Java打造：美容美发到店上门双模式源码-平芜编程栈

以下是一套基于Java技术栈的美容美发到店与上门双模式服务系统源码设计方案，涵盖系统架构、核心功能模块、技术创新点及部署方案，支持高并发场景下的稳定运行：

一、系统架构设计

分层架构：
- 表现层：采用Spring MVC处理HTTP请求，支持RESTful API设计，适配多端调用。
- 业务逻辑层：基于Spring Boot实现核心业务逻辑，采用策略模式区分到店与上门服务流程。
- 数据访问层：使用MyBatis-Plus简化数据库操作，结合动态数据源实现分库分表。
- 基础设施层：集成Redis、RocketMQ、Elasticsearch等组件，提升系统性能。
微服务拆分：
- 用户服务：统一管理用户信息、认证授权及会员体系。
- 订单服务：处理到店与上门订单的生命周期管理。
- 支付服务：集成微信支付、支付宝等第三方支付渠道。
- 调度服务：智能匹配技师与订单，优化资源配置。
- 评价服务：构建多维评价体系，支持服务溯源。
技术选型：
- 主框架：Spring Boot 3.0 + Spring Cloud 2022.x
- 数据库：MySQL 8.0（读写分离）+ MongoDB（非结构化数据）
- 缓存：Redis 7.0（集群模式）
- 消息队列：RocketMQ 5.x（处理异步任务）
- 搜索：Elasticsearch 8.x（技师与服务检索）
- 容器化：Docker + Kubernetes（实现弹性伸缩）

二、核心功能模块实现

双模式订单系统：

订单创建：

java

@Service public class OrderService { @Autowired private StoreOrderProcessor storeOrderProcessor; @Autowired private HomeOrderProcessor homeOrderProcessor; public Order createOrder(OrderRequest request) { if (ServiceType.STORE.equals(request.getType())) { return storeOrderProcessor.process(request); } else { return homeOrderProcessor.process(request); } } }

订单状态机：

mermaid

stateDiagram-v2 [*] --> 待支付 待支付 --> 已支付: 支付成功 已支付 --> 服务中: 技师接单 服务中 --> 已完成: 服务确认 服务中 --> 已取消: 用户取消

智能调度引擎：

技师匹配算法：

java

public class TechnicianMatcher { public List<Technician> match(Order order) { QueryWrapper<Technician> wrapper = new QueryWrapper<>(); wrapper.eq("status", TechnicianStatus.AVAILABLE) .eq("service_type", order.getServiceType()) .orderByAsc("ABS(latitude - " + order.getLatitude() + ") + ABS(longitude - " + order.getLongitude() + ")") .last("LIMIT 10"); return technicianMapper.selectList(wrapper); } }

动态定价模型：
math
```
P = B_p + D_f \times d + T_f \times (t_{current} - t_{peak})^2
```
其中：
- ( B_p )：基础价格
- ( D_f )：距离系数
- ( T_f )：时间波动系数

支付与结算系统：

支付路由：

java

@Component public class PaymentRouter { @Autowired private WeChatPayService weChatPayService; @Autowired private AlipayService alipayService; public PaymentService route(PaymentChannel channel) { switch (channel) { case WECHAT: return weChatPayService; case ALIPAY: return alipayService; default: throw new IllegalArgumentException("Unsupported channel"); } } }

分账处理：

mermaid

graph TD A[支付成功] --> B[平台抽成10%] B --> C[门店分成60%] B --> D[技师分成30%]

三、技术创新与优化

混合定位系统：
- 室内定位：集成WiFi指纹定位技术，精度达1-3米
- 室外定位：采用GPS+基站定位融合方案
- 位置纠偏：使用卡尔曼滤波算法优化轨迹

服务过程数字化：

电子工牌：

java

public class ElectronicBadge { @Autowired private BluetoothService bluetoothService; public void startService() { bluetoothService.broadcast(new ServiceStatus(technicianId, ServiceState.STARTED)); } }

耗材追溯：区块链存证确保产品真伪

智能预约推荐：

时间预测模型：

python

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA def predict_busy_time(historical_data): model = ARIMA(historical_data, order=(1,1,1)) return model.fit().forecast(steps=7)

动态排班算法：遗传算法优化技师排班

四、性能优化方案

缓存策略：
- 多级缓存：本地缓存（Caffeine）→ 分布式缓存（Redis）→ 数据库
- 热点Key处理：使用Redis的HotKey监控功能
数据库优化：
- 读写分离：基于ShardingSphere实现
- 索引优化：
  sql
```
CREATE INDEX idx_order_query ON orders(status, create_time DESC, user_id);
```

异步处理：

消息驱动：

java

@RocketMQMessageListener(topic = "order_events") public class OrderEventListener implements RocketMQListener<OrderEvent> { public void onMessage(OrderEvent event) { // 处理订单状态变更 } }

五、安全与合规

数据安全：
- 传输层：全站HTTPS + TLS 1.3
- 存储层：AES-256加密敏感数据
- 访问控制：Spring Security + OAuth2.0
隐私保护：
- 位置脱敏：存储时保留区县精度
- 数据最小化：遵循GDPR规范收集信息

六、部署架构

mermaid

graph TD subgraph 云服务商 A[负载均衡] --> B[K8s集群] B --> C[服务网格] C --> D{服务} D --> E[用户服务] D --> F[订单服务] D --> G[支付服务] end subgraph 数据层 H[MySQL主库] --> I[MySQL从库] J[Redis集群] --> K[Elasticsearch] end subgraph 监控中心 L[Prometheus] --> M[Grafana] N[ELK] --> O[告警系统] end

七、扩展性设计

插件化架构：

java

public interface ServiceExtension { void execute(OrderContext context); } @Service public class ExtensionManager { @Autowired private List<ServiceExtension> extensions; public void process(Order order) { extensions.forEach(e -> e.execute(new OrderContext(order))); } }