Java+MyBatis+MySQL实现多功能网上商城系统源码-优快云博客

基于Java+MyBatis+MySQL的现代化商城系统设计与实现

摘要：本文深入探讨基于Java+MyBatis+MySQL技术栈构建多功能网上商城系统的完整解决方案，涵盖架构设计、核心技术实现和性能优化策略。

1. 系统架构设计

现代电商系统需要具备高可用、可扩展和高并发的特性。我们采用经典的分层架构设计：

1.1 整体架构

表现层：HTML5 + Vue.js + Bootstrap 网关层：Nginx反向代理+负载均衡业务层：Spring Boot + MyBatis Plus 数据层：MySQL主从复制 + Redis缓存

1.2 核心模块划分

用户模块：注册登录、权限管理、个人中心
商品模块：商品管理、分类管理、搜索功能
订单模块：购物车、订单流程、支付集成
营销模块：优惠券、秒杀活动、积分系统

2. 数据库设计与优化

2.1 核心表结构设计

``sql -- 用户表设计 CREATE TABLEuser(idbigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,usernamevarchar(50) NOT NULL UNIQUE,passwordvarchar(100) NOT NULL,emailvarchar(100) DEFAULT NULL,phonevarchar(20) DEFAULT NULL,statustinyint(1) DEFAULT '1',create_timedatetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (id), KEYidx_username(username), KEYidx_email(email`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 商品表设计
CREATE TABLE product (
id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(200) NOT NULL,
category_id bigint(20) NOT NULL,
price decimal(10,2) NOT NULL,
stock int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
status tinyint(1) DEFAULT '1',
create_time datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id),
KEY idx_category (category_id),
KEY idx_status (status)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
```

2.2 索引优化策略

根据2023年MySQL性能优化实践，我们采用以下策略：
- 为高频查询字段建立复合索引
- 使用覆盖索引减少回表查询
- 对文本字段采用全文索引提升搜索效率

3. MyBatis高级应用

3.1 动态SQL优化

```xml

SELECT p., c.name as category_name
FROM product p
LEFT JOIN category c ON p.category_id = c.id

AND (p.name LIKE CONCAT('%', {condition.keyword}, '%')
OR p.description LIKE CONCAT('%', {condition.keyword}, '%'))

AND p.category_id = {condition.categoryId}

AND p.price >= {condition.minPrice}

AND p.price <= {condition.maxPrice}

ORDER BY

p.price ASC
p.price DESC
p.sales_count DESC
p.create_time DESC

```

3.2 二级缓存配置

```yaml

application.yml

mybatis:
configuration:
cache-enabled: true
lazy-loading-enabled: true
aggressive-lazy-loading: false
mapper-locations: classpath:mapper/.xml
```

4. 高并发场景解决方案

4.1 秒杀系统设计

```java
@Service
public class SecKillService {

@Autowired

private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;



@Autowired

private RedissonClient redissonClient;



public boolean handleSecKill(Long productId, Long userId) {

    String lockKey = "sec_kill:" + productId;

    RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);



    try {

        // 尝试加锁，避免超卖

        if (lock.tryLock(1, 10, TimeUnit.SECONDS)) {

            // 检查库存

            Integer stock = (Integer) redisTemplate.opsForValue()

                .get("product:stock:" + productId);

            if (stock != null && stock > 0) {

                // 扣减库存

                redisTemplate.opsForValue()

                    .decrement("product:stock:" + productId);

                // 生成订单

                createOrder(productId, userId);

                return true;

            }

        }

    } finally {

        if (lock.isHeldByCurrentThread()) {

            lock.unlock();

        }

    }

    return false;

}

}
```

4.2 分布式事务处理

采用柔性事务解决方案，保证最终一致性：
```java
@Service
public class OrderService {

@Transactional

public void createOrder(OrderDTO orderDTO) {

    // 1. 扣减库存

    productService.reduceStock(orderDTO.getProductId(), 

        orderDTO.getQuantity());



    // 2. 生成订单

    Order order = convertToOrder(orderDTO);

    orderMapper.insert(order);



    // 3. 发送消息到MQ

    rocketMQTemplate.send("order_topic", 

        MessageBuilder.withPayload(order).build());

}

}
```

5. 最新技术集成

5.1 弹性搜索集成

```java
@Repository
public class ProductSearchRepository {

@Autowired

private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchTemplate;



public List<ProductES> searchProducts(String keyword, 

        Pageable pageable) {

    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();



    // 多字段匹配查询

    queryBuilder.withQuery(QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, 

        "name", "description", "categoryName"));



    // 高亮显示

    queryBuilder.withHighlightFields(

        new HighlightBuilder.Field("name"),

        new HighlightBuilder.Field("description"));



    queryBuilder.withPageable(pageable);



    SearchHits<ProductES> searchHits = elasticsearchTemplate

        .search(queryBuilder.build(), ProductES.class);



    return searchHits.stream()

        .map(SearchHit::getContent)

        .collect(Collectors.toList());

}