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[毕业设计]基于JAVA语言开发的饮食分享网站源码下载

以下是基于Java语言开发的饮食分享平台实现方案，涵盖技术选型、核心模块设计、系统架构及关键实现细节：

一、技术选型

二、系统架构设计

                   ┌───────────┐
                   │  客户端    │（Web/APP/小程序）
                   └─────┬─────┘
                         ▼
               ┌───────────────────┐
               │    Nginx反向代理   │（负载均衡/静态资源）
               └─────────┬─────────┘
                         ▼
          ┌──────────────────────────────┐
          │          API Gateway         │（路由/限流/鉴权）
          └──────────────┬───────────────┘
                         │
       ┌────────────────┼─────────────────┐
       ▼                ▼                 ▼
┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐
│  用户服务    │  │  内容服务    │  │  社交服务    │（微服务架构）
└─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘
       │                │                 │
       ▼                ▼                 ▼
┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐
│  MySQL      │  │  MongoDB    │  │  Redis      │（数据存储）
└─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘

三、核心功能模块

1. 用户模块

• 功能点：注册/登录（手机/邮箱/OAuth2）、个人主页、关注系统、消息通知
• 关键技术：
• Spring Security + JWT实现无状态鉴权
• 阿里云短信API集成
• 分布式Session管理（Redis存储Token）

2. 内容模块

• 功能点：食谱发布、图文编辑、视频上传、标签分类、热门推荐
• 关键技术：
• 富文本编辑器（Quill.js/WangEditor）
• FFmpeg视频转码（HLS格式）
• 图片压缩（Thumbnailator）
• 内容审核（阿里云内容安全API）

3. 社交模块

• 功能点：点赞/收藏/评论、动态Feed流、私信聊天、话题挑战
• 关键技术：
• WebSocket实现实时通知
• Redis ZSET实现点赞排行榜
• Kafka异步处理消息队列

4. 搜索模块

• 功能点：食谱搜索（食材/热量/难度）、用户搜索、智能提示
• 关键技术：
• Elasticsearch IK分词插件
• 同义词扩展与权重设置
• 搜索历史记录（Redis Sorted Set）

5. 后台管理

• 功能点：数据看板、内容审核、用户封禁、广告位管理
• 关键技术：
• Spring Boot Admin监控
• ECharts数据可视化
• 分布式日志（ELK Stack）

四、数据库设计示例

1. 用户表（user）

CREATE TABLE `user` (
  `id` BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
  `password` VARCHAR(100) NOT NULL,
  `avatar` VARCHAR(200) COMMENT '头像OSS地址',
  `bio` VARCHAR(150) COMMENT '个人简介',
  `created_at` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

2. 食谱表（recipe）

CREATE TABLE `recipe` (
  `id` BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  `user_id` BIGINT NOT NULL,
  `title` VARCHAR(100) NOT NULL,
  `cover_image` VARCHAR(200) NOT NULL,
  `content` LONGTEXT NOT NULL COMMENT 'JSON格式的步骤详情',
  `calories` INT COMMENT '卡路里',
  `cook_time` INT COMMENT '烹饪时间(分钟)',
  `status` TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '0-待审核 1-已发布',
  `like_count` INT DEFAULT 0,
  FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user`(`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

五、关键代码示例

1. 使用AOP记录用户操作日志

@Aspect
@Component
public class LogAspect {

    @Around("@annotation(com.foodshare.annotation.OperationLog)")
    public Object logAround(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        Object result = joinPoint.proceed();
        String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
        log.info("方法 {} 执行耗时：{}ms", methodName, System.currentTimeMillis()-startTime);
        return result;
    }
}

2. Elasticsearch复杂查询

public List<Recipe> searchRecipes(String keyword, int calories) {
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();

    // 多字段匹配+权重
    QueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "title^3", "ingredients^2", "steps");

    // 范围过滤
    QueryBuilder rangeQuery = QueryBuilders.rangeQuery("calories").lte(calories);

    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery()
        .must(matchQuery)
        .filter(rangeQuery);

    queryBuilder.withQuery(boolQuery)
               .withSort(SortBuilders.scoreSort());

    return elasticsearchTemplate.search(queryBuilder.build(), Recipe.class);
}

六、性能优化策略

1. 缓存策略：使用Redis缓存热点食谱数据（Guava本地缓存二级缓存）
2. 读写分离：MySQL主从架构 + ShardingSphere分库分表
3. CDN加速：静态资源通过CDN分发
4. 异步处理：使用@Async注解处理非实时操作（如发送通知邮件）
5. 连接池优化：Druid连接池配置最大空闲时间

七、扩展方向

1. AI功能扩展：

• 使用TensorFlow Lite实现食材识别（移动端拍照识别）
• 基于用户行为的协同过滤推荐算法

1. 商业化功能：

• 积分商城系统
• 厨具电商模块接入

1. IoT集成：

• 智能厨房设备数据对接（自动记录烹饪过程）

该方案可支撑百万级用户量，建议采用渐进式开发模式，初期采用单体架构快速验证，后期逐步向微服务架构演进。