基于SpringBoot的农产品销存一体化系统设计与实现

2025年11月6日 互联网

一、项目背景与选题意义

农产品流通领域长期面临供应链分散、信息不对称、库存管理低效等问题。传统销存系统多采用分散式管理，采购、销售、库存数据割裂，导致超储、缺货现象频发。基于SpringBoot框架的农产品销存一体化系统，通过整合销售、库存、采购等模块，实现全流程数据互通，可显著提升供应链响应速度与资源利用率。该系统作为计算机专业毕业设计课题，兼具技术深度与实际应用价值，能够有效锻炼学生的系统设计、前后端开发及数据库优化能力。

二、系统架构设计

1. 技术选型

  • 后端框架：SpringBoot 2.7.x（快速开发、自动配置）
  • 数据库：MySQL 8.0（支持事务与复杂查询）
  • 前端技术：Vue3 + Element Plus（响应式界面）
  • 安全框架：Spring Security（权限控制）
  • 数据交互：RESTful API + Axios

2. 架构分层

系统采用经典三层架构：

  • 表现层：Vue3构建的Web界面，提供用户操作入口。
  • 业务逻辑层：SpringBoot服务层，处理销售订单生成、库存预警、采购计划等核心逻辑。
  • 数据访问层：MyBatis-Plus实现数据库操作，支持动态SQL与分页查询。

3. 模块划分

  • 销售管理模块：订单录入、客户管理、销售统计。
  • 库存管理模块：入库、出库、盘点、库存预警。
  • 采购管理模块：供应商管理、采购计划、到货验收。
  • 基础数据模块：农产品分类、单位管理、仓库信息。

三、核心功能实现

1. 销售订单处理

流程：用户提交订单 → 系统校验库存 → 扣减库存 → 生成销售记录。
代码示例：

  1. // SalesController.java
  2. @PostMapping("/orders")
  3. public Result createOrder(@RequestBody SalesOrderDTO orderDTO) {
  4.     // 校验库存
  5.     boolean sufficient = inventoryService.checkStock(orderDTO.getProductId(), orderDTO.getQuantity());
  6.     if (!sufficient) {
  7.         return Result.fail("库存不足");
  8.     }
  9.     // 扣减库存
  10.     inventoryService.reduceStock(orderDTO.getProductId(), orderDTO.getQuantity());
  11.     // 生成订单
  12.     SalesOrder order = orderConverter.toEntity(orderDTO);
  13.     orderRepository.save(order);
  14.     return Result.success("订单创建成功");
  15. }

2. 动态库存预警

逻辑：设置库存下限阈值，当某农产品库存低于阈值时，系统自动触发采购建议。
实现方式：

  • 定时任务（Spring Scheduled）每日扫描库存表。
  • 邮件通知采购人员（Spring Mail集成）。 
    1. // InventoryAlertService.java
    2. @Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?") // 每日凌晨2点执行
    3. public void checkInventory() {
    4.   List<Inventory> lowStockItems = inventoryRepository.findByStockLessThan(MIN_STOCK);
    5.   for (Inventory item : lowStockItems) {
    6.       String message = "商品" + item.getProductName() + "库存不足，当前：" + item.getStock();
    7.       mailSender.send("alert@example.com", "库存预警", message);
    8.   }
    9. }

3. 多维度数据分析

功能：支持按时间、农产品类型、客户等维度生成销售报表。
技术：MyBatis-Plus聚合查询 + ECharts可视化。

  1. -- 销售金额按月份统计
  2. SELECT 
  3.     DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m') AS month,
  4.     SUM(amount) AS total_sales
  5. FROM sales_order
  6. GROUP BY month
  7. ORDER BY month;

四、数据库设计优化

1. 表结构示例

  • 农产品表（product）：id、name、category_id、unit、price。
  • 库存表（inventory）：id、product_id、stock、warehouse_id、last_update_time。
  • 销售订单表（sales_order）：id、order_no、customer_id、amount、status。

2. 索引策略

  • 为高频查询字段（如product_name、order_no）添加普通索引。
  • 联合索引优化多条件查询（如(product_id, warehouse_id)）。

3. 事务控制

关键操作（如订单生成与库存扣减）需通过@Transactional注解保证原子性：

  1. @Transactional
  2. public void processOrder(SalesOrder order) {
  3.     // 扣减库存
  4.     inventoryService.reduceStock(order.getProductId(), order.getQuantity());
  5.     // 更新订单状态
  6.     orderRepository.updateStatus(order.getId(), "COMPLETED");
  7. }

五、系统部署与测试

1. 部署方案

  • 开发环境：IDEA + Maven + Node.js。
  • 生产环境：Docker容器化部署，Nginx反向代理。 
    1. # Dockerfile示例
    2. FROM openjdk:17-jdk-slim
    3. COPY target/farm-system.jar app.jar
    4. ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

2. 测试策略

  • 单元测试：JUnit5 + Mockito验证服务层逻辑。
  • 接口测试：Postman批量测试API。
  • 压力测试：JMeter模拟100并发用户访问。

六、毕业设计扩展建议

  1. 移动端适配：开发微信小程序或Android应用，方便田间地头操作。
  2. 区块链溯源：集成Hyperledger Fabric实现农产品流向追踪。
  3. AI预测：基于历史销售数据训练LSTM模型，预测未来需求。

七、总结

本系统通过SpringBoot框架实现了农产品销存业务的全流程数字化，解决了传统模式下的信息孤岛问题。源码包含完整的前后端代码、数据库脚本及部署文档，可作为计算机专业毕业设计的优质参考。实际开发中，建议结合具体业务场景调整库存预警阈值、优化SQL查询性能，并加强异常处理（如网络中断时的数据回滚）。

（全文约1500字，涵盖技术选型、核心功能、数据库设计等关键环节，提供可复用的代码片段与部署方案。）

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