智能留样柜+后台管理系统-食品安全留样管理
2025-07-17 13:59:39
行业：企业服务(saas)、生活服务
载体：嵌入式软件、云服务/云平台
技术：Java、socket.io、UniApp、AndroidX
业务和功能介绍
这个项目是我们为一家食堂连锁企业定制开发的，目的是解决他们在食品留样管理上的痛点。以往他们靠人工登记和管理留样样品，效率低、容易出错，而且留样的时效、温度等信息无法实时监控，一旦发生食品安全问题，很难做到快速追溯。客户提出，希望通过一套智能化系统，实现自动化留样、智能提醒、数据可追溯。项目立项初期，我们和甲方食品安全负责人进行了多次沟通，深入了解他们的操作流程、监管标准和痛点，最后共同确定了以“智能留样柜+后台管理系统”的整体解决方案，既满足他们食品安全合规的需求，又提升了现场管理效率。
这套系统的核心就是智能留样柜，它集成了人脸识别开门、留样时间管理、实时温度监控、远程控制等多个功能模块。使用者在留样时，只需通过人脸识别或密码开门，系统会自动记录时间，并根据标准生成留样时限，超时后不允许重复操作。整个过程中，留样数据、温度数据都会自动上传到后台，可以随时查询、导出，方便监管部门检查。我们还做了APP远程控制功能，比如现场需要调节温度或者远程开门，都能在手机上完成。整个使用流程非常简单：人脸识别开门 → 放入样品 → 系统自动记录 → 定时提醒 → 后台可视化查询和追溯。
这套系统的核心就是智能留样柜，它集成了人脸识别开门、留样时间管理、实时温度监控、远程控制等多个功能模块。使用者在留样时，只需通过人脸识别或密码开门，系统会自动记录时间，并根据标准生成留样时限，超时后不允许重复操作。整个过程中，留样数据、温度数据都会自动上传到后台，可以随时查询、导出，方便监管部门检查。我们还做了APP远程控制功能，比如现场需要调节温度或者远程开门，都能在手机上完成。整个使用流程非常简单：人脸识别开门 → 放入样品 → 系统自动记录 → 定时提醒 → 后台可视化查询和追溯。
项目实现
我的主要工作包括接口设计、留样逻辑的业务规则实现、人脸识别集成以及和硬件端（智能柜）之间的数据交互。我使用的是Spring Boot框架开发服务端，数据存储方面使用MySQL，实时数据通过MQ传输；前端用了Vue框架实现可视化后台。一个难点是人脸识别和权限系统的打通，还要确保开门记录的准确性和安全性；另一个挑战是和智能柜的温控模块通讯，我们通过串口协议与板端进行对接，并对温度监控做了异常处理逻辑，确保即使设备离线也能恢复数据。整个项目稳定性和响应速度都达到了客户的预期。
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微服务框架: Spring Boot, Spring Cloud Alibaba (Nacos 服务发现与配置中心, Sentinel 流量控制, Seata 分布式事务)
主要工作：
系统架构与核心模块开发：参与微服务拆分与技术选型，负责商品服务、订单服务及秒杀系统的核心业务逻辑a
开发，实现了商品浏览、购物车管理、订单创建与状态流转等核心功能。
2.高并发与性能优化：
针对商品详情页等高QPS接口，采用 Redis 进行多级缓存设计（本地缓存 + Redis分布式缓存），将接口平均响应时间从 200ms 降低至 30ms，并解决缓存穿透与雪崩问题。
利用 RocketMQ 对下单流程进行异步化改造，将库存扣减、积分增加等非核心操作通过消息队列异步处理，提高主链路响应速度。
设计并实现了秒杀方案：通过Redis Lua 脚本实现库存的原子性预扣减，通过Redisson 分布式锁处理用户重复请求，并通过消息队列排队处理写请求，有效应对瞬时流量洪峰，保障系统稳定。
3.数据一致性与可靠性保障：
使用 Canal 处理分布式事务场景（如下单成功后同时更新订单和库存），保障核心链路的数据最终一致性。
为应对订单超时未支付场景，采用 RocketMQ 延迟消息触发超时关单与库存释放任务，避免超卖。
4. 优惠券与积分业务系统：
优惠券系统设计：
独立设计了平台级优惠券系统，包括模板管理、发放、核销与统计流程。
采用 Redis + Lua 脚本实现高并发下的领券业务，保障库存扣减的原子性，有效防止超发与用户重复领取。
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主导设计了会员签到与积分成长体系。利用 Redis Bitmap 高效记录用户签到状态，极大节省存储空间并支持快速查询连续签到天数。
采用“流水+汇总”的积分账户设计，通过异步聚合与缓存策略保障积分变动的高效写入与用户积分总额的快速查询。
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