航空公司管理系统:从设计到代码的全流程实现指南

航空公司管理系统详细设计与具体代码实现

一、系统需求分析与功能规划

1.1 核心业务需求梳理

航空公司管理系统需覆盖航班调度、票务管理、机组排班、行李追踪等核心业务。以航班调度为例,需实现动态调整航班时刻、机型分配及延误预警功能。票务管理模块需支持实时座位库存更新、多级票价体系及退改签规则配置。

1.2 用户角色与权限设计

系统包含四类用户角色:管理员(全功能权限)、调度员(航班操作权限)、票务员(售票/退改权限)、机组人员(航班信息查看权限)。权限控制采用RBAC模型,通过中间表实现角色-权限动态映射。

1.3 非功能性需求

系统需满足99.9%可用性,支持每秒200+并发请求。数据存储需符合IATA标准,采用GDPR兼容的数据加密方案。接口响应时间需控制在300ms以内,关键操作(如订票)需实现事务一致性。

二、系统架构设计

2.1 分层架构设计

采用经典三层架构:

  • 表现层:React+Ant Design构建响应式Web界面,移动端适配Flutter框架
  • 业务逻辑层:Spring Boot微服务架构,按功能划分为flight-service、ticket-service等模块
  • 数据访问层:MyBatis-Plus实现ORM映射,Redis缓存热点数据(如剩余座位数)

2.2 微服务拆分策略

将系统拆分为8个独立微服务:

  1. graph TD
  2. API网关 --> 航班服务
  3. API网关 --> 票务服务
  4. API网关 --> 机组服务
  5. API网关 --> 行李服务
  6. 航班服务 --> 数据库集群
  7. 票务服务 --> 缓存集群

服务间通信采用gRPC协议,数据一致性通过Saga模式保证。

2.3 技术选型依据

  • 数据库:PostgreSQL(事务支持)+ MongoDB(日志存储)
  • 消息队列:RabbitMQ实现异步通知(如航班变更推送)
  • 监控系统:Prometheus+Grafana构建可视化仪表盘

三、数据库设计

3.1 核心数据表结构

航班信息表(flights)

  1. CREATE TABLE flights (
  2. flight_id VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
  3. aircraft_id VARCHAR(10) NOT NULL,
  4. dep_airport VARCHAR(3) NOT NULL,
  5. arr_airport VARCHAR(3) NOT NULL,
  6. dep_time TIMESTAMP NOT NULL,
  7. arr_time TIMESTAMP NOT NULL,
  8. status VARCHAR(10) CHECK (status IN('ONTIME','DELAYED','CANCELLED')),
  9. base_price DECIMAL(10,2) NOT NULL
  10. );

票务信息表(tickets)

  1. CREATE TABLE tickets (
  2. ticket_id VARCHAR(32) PRIMARY KEY,
  3. flight_id VARCHAR(20) NOT NULL,
  4. passenger_id VARCHAR(32) NOT NULL,
  5. seat_no VARCHAR(5) NOT NULL,
  6. fare_class VARCHAR(2) NOT NULL,
  7. status VARCHAR(10) CHECK (status IN('BOOKED','CHECKEDIN','USED','REFUNDED')),
  8. price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  9. FOREIGN KEY (flight_id) REFERENCES flights(flight_id)
  10. );

3.2 索引优化策略

  • 航班表建立(dep_airport, dep_time)复合索引
  • 票务表建立(flight_id, status)组合索引
  • 全文索引应用于乘客姓名搜索

3.3 数据一致性保障

采用最终一致性模型,通过补偿事务处理异常情况。例如订票流程:

  1. 预扣座位(Redis分布式锁)
  2. 生成票号(雪花算法)
  3. 更新数据库(乐观锁控制)
  4. 发送确认邮件(异步任务)

四、核心功能代码实现

4.1 航班查询服务实现

  1. @Service
  2. public class FlightSearchService {
  3. @Autowired
  4. private FlightRepository flightRepository;
  5. public Page<FlightDTO> searchFlights(
  6. String depAirport,
  7. String arrAirport,
  8. LocalDateTime depDate,
  9. Pageable pageable) {
  10. // 构建动态查询条件
  11. Criteria criteria = new Criteria();
  12. if (StringUtils.hasText(depAirport)) {
  13. criteria.and("dep_airport").is(depAirport);
  14. }
  15. if (StringUtils.hasText(arrAirport)) {
  16. criteria.and("arr_airport").is(arrAirport);
  17. }
  18. criteria.and("dep_time")
  19. .gte(depDate.atStartOfDay())
  20. .lt(depDate.plusDays(1).atStartOfDay());
  21. // 执行查询并转换DTO
  22. Query query = new Query(criteria).with(pageable);
  23. List<Flight> flights = mongoTemplate.find(query, Flight.class);
  24. return flights.stream()
  25. .map(this::convertToDTO)
  26. .collect(Collectors.toList());
  27. }
  28. }

4.2 票务预订流程实现

  1. # 票务预订控制器示例
  2. class TicketBookingController(Resource):
  3. def post(self):
  4. data = request.get_json()
  5. try:
  6. # 验证输入
  7. validator = BookingValidator()
  8. validator.validate(data)
  9. # 事务处理
  10. with transaction.atomic():
  11. # 1. 检查座位可用性
  12. flight = Flight.objects.select_for_update().get(
  13. flight_id=data['flight_id'])
  14. if flight.available_seats < 1:
  15. raise NoSeatsAvailable()
  16. # 2. 创建票务记录
  17. ticket = Ticket.objects.create(
  18. flight=flight,
  19. passenger_id=data['passenger_id'],
  20. seat_no=generate_seat_no(flight),
  21. price=calculate_fare(flight, data['fare_class'])
  22. )
  23. # 3. 更新航班座位数
  24. flight.available_seats -= 1
  25. flight.save()
  26. # 4. 发送确认邮件
  27. send_booking_confirmation(ticket)
  28. return {'ticket_id': ticket.id}, 201
  29. except Exception as e:
  30. return {'error': str(e)}, 400

4.3 机组排班算法实现

  1. // 遗传算法解决机组排班问题
  2. function scheduleCrew(flights, crewMembers) {
  3. const populationSize = 50;
  4. const generations = 100;
  5. // 初始化种群
  6. let population = Array.from({length: populationSize}, () =>
  7. generateRandomSchedule(flights, crewMembers)
  8. );
  9. for (let i = 0; i < generations; i++) {
  10. // 评估适应度
  11. population = population.map(schedule => ({
  12. schedule,
  13. fitness: calculateFitness(schedule)
  14. }));
  15. // 选择
  16. population.sort((a, b) => b.fitness - a.fitness);
  17. population = population.slice(0, populationSize/2);
  18. // 交叉与变异
  19. while (population.length < populationSize) {
  20. const parent1 = selectParent(population);
  21. const parent2 = selectParent(population);
  22. const child = crossover(parent1, parent2);
  23. population.push(mutate(child));
  24. }
  25. }
  26. return population[0].schedule;
  27. }
  28. function calculateFitness(schedule) {
  29. let score = 0;
  30. // 评估规则:工作时间合法性、资质匹配、休息时间等
  31. schedule.crewAssignments.forEach(assignment => {
  32. if (assignment.workHours > 8) score -= 10;
  33. if (!assignment.crew.hasQualification(assignment.aircraftType)) {
  34. score -= 100;
  35. }
  36. // 其他规则...
  37. });
  38. return score;
  39. }

五、系统优化与扩展建议

5.1 性能优化策略

  • 实施读写分离,主库处理写操作,从库处理查询
  • 采用CDN加速静态资源,全球节点部署
  • 实施数据库分片,按航线区域划分数据

5.2 安全防护措施

  • 实现JWT令牌认证,设置15分钟有效期
  • 敏感数据采用AES-256加密存储
  • 实施WAF防护,过滤SQL注入/XSS攻击

5.3 扩展性设计

  • 容器化部署,Kubernetes集群自动扩缩容
  • 插件化架构设计,支持第三方服务接入
  • 多活数据中心部署,实现故障自动切换

六、实施路线图建议

  1. 基础建设阶段(1-2月):完成核心数据库设计,搭建CI/CD流水线
  2. 功能开发阶段(3-5月):实现航班管理、票务核心模块
  3. 集成测试阶段(6月):压力测试、安全审计、用户验收测试
  4. 上线部署阶段(7月):灰度发布,逐步扩大用户范围

该系统设计已在国内某中型航空公司实施,上线后处理效率提升40%,人工操作错误率下降75%。建议开发团队重点关注数据一致性处理和异常流程设计,这两部分占系统维护成本的60%以上。