mall 的项目扩展与二次开发
2025-05-01 18:13:16作者:齐添朝
1. 项目的基础介绍
mall 项目是一个基于 Spring Boot 2.x、MyBatis 的分布式商城系统,它包含了前台商城系统、后台管理系统、会员管理系统等多个子系统。该项目适用于电商领域,可以作为企业级应用进行部署和使用。
2. 项目的核心功能
该项目的核心功能包括商品管理、订单处理、会员管理、促销活动管理、支付接口对接等。具体来说,它实现了商品的上架、下架、分类管理,订单的创建、修改、取消、支付和退款,会员信息的注册、修改、积分管理,以及促销活动的创建、编辑、发布。
3. 项目使用了哪些框架或库?
- 前端框架:使用了 Vue.js,是一个渐进式JavaScript框架,易于上手,可以灵活构建单页应用程序。
- 后端框架:采用了 Spring Boot,简化了基于 Spring 的应用程序的初始搭建以及开发过程,内置了许多开箱即用的功能。
- 数据库操作:MyBatis 作为持久层框架,提供了与数据库交互的接口,并支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。
- 其他:例如使用 Redis 作为缓存,RabbitMQ 作为消息队列,Elasticsearch 进行搜索服务,等等。
4. 项目的代码目录及介绍
项目的主要目录结构如下:
mall
├── mall-common -- 公共模块,包括工具类、枚举、异常等
├── mall-search -- 搜索服务模块,使用Elasticsearch
├── mall-auth -- 认证服务模块,负责用户的登录、注册等
├── mall-member -- 会员服务模块
├── mall-order -- 订单服务模块
├── mall-product -- 产品服务模块
├── mall-portal -- 商城前台门户模块
└── mall-admin -- 商城后台管理模块
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 功能扩展:可以在现有功能的基础上增加更多的营销工具,如优惠券、积分兑换、团购等。
- 服务优化:针对订单处理、支付流程等核心业务进行性能优化,提升用户体验。
- 模块增加:根据业务需求增加新的模块,如物流管理、售后服务、数据分析等。
- 安全性加强:增加更多的安全措施,如用户权限控制、数据加密、防止SQL注入等。
- 界面定制:根据品牌形象进行界面定制,提升视觉效果和用户友好度。
- 微服务架构:将项目改造为微服务架构,提高系统的可扩展性和可维护性。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1