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项目简介

SwapU 云市集是一款专为校园场景定制的二手交易平台。针对传统校园交易中常见的信息碎片化、流程不规范及沟通低效等问题，本项目通过构建标准化的交易闭环，旨在为师生提供一个更加高效、透明且可信赖的校园闲置资源流通渠道。

所有链接如下：
开源链接（点这里查看Github项目源码）
数据库链接（点这里查看该项目的数据库表设计）
优化指南链接（点这里查看项目核心模块优化指南）

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一、 技术栈与架构体系

• 后端核心：Spring Boot
• 数据存储：MySQL (业务数据) + Redis (高性能缓存/数据削峰)
• 前端框架：Vue.js (响应式交互)
• 即时通讯：WebSocket (全双工实时通信)

本系统采用前后端分离架构设计，前端使用 Vue3 + Element Plus 构建用户界面，后端采用 Spring Boot 框架实现业务逻辑处理。系统整体按照 Controller、Service、Mapper 三层架构进行设计。Controller 层负责接收客户端请求并返回响应结果；Service 层负责业务逻辑处理，包括用户管理、商品管理、订单管理、收藏管理以及即时聊天等功能；Mapper 层负责与 MySQL 数据库进行数据交互。

为提高系统性能，引入 Redis 作为缓存中间件，实现用户登录 Token、热门商品以及库存信息缓存。系统聊天模块采用 WebSocket 技术实现实时通信，支持买卖双方即时消息交互。同时提供文件上传服务用于商品图片存储。整体架构具有良好的扩展性、可维护性和高并发处理能力。

系统架构图：

数据库ER图：

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二、 核心业务架构模块

业务逻辑分为五个核心协作模块：

本系统采用模块化设计思想，将业务功能划分为用户管理、商品管理、订单管理、即时通讯以及辅助服务五个核心模块，各模块相互协作，共同完成校园二手交易平台的业务闭环。前端页面专门适配手机端，使得更多用户正常使用。

（1）用户管理模块

用户管理模块负责系统用户的身份认证与基础信息维护，是平台运行的基础模块。系统支持用户注册、登录、密码修改以及个人信息更新等功能，并通过 JWT 实现用户身份认证与权限校验。同时，用户可查看个人资料以及管理自己的收藏商品，为后续商品浏览和交易活动提供支持。

（2）商品管理模块

商品管理模块负责闲置商品信息的发布、维护与展示。系统提供商品分类查询、商品发布、商品编辑、商品下架、商品删除以及商品详情查看等功能，并支持分页查询和热门商品推荐。通过规范化管理商品信息，提高了商品展示效果和用户检索效率，为买卖双方提供便捷的交易环境。

（3）订单管理模块

订单管理模块用于实现交易流程的标准化管理。买家可在线创建订单、支付订单或取消订单；卖家可对订单进行确认接单和发货操作；买家在收到商品后可确认收货，从而完成整个交易流程。系统还支持订单详情查询、订单分页查询以及订单统计分析等功能，实现交易全过程的可追溯管理。

（4）即时通讯模块

即时通讯模块基于 WebSocket 技术实现买卖双方的实时消息交互。系统支持会话列表查询、历史消息查询、消息发送以及消息已读状态同步等功能。聊天消息在数据库中进行持久化存储，确保用户能够随时查看历史沟通记录，提高交易沟通效率和用户体验。

（5）辅助服务模块

辅助服务模块为系统其他业务模块提供公共支撑能力。系统集成对象存储服务（OSS）实现商品图片上传与访问；利用 Redis 实现热点数据缓存、用户状态缓存以及热门商品缓存，提高系统访问性能；通过定时任务机制完成热门商品统计、浏览量同步以及订单状态维护等后台任务，保障系统稳定运行。

springboot分层架构：

com.itsean.campus_second_hand
│
├── config                     # 配置层
│   ├── RedisConfiguration
│   ├── WebMvcConfiguration
│   ├── WebSocketConfiguration
│   └── OssConfiguration
│
├── controller                 # 接口控制层
│   ├── UserController
│   ├── ProductController
│   ├── OrderController
│   ├── FavoriteController
│   ├── CategoryController
│   ├── ChatController
│   └── AddressBookController
│
├── dto                        # 数据传输对象
│   ├── UserLoginDTO
│   ├── ProductDTO
│   ├── OrderDTO
│   ├── ChatMessageDTO
│   └── ...
│
├── service                    # 业务接口层
│   ├── UserService
│   ├── ProductService
│   ├── OrderService
│   ├── ChatService
│   └── ...
│
├── service.impl               # 业务实现层
│   ├── UserServiceImpl
│   ├── ProductServiceImpl
│   ├── OrderServiceImpl
│   ├── ChatServiceImpl
│   └── ...
│
├── mapper                     # 数据访问层
│   ├── UserMapper
│   ├── ProductMapper
│   ├── OrderMapper
│   ├── FavoriteMapper
│   ├── ChatMapper
│   └── ...
│
├── entity                     # 实体类
│   ├── User
│   ├── Product
│   ├── Order
│   ├── Favorite
│   ├── Category
│   └── ChatMessage
│
├── vo                         # 视图对象
│   ├── ProductVO
│   ├── OrderVO
│   ├── ChatResponseVO
│   └── ...
│
├── interceptor                # 拦截器
│   └── JwtTokenUserInterceptor
│
├── handler                    # 处理器
│   ├── GlobalExceptionHandler
│   └── ChatWebSocketHandler
│
├── task                       # 定时任务
│   ├── HotProductTask
│   ├── ViewCountSyncTask
│   └── OrderStatusTask
│
├── utils                      # 工具类
│   ├── JwtUtil
│   ├── AliOssUtil
│   └── SimpleRandomSortUtil
│
├── constant                   # 常量定义
│
├── exception                  # 自定义异常
│
├── properties                 # 配置属性绑定
│
├── context                    # 上下文管理
│   └── BaseContext
│
└── CampusSecondHandApplication

部分前端页面展示：

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三、系统性能优化设计

为提升系统在高并发访问场景下的响应能力与稳定性，本系统从缓存机制、数据同步以及推荐策略等方面进行了优化设计。

（1）热门商品缓存优化

针对热门商品访问频率高、数据库查询压力大的问题，系统引入 Redis 作为缓存中间件，实现热点数据缓存机制。

• 缓存热点数据

  系统定时统计商品浏览量、收藏量等指标，计算热门商品列表，并将结果缓存至 Redis 中。用户访问热门商品接口时优先读取缓存数据，减少对 MySQL 数据库的频繁访问，提高接口响应速度。

• 浏览量异步更新

  用户访问商品详情时，浏览量首先写入 Redis 缓存，由定时任务统一进行批量同步并更新至 MySQL 数据库。该方案避免了高并发场景下频繁更新数据库带来的写入压力，降低了数据库锁竞争风险，提高系统整体吞吐能力。

• 缓存与数据库协同机制

  系统采用“缓存优先、数据库兜底”的访问策略。当缓存未命中时，从数据库加载数据并回写缓存，从而保证数据访问效率与系统稳定性。

（2）首页商品推荐优化

为了提升用户浏览体验并增加商品曝光机会，系统设计了基于随机重排的推荐策略。

• 分区推荐机制

  根据商品热度将商品划分为热门商品区和普通商品区。热门商品优先展示，以保证高质量商品获得更多曝光；普通商品则参与随机推荐，避免长期处于低曝光状态。

• 随机重排算法

  在各分区内部采用随机排序策略，对商品展示顺序进行动态调整，降低首页内容固定化现象，提高用户探索兴趣与浏览新鲜感。

• 推荐效果优化

  该策略兼顾热门商品展示与普通商品曝光需求，在保证用户快速发现优质商品的同时，也为新发布商品提供更多展示机会，从而促进平台整体交易活跃度。

（3）定时任务优化

系统基于 Spring Schedule 实现定时任务调度机制，对热点数据和业务状态进行自动维护。

• 定时更新热门商品排行榜；
• 定时同步 Redis 中的商品浏览量数据；
• 定时检测订单状态，处理超时未支付订单；
• 定期清理失效缓存数据。

通过后台自动化任务处理机制，减少实时计算压力，提高系统运行效率和数据一致性。
文章详见：项目核心模块性能优化指南

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四、开源

该项目已完全开源，涵盖了完整的前后端代码、数据库设计及接口文档，非常适合作为 Java 后端进阶的练习项目。

开源链接（点这里查看项目源码）

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