<think>嗯，用户要求不使用
SpringBoot来设计超市销售系统，这其实是个挺有意思的技术挑战。之前我推荐的是
SpringBoot全家桶方案，现在得完全切换到轻量级技术栈。从用户提到的工具来看，核心诉求是：IntelliJIDEA负责Java后端、VSCode处理前端和SQL、数据库直接用SQLQuery操作。用户应该是个熟悉Java生态但想尝试不同技术路线的开发者，可能是在学习轻量级框架或者维护旧系统。技术选型上，后端可以换成SparkJava+JDBI组合，SparkJava做路由比裸写Servlet方便太多，JDBI处理数据库映射又比纯JDBC省力。前端继续用Vue.js没问题，但构建工具得从Vite开始配置，这点在VSCode里需要额外指引。特别要注意的是数据库版本控制，
SpringBoot里Flyway是自动集成的，现在得手动在IDEA里配置Flyway的独立任务。还有事务管理这个坑，没有
SpringTransactional注解后，得用JDBI的@Transaction或自己写连接管理。用户可能没意识到的是测试复杂度——没有
SpringTest支持下，API测试得用独立HTTP客户端，这点要在协作流程里强调。另外安全认证也得重新设计，考虑用JWT+Filter替代
SpringSecurity。最关键的还是工具链协作：IDEA里跑Spark应用时，需要和VSCode的liveserver配合调试。这里可以推荐IDEA的HTTPClient功能，比Postman更贴近开发环境。数据库建模部分其实IDEA比VSCode更强
大，ER图生成和逆向工程应该作为重点推荐功能。扩展性方面要提醒用户，未来加消息队列或缓存时需要手动集成，比如在SparkJava里嵌Redis客户端。不过对于超市系统初期，这些应该都不是问题。</think>
好的，我们可以完全不
依赖Spring Boot，使用更轻量级的基础技术和您指定的工具来构建超市销售系统。核心思路是：**基于纯Java EE基础、直接JDBC/SQL操作、手动路由映射，并利用IntelliJ IDEA、VS Code和SQL工具进行高效协作**。
以下是详细方案：
---
### 一、技术栈替代方案
| 组件 | 替代
Spring Boot 的技术 | 说明 |
| :------------- | :---------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------- |
| **后端框架** | 纯 `Servlet` + `JSP` / **SparkJava** 微框架 | Servlet/JSP 是 Java EE 核心；SparkJava 极简路由框架[^4] |
| **
依赖管理** |
Maven / Gradle (直接在 IDEA 中配置) | IDEA 原生支持，管理
jar 包 |
| **数据访问** | **原生 JDBC** / **JDBI** (简化 JDBC) | 避免
Spring Data JPA
依赖 |
| **数据库** | MySQL (通过 SQLQuery/IDEA DB 工具管理) | 直接使用 SQL 设计与操作 |
| **前端** | Vue.js/React + HTML/CSS (VS Code 开发) | 前后端分离，通过 RESTful API 或 JSP 交互 |
| **模板引擎** | JSP (内嵌) / **Apache FreeMarker** (独立) | 可选的视图层渲染 |
---
### 二、工具分工与核心实现步骤
#### **1. 数据库设计 (VS Code + SQLQuery 或 IDEA Database Tool)**
* **在 VS Code (安装 SQLTools, MySQL 插件) 或 IDEA Database 控制台中设计表：**
```sql
-- 产品表 (DDL 在 SQLQuery 中执行)
CREATE TABLE product (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
price DECIMAL(10, 2) NOT NULL CHECK (price >= 0),
stock INT NOT NULL CHECK (stock >= 0) DEFAULT 0,
category VARCHAR(50)
);
-- 销售记录表
CREATE TABLE sale_record (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
product_id INT NOT NULL,
quantity INT NOT NULL CHECK (quantity > 0),
sale_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
cashier_id INT, -- 关联用户表(需创建)
FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product(id)
);
-- 用户表(收银员)
CREATE TABLE user (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
password VARCHAR(100) NOT NULL, -- 存储加盐哈希值
role ENUM('CASHIER', 'MANAGER') NOT NULL
);
```
* **在 IDEA 使用 Database 工具：**
* 可视化管理表结构，执行 SQL，生成 ER 图。
* 正向/逆向工程：从 SQL 脚本生成表，或从数据库生成实体类雏形。
* **关键优势**：SQL 编写、执行与版本控制一体化，强于 VS Code[^3]。
#### **2. 后端开发 (IntelliJ IDEA - Java 核心)**
* **创建
Maven/Gradle 项目 (IDEA 模板)**
*
依赖: `javax.servlet-api`, `mysql-connector-java`, `junit` (测试)，可选 `jackson-databind` (JSON), `jdbicore`。
* **数据访问层 (使用 JDBI 或纯 JDBC 示例)**
```java
// ProductDao.java (使用 JDBI - 简化 JDBC)
public class ProductDao {
private final Jdbi jdbi; // 初始化传入DataSource
public Product getProductById(int id) {
return jdbi.withHandle(handle ->
handle.createQuery("SELECT * FROM product WHERE id = :id")
.bind("id", id)
.mapToBean(Product.class)
.one()
);
}
public void updateProductStock(int id, int change) {
jdbi.useHandle(handle ->
handle.createUpdate("UPDATE product SET stock = stock + :change WHERE id = :id")
.bind("change", change)
.bind("id", id)
.execute()
);
}
}
```
```java
// SaleService.java (核心业务逻辑 - 使用DAO)
public class SaleService {
private ProductDao productDao;
public void recordSale(int productId, int quantity) throws InsufficientStockException {
Product product = productDao.getProductById(productId);
if (product.getStock() < quantity) {
throw new InsufficientStockException("库存不足");
}
productDao.updateProductStock(productId, -quantity);
// 插入sale_record表逻辑（SaleRecordDao实现）
}
}
```
* **Web层 (SparkJava 替代
Spring MVC)**
```java
// MainApp.java (SparkJava 入口)
import static spark.Spark.*;
public class MainApp {
public static void main(String[] args) {
port(8080); // 设置端口
// 初始化DataSource和DAO...
// 创建销售记录 API
post("/api/sales", (req, res) -> {
SaleRequest saleReq = new Gson().fromJson(req.body(), SaleRequest.class);
try {
saleService.recordSale(saleReq.getProductId(), saleReq.getQuantity());
res.status(201); // Created
return "Sale recorded";
} catch (InsufficientStockException e) {
res.status(400); // Bad Request
return e.getMessage();
}
});
// 获取产品列表 API (GET /api/products)
}
}
```
#### **3. 前端开发 (Visual Studio Code)**
* **创建 Vue.js/React 项目 (使用 Vite CLI)**
```bash
npm create vite@latest supermarket-frontend -- --template vue # 或 react
cd supermarket-frontend
npm install
```
* **调用后端 API (使用 axios/fetch)**
```javascript
// SaleComponent.vue (Vue3 示例)
const recordSale = async () => {
try {
const response = await axios.post('http://localhost:8080/api/sales', {
productId: selectedProductId.value,
quantity: saleQuantity.value
});
if (response.status === 201) {
alert('销售成功！');
// 刷新列表或状态...
}
} catch (error) {
alert(`错误: ${error.response.data}`);
}
};
```
* **VS Code 插件推荐：**
* **Volar (Vue) / ES7+ React Snippets (React)**
* **ESLint**：代码规范检查
* **Live Server**：HTML 页面实时预览
* **REST Client**：测试后端 API (`*.http` 文件)
#### **4. 配置与部署 (IDEA & Shell)**
* **Web Server:**
* 使用 **嵌入式 Jetty** 或 **Tomcat
Maven Plugin** (配置在 `pom.xml` 中)
```xml
<plugin> <!-- Tomcat
Maven Plugin 配置 -->
<groupId>org.apache.tomcat.
maven</groupId>
<artifactId>tomcat7-
maven-plugin</artifactId>
<version>2.2</version>
<configuration>
<port>8080</port>
<path>/</path>
</configuration>
</plugin>
```
运行：`mvn tomcat7:run` (在 IDEA Terminal 中)
* **数据库连接配置:**
* 在代码中手动创建 `DataSource` (如使用 `HikariCP`) 或通过 `ServletContext` 参数读取属性文件。
---
### 三、高效协作与优化技巧
1. **API 调试**：
* **VS Code**: 使用 `REST Client` 插件编写 `.http` 文件测试接口[^1]
```http
POST http://localhost:8080/api/sales
Content-Type: application/json
{"productId": 101, "quantity": 2}
```
* **IDEA**: 内置 **HTTP Client** (类似功能)
2. **数据库变更管理**：
* **IDEA Database Tool** 记录执行的 SQL，结合 Flyway/Liquibase（独立库，非
Spring Boot 嵌入）进行版本控制[^3]。
3. **热部署**：
* **IDEA**: 使用 **JRebel** 插件实现 Java 代码热更新（商业版）。
* **VS Code**: Vue/React 本身具备热模块替换 (HMR)。
4. **安全**：
* **身份认证**：在 `Servlet Filter` 或 `SparkJava Before Filter` 中实现 JWT 验证。
* **授权**：在业务代码或 Filter 中检查角色 (`user.role`)。
5. **性能**：
* **连接池**：配置 **HikariCP** DataSource。
* **SQL 优化**：使用 `EXPLAIN` 分析慢查询（在 SQLQuery 或 IDEA DB Console 中）[^1]。
* **缓存**：在 Service 层引入手动缓存机制（如 `Caffeine`）。
---
### 四、工作流图示
```mermaid
graph TD
A[VS Code 前端开发] -->|调用 API| B[IDEA: SparkJava/Jetty API]
B --> C[IDEA: Service/业务逻辑]
C --> D[IDEA: DAO/JDBC操作]
D --> E[(IDEA/SQLQuery: MySQL DB)]
F[SQLQuery/IDEA DB Tool] -->|执行 DDL/DML| E
F --> G[数据库变更脚本]
G -.-> H[Flyway 版本控制]
```
---
### 五、核心优势
* **极简可控**：技术栈轻量，消除
Spring Boot 魔法，
依赖清晰。
* **深度掌控**：程序员直接面对底层API(Servlet/JDBC)，理解更透彻。
* **灵活自由**：可按需选择组件库，没有框架强约束。
* **资源占用低**：更小的内存占用，更适合资源有限或简单系统。
**总结**：通过核心Java Web技术（Servlet/JSP）、微框架（SparkJava）、原生JDBC结合现代前端（Vue/React），搭配IDEA、VS Code和SQL工具的强
大功能，完全可以高效地构建和维护一个不
依赖Spring Boot的超市销售系统。
---
本文介绍如何优化SpringBoot项目的打包过程，通过分离依赖包降低单个JAR文件大小，提高部署效率。文章详细解释了Maven插件配置，以及如何避免依赖冲突，确保应用顺利启动。
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