酒店预订系统开发方案详解

酒店预订系统开发方案详解

一、系统架构设计

1.技术栈

• 后端：Spring Boot 3（Java 17）作为后端开发框架，具备高效的开发能力和强大的生态系统。搭配 MySQL 8.0 作为关系型数据库，能够满足数据存储和管理需求。​
• 前端：Vue3 + Pinia + Element Plus 的组合，Vue3 带来了更好的性能和开发体验，Pinia 用于状态管理，Element Plus 提供丰富的组件库，有助于快速搭建美观且功能齐全的前端界面。​
• 推荐算法：Node.js + TensorFlow.js（协同过滤），Node.js 的异步特性适合处理大量计算任务，TensorFlow.js 提供了强大的机器学习框架，协同过滤算法能够为用户提供个性化的酒店推荐。​

• 基础设施：Redis 缓存用于提高系统响应速度，减少数据库压力；Nginx 反向代理则可实现负载均衡和静态资源缓存，提升系统性能和稳定性。

2.微服务划分

• API Gateway：作为系统的入口，负责请求路由、认证、限流等功能，为各个微服务提供统一的接口。​

• 用户服务：管理用户信息，包括注册、登录、个人信息修改等。​

• 酒店服务：处理酒店相关业务，如酒店信息管理、房间信息维护等。​

• 订单服务：负责订单的创建、查询、修改和取消等操作。​

• 推荐服务：基于用户行为和数据，运用推荐算法为用户推荐合适的酒店。​

• 消息服务：实现订单确认、通知等消息的发送，支持邮件、短信等多种方式。

graph TD
  A[API Gateway] --> B[用户服务]
  A --> C[酒店服务]
  A --> D[订单服务]
  A --> E[推荐服务]
  A --> F[消息服务]

二、关键技术实现方案

1.库存管理设计

CREATE TABLE room_inventory (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  hotel_id BIGINT,
  room_type_id BIGINT,
  date DATE,
  available INT UNSIGNED,
  version INT
);

@Update("UPDATE room_inventory SET available = available - 1, version = version + 1 
        WHERE id = #{id} AND version = #{version}")
int deductInventoryWithLock(Long id, int version);

• 表结构说明：该表用于记录每个酒店的每种房型在不同日期的可用房间数量。id作为唯一标识，hotel_id关联酒店表，room_type_id关联房型表，date表示日期，available记录可用房间数，version用于乐观锁机制。​

• 乐观锁更新：​

• 代码解释：通过@Update注解执行 SQL 更新语句，只有当当前记录的version与传入的version一致时，才会更新available字段并递增version，从而实现乐观锁，避免并发更新导致的数据不一致问题。

CREATE TABLE room_inventory (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  hotel_id BIGINT,
  room_type_id BIGINT,
  date DATE,
  available INT UNSIGNED,
  version INT
);

• 采用乐观锁更新：

  @Update("UPDATE room_inventory SET available = available - 1, version = version + 1 
          WHERE id = #{id} AND version = #{version}")
  int deductInventoryWithLock(Long id, int version);

2.推荐算法实现

// Node.js协同过滤核心逻辑