一、系统架构设计思路

1.1 技术栈选型依据

采用SpringBoot3作为后端框架，主要基于其Spring6底层升级带来的响应式编程支持与GraalVM原生镜像编译能力。Vue3的Composition API与Teleport组件特性，可有效提升前端代码复用性与弹窗组件管理效率。

1.2 分层架构设计

建议采用DDD领域驱动设计思想划分模块：

用户域：包含会员体系、权限管理
商品域：涵盖SPU/SKU管理、库存控制
交易域：涉及订单处理、支付对账
推荐域：整合算法服务与用户行为追踪

// 示例：商品领域模型
@Data
public class Product {
    private String spuId;
    private List<Sku> skus;
    private Category category;
    private BigDecimal price;
}

二、核心功能模块实现

2.1 多商户架构设计

采用”平台+商户”双模式数据库设计：

共享表：用户表、分类表
商户隔离表：商品表、订单表
动态数据源路由：通过ThreadLocal实现商户ID透传

// 动态数据源路由示例
public class MerchantContextHolder {
    private static final ThreadLocal<String> CONTEXT = new ThreadLocal<>();
    public static void setMerchantId(String merchantId) {
        CONTEXT.set(merchantId);
    }
    public static String getMerchantId() {
        return CONTEXT.get();
    }
}

2.2 智能推荐系统实现

2.2.1 协同过滤算法实践

采用基于用户的协同过滤（User-CF）算法，核心步骤包括：

构建用户-商品评分矩阵
计算用户相似度（皮尔逊相关系数）
生成推荐列表（加权评分汇总）

# 相似度计算示例
import numpy as np
def pearson_similarity(user1, user2):
    common_items = set(user1.keys()) & set(user2.keys())
    if len(common_items) == 0:
        return 0
    ratings1 = [user1[item] for item in common_items]
    ratings2 = [user2[item] for item in common_items]
    return np.corrcoef(ratings1, ratings2)[0][1]

2.2.2 深度学习推荐集成

通过预训练模型提取商品图文特征，构建双塔模型实现向量召回：

用户塔：处理用户历史行为序列
商品塔：融合文本、图像多模态特征
近似最近邻搜索：使用FAISS库实现毫秒级检索

2.3 AI客服系统构建

2.3.1 DeepSeek模型集成方案

采用两阶段部署策略：

私有化部署：通过ONNX Runtime优化推理性能
上下文管理：设计对话状态跟踪机制

// 对话状态管理示例
class DialogManager {
    constructor() {
        this.context = {
            session_id: uuidv4(),
            history: []
        };
    }
    addMessage(role, content) {
        this.context.history.push({role, content});
    }
    getContext() {
        return JSON.stringify(this.context);
    }
}

2.3.2 多轮对话设计

实现意图识别-槽位填充-动作执行的Pipeline：

正则表达式匹配基础意图
BiLSTM-CRF模型进行槽位解析
规则引擎执行对应业务逻辑

三、关键性能优化

3.1 数据库优化策略

分库分表：按商户ID哈希分库，时间范围分表
读写分离：主库写，从库读，通过中间件实现自动路由
索引优化：针对高频查询字段建立复合索引

-- 复合索引示例
CREATE INDEX idx_order_merchant_status 
ON t_order(merchant_id, status, create_time DESC);

3.2 缓存架构设计

采用三级缓存体系：

本地缓存：Caffeine处理热点数据
分布式缓存：Redis集群存储会话信息
多级缓存：本地缓存+分布式缓存的异步刷新机制

3.3 接口安全设计

实现JWT+OAuth2.0混合认证：

访问令牌（Access Token）：短时效，用于API调用
刷新令牌（Refresh Token）：长时效，用于获取新令牌
商户令牌绑定：每个商户分配独立Client ID

四、部署与运维方案

4.1 容器化部署

使用Docker Compose编排服务：

version: '3.8'
services:
  gateway:
    image: nginx:alpine
    ports:
      - "80:80"
  app:
    build: ./backend
    environment:
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
  db:
    image: mysql:8.0
    volumes:
      - db_data:/var/lib/mysql

4.2 监控告警体系

集成Prometheus+Grafana监控方案：

指标采集：Micrometer暴露SpringBoot指标
告警规则：订单处理延迟>500ms触发告警
日志分析：ELK栈实现全链路追踪

五、课程设计实施建议

5.1 分阶段开发路线

基础功能阶段（2周）：完成用户注册、商品展示
核心交易阶段（3周）：实现购物车、订单处理
智能功能阶段（3周）：开发推荐算法、AI客服
性能优化阶段（2周）：进行压力测试、缓存优化

5.2 团队协作规范

代码规范：采用阿里Java开发手册
接口文档：使用Swagger UI自动生成
版本控制：Git Flow工作流管理分支

5.3 毕业设计创新点

多模态推荐：融合文本、图像特征的深度学习模型
实时推荐：通过WebSocket实现推荐结果动态更新
智能客服：结合规则引擎与大语言模型的多轮对话

本方案通过模块化设计实现功能扩展性，采用主流技术栈保障系统稳定性，特别适合作为计算机专业毕业设计或课程设计参考。实际开发中需注意商户数据隔离、推荐算法冷启动、AI模型部署成本等关键问题，建议通过A/B测试持续优化系统效果。

基于SpringBoot3与Vue3的电商系统全栈开发指南