
@PostMapping("/click")
public ResponseEntity<?> recordProductClick(@RequestBody ClickRecordDTO clickDTO) {
try {
productService.recordProductClick(clickDTO);
return ResponseEntity.ok("点击记录成功");
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.internalServerError().body("记录点击失败");
}
}
}
3.3.2 购物车和订单服务实现
@Service
@Transactional
public class OrderService {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Autowired
private ProductService productService;
@Autowired
private CartService cartService;
/**
* 创建订单
*/
public Order createOrder(OrderCreateDTO orderDTO) {
// 验证用户信息
User user = userService.getUserById(orderDTO.getUserId());
if (user == null) {
throw new RuntimeException("用户信息不存在");
}
// 验证商品库存
for (OrderItemDTO item : orderDTO.getItems()) {
Product product = productService.getProductById(item.getProductId());
if (product == null) {
throw new RuntimeException("商品不存在: " + item.getProductName());
}
// 库存验证逻辑...
}
// 生成订单号
String orderId = generateOrderId();
// 创建订单主记录
Order order = new Order();
order.setOrderId(orderId);
order.setUserId(orderDTO.getUserId());
order.setTotalAmount(calculateTotal(orderDTO.getItems()));
order.setStatus("待支付");
order.setCreateTime(new Date());
order.setAddress(orderDTO.getAddress());
order.setConsignee(orderDTO.getConsignee());
order.setTel(orderDTO.getTel());
orderMapper.insertOrder(order);
// 创建订单明细
for (OrderItemDTO item : orderDTO.getItems()) {
OrderDetail detail = new OrderDetail();
detail.setOrderId(order.getId());
detail.setProductId(item.getProductId());
detail.setProductName(item.getProductName());
detail.setQuantity(item.getQuantity());
detail.setPrice(item.getPrice());
detail.setSubtotal(item.getPrice() * item.getQuantity());
orderMapper.insertOrderDetail(detail);
// 更新商品销量
productService.incrementSales(item.getProductId(), item.getQuantity());
}
// 清空购物车
cartService.clearCart(orderDTO.getUserId());
return order;
}
/**
* 获取销售排行榜
*/
public List<SalesRanking> getSalesRanking(String period, int limit) {
Map<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("period", period);
params.put("limit", limit);
return orderMapper.selectSalesRanking(params);
}
/**
* 生成订单号
*/
private String generateOrderId() {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
String timeStr = sdf.format(new Date());
Random random = new Random();
return "DD" + timeStr + String.format("%04d", random.nextInt(10000));
}
/**
* 计算订单总金额
*/
private Double calculateTotal(List<OrderItemDTO> items) {
return items.stream()
.mapToDouble(item -> item.getPrice() * item.getQuantity())
.sum();
}
}
3.4 第四步：前端界面实现——专业电商界面
基于JSP + Bootstrap构建专业化的电商界面，确保界面清晰、操作便捷：
3.4.1 用户购物界面
- 首页推荐：热门商品、个性化推荐、促销信息；
- 商品详情：多图展示、详细参数、用户评价；
- 购物车：商品管理、价格计算、一键下单；
- 订单中心：订单跟踪、历史记录、售后服务。
3.4.2 管理后台界面
- 商品管理：商品上架、信息维护、库存管理；
- 销售统计：销售排行、数据图表、业绩分析；
- 订单处理：订单审核、状态更新、物流跟踪。
3.5 第五步：系统测试——确保系统稳定可靠
通过全面的测试策略确保系统质量，重点测试购物流程和支付场景：
3.5.1 功能测试
设计35组测试用例，覆盖核心业务场景：
| 测试场景 | 预期结果 | 实际结果 | 是否通过 |
|---|---|---|---|
| 用户注册登录 | 注册成功，登录正常 | 注册成功，登录正常 | 是 |
| 商品浏览搜索 | 搜索准确，展示完整 | 搜索准确，展示完整 | 是 |
| 购物车管理 | 添加删除，计算准确 | 添加删除，计算准确 | 是 |
| 订单创建支付 | 流程顺畅，状态准确 | 流程顺畅，状态准确 | 是 |
| 销售统计功能 | 数据准确，图表清晰 | 数据准确，图表清晰 | 是 |
3.5.2 性能测试
- 并发测试：系统支持200用户同时在线购物；
- 数据压力：处理万级商品数据时响应正常；
- 安全测试：支付安全和数据隐私得到有效保障。
3.6 第六步：问题排查与优化——提升系统性能
开发过程中遇到的主要问题及解决方案：
- 推荐算法优化：实现基于用户行为的个性化推荐机制；
- 库存并发控制：使用乐观锁解决高并发库存操作；
- 订单号生成：分布式环境下订单号唯一性保证；
- 销售统计性能：大数据量统计查询的优化处理。
四、毕业设计复盘：经验与教训
4.1 开发过程中的挑战
- 电商业务流程复杂：涉及商品、订单、支付、物流多个环节；
- 数据一致性要求高：库存、订单、金额数据需要严格准确性；
- 用户体验要求高：页面加载速度和操作流畅性至关重要；
- 推荐算法设计：个性化推荐需要合理的算法支持。
4.2 给学弟学妹的建议
- 深入理解电商业务：电商系统要深入了解购物流程和用户心理；
- 注重数据准确性：交易数据直接影响用户体验，必须准确；
- 考虑高并发场景：电商系统要支持促销期间的高并发访问；
- 测试要全面严谨：支付和订单流程测试要更加严格；
- 安全要放在首位：用户资金和数据安全是重中之重。
五、项目资源与未来展望
5.1 项目核心资源
本项目提供完整的开发资源和文档：
- 后端源码：完整的Spring Boot项目源码；
- 前端页面：基于JSP的前端页面和静态资源；
- 数据库脚本：MySQL数据库建表语句和测试数据；
- 部署文档：详细的系统部署和配置指南；
- API文档：完整的业务接口文档。
5.2 系统扩展方向
- 移动端APP：开发用户移动购物端，提升使用便捷性；
- 智能推荐升级：基于AI的用户行为分析和商品推荐；
- 社交电商功能：集成分享、拼团、直播带货功能；
- 物流跟踪集成：对接第三方物流API实现全程跟踪；
- 多商户支持：支持平台化运营，引入更多商家。
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