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[毕业设计] 基于JAVA开发的网上订餐项目完全套整源码下载

以下是一个基于Java的网上订餐系统实现方案，包含技术选型、功能模块、数据库设计和扩展方向，适合作为毕业设计或实战项目开发：

一、技术栈

二、核心功能模块

1. 用户端

• 用户认证
• 手机号/邮箱注册登录
• 第三方登录（微信/支付宝）
• JWT Token认证
• 餐厅浏览
• 按分类/评分/距离排序
• 地图定位周边餐厅（集成高德API）
• 菜品操作
• 加入购物车（Redis临时存储）
• 菜品收藏功能
• 菜品评价与晒图
• 订单系统
• 多种支付方式对接
• 订单状态追踪（待支付/制作中/配送中/已完成）
• 15分钟未支付自动取消（定时任务）
• 个人中心
• 历史订单查询
• 优惠券管理
• 收货地址管理

2. 商家端

• 店铺管理
• 菜品上下架/库存管理
• 每日特价设置
• 接单打印（小票打印机对接）
• 数据统计
• 订单量/销售额趋势图
• 热销菜品分析
• 用户评价监控

3. 管理后台

• 全局管理
• 用户权限分级（RBAC模型）
• 敏感操作审计日志
• 系统参数配置
• 运营功能
• 优惠活动配置（满减/折扣券）
• 首页轮播图管理
• 投诉处理工单系统

三、数据库设计（核心表）

-- 用户表
CREATE TABLE `user` (
  `user_id` BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(50) UNIQUE,
  `password` VARCHAR(100), -- BCrypt加密存储
  `phone` VARCHAR(20),
  `avatar` VARCHAR(200),
  `create_time` DATETIME
);

-- 餐厅表
CREATE TABLE `restaurant` (
  `restaurant_id` INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(100),
  `address` VARCHAR(200),
  `geo_point` POINT, -- 存储经纬度
  `business_hours` VARCHAR(50),
  `min_order_amount` DECIMAL(10,2)
);

-- 菜品表（注意库存字段）
CREATE TABLE `dish` (
  `dish_id` INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  `restaurant_id` INT,
  `name` VARCHAR(100),
  `price` DECIMAL(10,2),
  `stock` INT DEFAULT 0,
  `description` TEXT,
  `sales` INT DEFAULT 0
);

-- 订单表（状态机设计）
CREATE TABLE `order` (
  `order_id` VARCHAR(32) PRIMARY KEY, -- 雪花算法生成
  `user_id` BIGINT,
  `total_amount` DECIMAL(10,2),
  `status` TINYINT COMMENT '0-待支付 1-已支付 2-配送中 3-已完成 4-已取消',
  `payment_time` DATETIME,
  `delivery_address` VARCHAR(200)
);

-- 订单明细表
CREATE TABLE `order_detail` (
  `detail_id` BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  `order_id` VARCHAR(32),
  `dish_id` INT,
  `quantity` INT,
  `unit_price` DECIMAL(10,2)
);

四、关键技术实现

1. 高并发下单

• 使用Redis预减库存（SETNX防止超卖）
• 消息队列异步处理订单

   // 伪代码示例
   public boolean reduceStock(Long dishId, Integer quantity) {
       String key = "dish_stock:" + dishId;
       Long value = redisTemplate.opsForValue().decrement(key, quantity);
       return value != null && value >= 0;
   }

2. 智能推荐

• 基于用户行为的协同过滤算法
• 使用Mahout或自建推荐模型

   # Python伪代码示例（可集成到Java系统）
   from surprise import SVD, Dataset

   def recommend_dishes(user_id):
       algo = SVD()
       trainset = Dataset.load_from_file('ratings.csv')
       algo.fit(trainset)
       return algo.predict(user_id, dish_ids)

3. 安全防护

• XSS过滤（自定义HttpServletRequestWrapper）
• SQL注入防御（MyBatis使用#{}）
• 支付接口签名验证

这个方案涵盖了从基础功能到高级扩展的实现路径，可根据实际需求调整技术选型和功能复杂度。建议先从核心下单流程开始实现，逐步扩展其他模块。