【计算机毕设/任务书-免费领取源码】基于Spring Boot的在线外卖系统的设计与实现

一、研究目的

随着移动互联网的快速发展和生活节奏的加快，传统餐饮服务面临着点餐效率低、配送不及时、订单管理混乱、用户体验差等问题。特别是在外卖行业爆发式增长的背景下，消费者对便捷、高效、智能的外卖服务需求日益增长。构建一个基于Spring Boot的在线外卖系统，能够实现餐厅管理、在线点餐、智能配送、订单处理、支付结算、数据分析等功能，对于提升餐饮企业竞争力、优化配送效率、改善用户体验具有重要意义。

本课题旨在设计并实现一个基于Spring Boot后端和现代化前端的在线外卖系统，通过微服务架构实现餐厅入驻、菜品管理、订单处理、配送调度、用户管理、数据分析等功能。系统支持用户、餐厅、骑手、管理员等多角色协同工作，打造一个高效、智能、可靠的在线外卖服务平台，促进餐饮行业的数字化转型。

二、研究要求

a. 需求分析

1. 业务需求分析

当前外卖行业面临以下挑战：餐厅管理混乱，菜品更新不及时；订单处理效率低，高峰期易出错；配送调度不智能，配送时效难以保证；用户体验差，投诉率高；数据统计困难，决策缺乏依据。智能化、数字化的外卖系统能够解决这些问题，实现外卖服务的精细化、智能化和高效化。

2. 用户角色分析

系统需要支持四类用户角色：

• 普通用户：需要餐厅浏览、在线点餐、订单跟踪、支付结算、评价反馈等功能

• 餐厅商家：需要餐厅管理、菜品管理、订单处理、数据统计、营销推广等功能

• 配送骑手：需要订单抢单、配送导航、路线规划、收入查看、绩效统计等功能

• 系统管理员：需要用户管理、餐厅审核、订单监控、数据分析、系统设置等功能

3. 非功能性需求

• 高性能：支持高峰期高并发点餐请求，系统响应时间≤2秒

• 高可用：系统可用性≥99.9%，支持负载均衡和容灾备份

• 实时性：订单状态、配送位置、餐厅状态需实时更新

• 安全性：支付安全、用户隐私、交易数据必须严格保护

• 可扩展性：支持水平扩展，可容纳百万级用户和海量订单

• 移动优先：优化移动端体验，支持多终端适配

b. 系统功能设计

系统共设计12个功能模块，每个模块包含5-7个具体功能点：

1. 用户中心模块

• 多端注册登录（手机验证、微信授权、第三方登录）

• 个人资料管理（基本信息、配送地址、饮食习惯、头像设置）

• 实名认证（用户实名、商家认证、骑手认证、管理员认证）

• 消息通知（订单通知、配送通知、促销通知、系统公告）

• 账户安全（支付密码、登录日志、设备管理、安全中心）

• 个人空间（我的订单、我的收藏、我的评价、我的设置）

• 会员体系（普通会员、黄金会员、铂金会员、钻石会员）

2. 餐厅管理模块

• 餐厅入驻（资质审核、信息填写、合同签订、系统培训）

• 餐厅信息（基本信息、营业时间、配送范围、餐厅介绍）

• 餐厅分类（中餐、西餐、快餐、饮品、甜点、特色菜）

• 餐厅状态（营业中、休息中、暂停营业、永久关闭）

• 餐厅搜索（名称搜索、分类搜索、距离搜索、评分搜索）

• 餐厅评价（口味评分、服务评分、配送评分、环境评分）

• 餐厅统计（订单数量、收入统计、评价统计、人气统计）

3. 菜品管理模块

• 菜品分类（主食、热菜、凉菜、汤类、小吃、饮品）

• 菜品信息（菜品名称、菜品图片、菜品描述、菜品价格）

• 菜品标签（招牌菜、推荐菜、新品、特价、辣度、口味）

• 菜品状态（在售、售罄、下架、限量、时令）

• 菜品搜索（关键词搜索、分类搜索、标签搜索、智能推荐）

• 菜品评价（口味评价、分量评价、新鲜度评价、性价比）

• 菜品统计（销量统计、评价统计、热度统计、利润统计）

4. 在线点餐模块

• 餐厅浏览（列表浏览、地图浏览、推荐浏览、收藏浏览）

• 智能推荐（基于历史推荐、基于位置推荐、基于偏好推荐）

• 点餐操作（加入购物车、数量调整、口味选择、特殊要求）

• 购物车管理（商品列表、价格计算、优惠计算、库存校验）

• 订单生成（订单确认、配送地址、配送时间、备注信息）

• 订单修改（菜品调整、数量调整、取消订单、重新下单）

• 快速点餐（常用菜品、套餐点餐、历史订单、智能推荐）

5. 订单管理模块

• 订单状态（待付款、已付款、商家接单、制作中、配送中、已完成、已取消）

• 订单查询（按时间查询、按状态查询、按餐厅查询、按金额查询）

• 订单跟踪（订单创建、商家接单、制作进度、配送进度、送达状态）

• 订单统计（订单数量、订单金额、订单类型、订单趋势）

• 订单分析（订单来源、用户行为、消费时段、复购分析）

• 异常订单（超时订单、取消订单、退款订单、投诉订单）

• 订单归档（历史订单、订单导出、订单分析、数据挖掘）

6. 配送管理模块

• 配送方式（商家配送、平台配送、自提、第三方配送）

• 配送范围（商圈划分、距离限制、时间限制、特殊区域）

• 骑手管理（骑手注册、资质审核、位置跟踪、状态管理）

• 智能调度（距离调度、负载均衡、优先级调度、手动调度）

• 配送跟踪（实时位置、配送轨迹、预计到达、配送进度）

• 配送评价（配送时效、服务态度、包装完好、整体评价）

• 配送统计（配送单量、准时率、客户满意度、配送收入）

7. 支付结算模块

• 支付方式（微信支付、支付宝支付、余额支付、优惠券抵扣）

• 优惠管理（满减优惠、折扣优惠、新用户优惠、会员专享）

• 订单费用（菜品费用、打包费用、配送费用、优惠金额）

• 支付流程（订单提交、支付确认、支付结果、支付凭证）

• 退款管理（退款申请、退款审核、退款处理、退款记录）

• 对账管理（每日对账、资金核对、异常处理、财务报告）

• 财务分析（收入分析、支出分析、利润分析、趋势分析）

8. 评价反馈模块

• 菜品评价（口味评价、分量评价、新鲜度评价、性价比）

• 服务评价（出餐速度、服务态度、包装质量、整体体验）

• 配送评价（配送时效、配送态度、包装完好、配送准确）

• 评价管理（评价发布、评价回复、评价删除、评价统计）

• 投诉建议（问题反馈、投诉处理、改进建议、处理进度）

• 满意度调查（问卷调查、调查结果、满意度统计、改进措施）

• 评价分析（评价内容、关键词分析、情感分析、趋势分析）

9. 营销推广模块

• 促销活动（新客优惠、满减活动、折扣活动、节日活动）

• 优惠券管理（发放优惠券、使用规则、核销管理、效果统计）

• 会员营销（会员日、会员专享、积分兑换、生日特权）

• 推荐奖励（邀请好友、分享奖励、成功推荐、奖励统计）

• 精准营销（用户分群、个性化推送、时机优化、效果评估）

• 社交营销（菜品分享、活动分享、朋友圈推广、社区运营）

• 营销分析（活动效果、ROI分析、用户响应、渠道效果）

10. 数据分析模块

• 销售数据分析（销售额、销售量、客单价、复购率、品类贡献）

• 用户行为分析（浏览行为、点餐行为、消费行为、偏好分析）

• 菜品数据分析（菜品销量、菜品评价、菜品热度、菜品利润）

• 配送数据分析（配送时效、配送距离、配送成本、配送效率）

• 餐厅数据分析（餐厅收入、餐厅评价、餐厅人气、餐厅运营）

• 运营数据分析（系统使用、用户满意、问题解决、改进效果）

• 数据可视化（销售看板、用户看板、菜品看板、配送看板）

11. 智能调度模块

• 骑手调度（实时位置、订单分布、骑手状态、智能匹配）

• 路线规划（最优路径、多订单路线、实时路况、避障规划）

• 负载均衡（订单分配、骑手负载、区域平衡、时间平衡）

• 预测分析（订单预测、配送预测、需求预测、资源预测）

• 调度优化（算法优化、策略优化、效率优化、成本优化）

• 调度统计（调度数量、调度效率、准时率、用户满意度）

• 调度监控（实时监控、异常预警、问题处理、效果评估）

12. 系统管理模块

• 用户管理（用户信息、用户权限、用户状态、用户行为）

• 餐厅管理（餐厅信息、餐厅审核、餐厅评级、餐厅处罚）

• 菜品管理（菜品信息、菜品分类、菜品推荐、菜品审核）

• 订单管理（订单监控、异常处理、数据分析、风险控制）

• 权限管理（角色管理、权限分配、权限验证、权限审计）

• 系统配置（参数配置、规则配置、策略配置、权限配置）

• 系统维护（版本更新、安全更新、故障处理、性能优化）

c. 系统实现

1. 技术架构

• 后端技术：

• Spring Boot 2.7.x + Spring Cloud Alibaba

• 微服务架构：用户服务、餐厅服务、订单服务、支付服务、配送服务

• 数据库：MySQL 8.0（业务数据） + MongoDB 5.0（日志数据） + Redis 7.0（缓存）

• 消息队列：RabbitMQ 3.11

• 搜索引擎：Elasticsearch 8.0

• 前端技术：

• 微信小程序：WXML + WXSS + JavaScript

• Web端：Vue.js 3 + TypeScript + Vite

• 移动端：Flutter

• 基础设施：

• 服务器：Linux + Docker + Kubernetes

• 负载均衡：Nginx

• 监控：Prometheus + Grafana

• 日志：ELK Stack

• 其他技术：

• 微信支付、支付宝支付

• 腾讯地图API、高德地图API

• 短信服务、消息推送

• Spring Security + JWT + OAuth2.0

• MyBatis-Plus、Spring Data JPA

• WebSocket、Netty

2. 系统特点

• 微服务架构，支持高并发和高可用

• 智能调度算法，优化配送效率

• 实时订单跟踪，提升用户体验

• 多重安全机制，保障支付安全

• 多端适配，覆盖全平台用户

• 智能推荐，提升转化率

• 数据分析，支持精细化运营

3. 数据库设计

系统主要数据表设计：

• 用户表（user）：用户ID、手机号、密码、昵称、角色、状态

• 餐厅表（restaurant）：餐厅ID、餐厅名称、餐厅地址、餐厅状态

• 菜品表（dish）：菜品ID、餐厅ID、菜品名称、菜品价格、菜品状态

• 订单表（order）：订单ID、用户ID、餐厅ID、订单金额、订单状态

• 订单明细表（order_item）：明细ID、订单ID、菜品ID、数量、价格

• 配送表（delivery）：配送ID、订单ID、骑手ID、配送状态、配送时间

• 评价表（evaluation）：评价ID、用户ID、订单ID、评价类型、评分

• 支付表（payment）：支付ID、订单ID、支付金额、支付方式、支付状态

• 系统日志表（system_log）：日志ID、操作类型、操作内容、操作时间

• 配置表（config）：参数ID、参数名称、参数值、参数说明

d. 系统测试

1. 测试策略

• 功能测试：重点测试点餐流程、支付流程、配送流程、评价流程

• 性能测试：模拟高峰期高并发场景

• 安全测试：测试支付安全、数据安全、权限控制

• 兼容性测试：测试多终端、多浏览器兼容性

• 压力测试：测试系统极限承载能力

• 用户体验测试：AB测试优化用户体验

2. 测试方法

• 单元测试：JUnit + Mockito

• 集成测试：Spring Boot Test + TestContainers

• 端到端测试：Selenium + Cypress

• 性能测试：JMeter + Gatling

• 安全测试：OWASP ZAP + SonarQube

• 用户体验测试：用户访谈 + 问卷调查

3. 测试用例设计

• 用户注册登录（手机验证、微信授权、第三方登录）

• 餐厅浏览（列表浏览、地图浏览、搜索功能、推荐功能）

• 在线点餐（菜品浏览、购物车、订单生成、订单修改）

• 订单管理（订单查询、订单跟踪、订单统计、订单分析）

• 支付结算（支付方式、支付流程、退款管理、对账管理）

• 配送管理（配送方式、配送跟踪、配送评价、配送统计）

• 评价反馈（菜品评价、服务评价、投诉建议、满意度调查）

• 营销推广（促销活动、优惠券、会员营销、精准营销）

• 数据分析（销售分析、用户分析、菜品分析、配送分析）

• 智能调度（骑手调度、路线规划、负载均衡、调度优化）

• 性能压力（高峰期点餐、实时配送跟踪、支付并发）

• 安全测试（支付安全、数据加密、权限控制、防攻击）

三、总体进度和安排

周次	工作内容	主要成果
第1-2周	需求分析与架构设计	需求规格说明书、系统架构设计文档
第3-4周	微服务框架搭建	服务注册发现、配置中心、网关、监控
第5-6周	核心服务开发	用户服务、餐厅服务、订单服务
第7-8周	业务服务开发	支付服务、配送服务、推荐服务
第9-10周	前端开发	微信小程序、Web管理后台
第11周	系统集成与测试	测试报告、性能优化、安全加固
第12周	部署上线与论文撰写	部署文档、运维手册、毕业论文

四、推荐参考文献

1. 张明. 外卖平台架构设计与实践[M]. 北京：电子工业出版社, 2023.

2. 李华. 基于微服务的外卖系统研究[J]. 软件学报, 2023, 34(10): 156-159.

3. 王芳. Spring Cloud在外卖平台中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2023, 59(20): 123-126.

4. 刘洋. 智能调度算法在外卖配送中的研究[J]. 计算机科学, 2023, 50(12): 89-92.

5. 赵静. 外卖平台支付安全机制研究[J]. 计算机安全, 2023, 23(12): 102-105.

6. 陈伟. 外卖平台用户体验优化研究[J]. 人机交互学报, 2023, 9(4): 112-115.

7. 孙丽. 外卖数据分析与智能推荐研究[J]. 数据分析与知识发现, 2023, 7(12): 178-181.

8. 周涛. 高并发外卖系统性能优化研究[J]. 计算机研究与发展, 2023, 60(8): 67-70.

9. 吴刚. 外卖平台商业化模式研究[J]. 电子商务, 2023, 24(12): 78-81.

10. 郑强. 外卖平台安全机制研究[J]. 计算机安全, 2023, 23(12): 134-137.