Javaweb期末大作业——网上书城，从零到一，收藏这篇就够了

基于JSP+Servlet+MVC的网上书城系统设计与实现

项目简介

网上书城系统是一个基于JSP+Servlet+MVC架构开发的JavaWeb系统，旨在为用户提供一个完整的在线图书购买平台。该系统实现了用户注册登录、图书浏览搜索、购物车管理、订单处理、评论系统和后台管理等功能，具有良好的用户体验和完善的业务流程。

系统架构

整体架构

本网上书城项目采用经典的JSP+Servlet+MVC三层架构，各层职责明确，耦合度低：

1. 1表示层（View）：使用JSP页面实现用户界面，负责数据的展示和用户交互。
2. 控制层（Controller）：使用Servlet处理用户请求，调用业务逻辑层的服务，并将结果返回给表示层。
3. 业务逻辑层（Service）：实现核心业务逻辑，处理控制层传来的请求，并调用数据访问层获取数据。
4. 数据访问层（DAO）：负责与数据库交互，执行数据的增删改查操作。
5. 实体层（Model）：定义系统中的数据模型，对应数据库中的表结构。

技术栈

• 前端技术：HTML、CSS、JavaScript、JSP、JSTL
• 后端技术：Java、Servlet、JDBC
• 数据库：MySQL 8.0
• 项目管理：Maven 3.6.3
• 服务器：Tomcat 9.0
• 开发环境：JDK 11

项目结构

项目采用标准的Maven Web应用结构，清晰地划分了各个模块：

BookstoreWeb/
├── src/
│ ├── main/
│ │ ├── java/
│ │ │ └── com/
│ │ │ └── bookstore/
│ │ │ ├── controller/ # 控制器层
│ │ │ ├── dao/ # 数据访问层
│ │ │ ├── model/ # 实体模型层
│ │ │ ├── service/ # 业务逻辑层
│ │ │ └── util/ # 工具类
│ │ ├── resources/ # 配置文件
│ │ └── webapp/ # Web资源
│ │ ├── WEB-INF/
│ │ │ ├── views/ # JSP视图
│ │ │ └── web.xml # Web配置文件
│ │ ├── css/ # 样式文件
│ │ ├── js/ # JavaScript文件
│ │ └── images/ # 图片资源
│ └── test/ # 测试代码
└── pom.xml # Maven配置文件

功能模块介绍

1. 用户模块

用户模块负责处理用户的注册、登录、个人信息管理等功能：

• 用户注册：新用户可以通过注册页面创建账号
• 用户登录：已注册用户可以通过用户名和密码登录系统
• 个人信息管理：用户可以查看和修改个人信息，包括密码、邮箱、电话和地址等

2. 图书模块

图书模块提供图书的浏览、搜索和详情展示功能：

• 图书列表：展示所有图书或按分类展示图书
• 图书搜索：用户可以通过关键词搜索图书
• 图书详情：展示图书的详细信息，包括书名、作者、价格、库存、描述等
• 图书评论：用户可以查看和发表对图书的评论和评分

3. 购物车模块

购物车模块实现了购物车的管理功能：

• 添加商品：用户可以将图书添加到购物车
• 修改数量：调整购物车中图书的数量
• 删除商品：从购物车中删除不需要的图书
• 清空购物车：一键清空购物车中的所有商品

4. 订单模块

订单模块处理订单的创建和管理：

• 创建订单：用户可以将购物车中的商品结算生成订单
• 订单列表：查看历史订单
• 订单详情：查看订单的详细信息，包括订单项、总金额、收货地址等
• 取消订单：用户可以取消未处理的订单

5. 评论模块

评论模块允许用户对购买的图书进行评论和评分：

• 添加评论：用户可以对购买的图书发表评论和评分
• 查看评论：在图书详情页查看其他用户的评论
• 删除评论：用户可以删除自己的评论

6. 后台管理模块

后台管理模块为管理员提供系统管理功能：

• 用户管理：查看和管理系统用户
• 图书管理：添加、修改、删除图书
• 订单管理：查看和处理订单，更新订单状态
• 系统设置：配置系统参数

7. 数据库设计

系统使用MySQL数据库，设计了完善的数据表结构：

主要数据表（不一一列举了）

1. 用户表（users）：存储用户信息
2. 图书表（books）：存储图书信息
3. 订单表（orders）：存储订单信息
4. 订单项表（order_items）：存储订单中的图书项
5. 购物车表（cart_items）：存储用户购物车中的图书
6. 评论表（reviews）：存储用户对图书的评论和评分

技术亮点（都是水话了~~~，不过mysql用的 prepareStatement 值得学，放sql注入还是有效的）

1. MVC架构设计

项目采用标准的MVC架构，实现了表示层、控制层和数据层的分离，使得代码结构清晰，便于维护和扩展。

2. 数据访问层优化

采用DAO设计模式，将数据库操作封装在DAO层，提高了代码的复用性和可维护性。使用连接池技术优化数据库连接管理，提升系统性能。

3. 安全性设计

• 密码加密存储
• 输入验证和过滤
• 防SQL注入攻击
• 会话管理和权限控制

4. 用户体验优化

• 响应式页面设计，适配不同设备
• AJAX异步请求，提升页面交互体验
• 分页显示，优化大数据量展示
• 友好的错误提示和操作反馈

环境配置与部署（环境很重要，不建议用太高或者太低的jdk和Tomcat）

环境要求（表格中是我的开发环境，如果大家配置环境遇到问题可以在评论区提问，我都会回复~~）

• JDK 11
• Maven 3.6.3
• MySQL 8.0
• Tomcat 9.0

软件	版本	下载链接
JDK	11.0.27	https://www.oracle.com/java/technologies/javase/jdk11-archive-downloads.html
Maven	3.6.3	Download Apache Maven – Maven
MySQL	8.0.28	https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
Tomcat	9.0.65	Apache Tomcat® - Apache Tomcat 9 Software Downloads

部署步骤

1. 准备数据库

• 创建MySQL数据库并执行初始化SQL脚本
• 配置数据库连接参数（也就是配置uitls里的JDBC类）

2. 配置项目

• 修改`src/main/resources/database.properties`文件，设置数据库连接信息
• 根据需要修改其他配置参数

3. 构建项目

 cd BookstoreWeb
 mvn clean package

4. 部署到Tomcat

•   将生成的WAR文件（\`target/BookstoreWeb.war\`）复制到Tomcat的webapps目录或者直接      在Idea中热部署启动也可以的。
  

•   启动Tomcat服务器
  

•   访问\`http://localhost:8080/BookstoreWeb
  

项目亮点与特色（答辩的时候多扩写一点，我这里就水一水~）

1. 完整的业务流程：实现了从用户注册到下单购买的完整电商流程
2. 模块化设计：系统功能模块划分清晰，便于团队协作开发
3. 代码规范：遵循Java编码规范，注重代码质量和可维护性
4. 安全性考虑：实现了基本的安全防护措施
5. 扩展性好：架构设计合理，便于功能扩展和性能优化

说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

如何学习AGI大模型？

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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

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L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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