业务和功能介绍
1 立项背景与目标
随着移动互联网的深入发展和人们生活节奏的加快，线上外卖服务已成为餐饮消费的重要渠道。传统的餐饮行业在数字化转型过程中，常常面临订单管理效率低、配送路径优化不足、多端信息同步延迟以及数据分析能力薄弱等核心痛点。苍穹外卖项目正是在这样的背景下应运而生，旨在通过构建一个一体化智能外卖平台，帮助餐饮商家提升运营效率、优化用户体验，并适应线上线下一体化的新零售趋势。
项目的核心目标是打造一个集管理后台、用户端小程序于一体的外卖平台，实现餐饮企业菜品管理、订单处理、数据分析等功能，同时为消费者提供便捷的点餐、支付、配送跟踪等服务。项目聚焦于高频、实时、高并发的餐饮外卖场景，致力于覆盖商户管理、订单调度、骑手配送及用户服务全链路业务。
2 系统架构与核心模块
苍穹外卖系统采用前后端分离的开发模式，主要分为管理端和用户端两大部分。
2.1 管理端（供餐饮企业内部员工使用）
管理端是餐饮企业内部员工使用的系统，主要功能包括：
功能模块 描述
员工管理 管理员可以在系统后台对员工信息进行管理，包含查询、新增、编辑、禁用等功能
分类管理 主要对当前餐厅经营的菜品分类或套餐分类进行管理维护，包含查询、新增、修改、删除等功能
菜品管理 主要维护各个分类下的菜品信息，包含查询、新增、修改、删除、启售、停售等功能
套餐管理 主要维护当前餐厅中的套餐信息，包含查询、新增、修改、删除、启售、停售等功能
订单管理 主要维护用户在移动端下的订单信息，包含查询、取消、派送、完成，以及订单报表下载等功能
数据统计 主要完成对餐厅的各类数据统计，如营业额、用户数量、订单等
2.2 用户端（供消费者使用）
用户端是以微信小程序形式提供的移动端应用，主要功能包括：
功能模块 描述
微信登录 用户需要通过微信授权后登录使用小程序进行点餐
菜品/套餐浏览 在点餐界面展示出菜品分类/套餐分类，并根据当前选择的分类加载其中的菜品信息，供用户查询选择
购物车管理 用户选中的菜品就会加入用户的购物车，主要包含查询购物车、加入购物车、删除购物车、清空购物车等功能
订单支付 用户选完菜品/套餐后，可以对购物车菜品进行结算支付，这时就需要进行订单的支付
个人信息管理 在个人中心页面中会展示当前用户的基本信息，用户可以管理收货地址，也可以查询历史订单数据
3 业务流程
苍穹外卖的核心业务流程涵盖了从用户下单到订单完成的整个闭环，以下是一些关键的业务流程：
用户下单流程：
用户通过微信小程序浏览菜品/套餐，将选中的商品加入购物车。
用户进入购物车页面，确认订单信息（包括配送地址、备注等）。
用户选择支付方式并完成支付。
系统生成订单，并将订单信息推送给商家。
订单处理流程（商家侧）：
商家在管理端收到新订单通知（可能伴有语音播报）。
商家确认订单详情（包括菜品、数量、配送地址等）。
随着移动互联网的深入发展和人们生活节奏的加快，线上外卖服务已成为餐饮消费的重要渠道。传统的餐饮行业在数字化转型过程中，常常面临订单管理效率低、配送路径优化不足、多端信息同步延迟以及数据分析能力薄弱等核心痛点。苍穹外卖项目正是在这样的背景下应运而生，旨在通过构建一个一体化智能外卖平台，帮助餐饮商家提升运营效率、优化用户体验，并适应线上线下一体化的新零售趋势。
项目的核心目标是打造一个集管理后台、用户端小程序于一体的外卖平台，实现餐饮企业菜品管理、订单处理、数据分析等功能，同时为消费者提供便捷的点餐、支付、配送跟踪等服务。项目聚焦于高频、实时、高并发的餐饮外卖场景，致力于覆盖商户管理、订单调度、骑手配送及用户服务全链路业务。
2 系统架构与核心模块
苍穹外卖系统采用前后端分离的开发模式，主要分为管理端和用户端两大部分。
2.1 管理端（供餐饮企业内部员工使用）
管理端是餐饮企业内部员工使用的系统，主要功能包括：
功能模块 描述
员工管理 管理员可以在系统后台对员工信息进行管理，包含查询、新增、编辑、禁用等功能
分类管理 主要对当前餐厅经营的菜品分类或套餐分类进行管理维护，包含查询、新增、修改、删除等功能
菜品管理 主要维护各个分类下的菜品信息，包含查询、新增、修改、删除、启售、停售等功能
套餐管理 主要维护当前餐厅中的套餐信息，包含查询、新增、修改、删除、启售、停售等功能
订单管理 主要维护用户在移动端下的订单信息，包含查询、取消、派送、完成，以及订单报表下载等功能
数据统计 主要完成对餐厅的各类数据统计，如营业额、用户数量、订单等
2.2 用户端（供消费者使用）
用户端是以微信小程序形式提供的移动端应用，主要功能包括：
功能模块 描述
微信登录 用户需要通过微信授权后登录使用小程序进行点餐
菜品/套餐浏览 在点餐界面展示出菜品分类/套餐分类，并根据当前选择的分类加载其中的菜品信息，供用户查询选择
购物车管理 用户选中的菜品就会加入用户的购物车，主要包含查询购物车、加入购物车、删除购物车、清空购物车等功能
订单支付 用户选完菜品/套餐后，可以对购物车菜品进行结算支付，这时就需要进行订单的支付
个人信息管理 在个人中心页面中会展示当前用户的基本信息，用户可以管理收货地址，也可以查询历史订单数据
3 业务流程
苍穹外卖的核心业务流程涵盖了从用户下单到订单完成的整个闭环，以下是一些关键的业务流程：
用户下单流程：
用户通过微信小程序浏览菜品/套餐，将选中的商品加入购物车。
用户进入购物车页面，确认订单信息（包括配送地址、备注等）。
用户选择支付方式并完成支付。
系统生成订单，并将订单信息推送给商家。
订单处理流程（商家侧）：
商家在管理端收到新订单通知（可能伴有语音播报）。
商家确认订单详情（包括菜品、数量、配送地址等）。
项目实现
1 整体技术架构
项目的整体技术栈可以划分为以下几个层次：
层级 采用技术 说明
用户层 Vue.js, ElementUI, 微信小程序 构建管理后台前端页面和移动端小程序界面。
网关层 Nginx 作为HTTP服务器，部署静态资源，并提供反向代理和负载均衡功能。
应用层 Spring Boot, Spring MVC, Spring Task, HttpClient, JWT, Spring Cache, Swagger, POI, WebSocket, 阿里云OSS 负责核心业务逻辑处理、定时任务（如检查订单状态）、HTTP请求发送、身份认证、缓存、接口文档生成、Excel操作、实时通信（如来单提醒）和文件存储等。
数据层 MySQL, Redis, MyBatis, PageHelper, Spring Data Redis MySQL存储核心业务数据，Redis作为缓存和临时数据存储（如营业状态、用户浏览信息），MyBatis作为ORM框架，PageHelper处理分页。
工具 Git, Maven, Junit, Postman 用于版本控制、项目构建、单元测试和接口测试。
4.2 关键实现细节
前后端分离与交互：项目采用前后端分离架构，前端（Vue.js构建的管理后台和微信小程序）通过HTTP API与后端（Spring Boot应用）进行数据交互。交互格式通常为JSON。
认证与授权：使用 JWT（JSON Web Token） 进行用户身份验证和授权，保障接口的安全性。
数据库设计：数据库共设计了11张表，包括员工表（employee）、分类表（category）、菜品表（dish）、菜品口味表（dish_flavor）、套餐表（setmeal）、套餐菜品关系表（setmeal_dish）、用户表（user）、地址表（address_book）、购物车表（shopping_cart）、订单表（orders）、订单明细表（order_detail）等，以支持复杂的业务逻辑。
缓存优化：引入 Redis 作为缓存层，用于缓存热点数据（如菜品信息、购物车内容）、管理营业状态等，有效减轻数据库压力，提升系统响应速度。
异步处理与消息队列：在订单和配送等流程中，可能会使用消息队列（如RabbitMQ）进行异步解耦，提高系统吞吐量和可靠性。
定时任务：使用 Spring Task 执行定时任务，例如定期检查并处理超时未支付的订单。
分布式事务：对于分布式系统，尤其是在订单和配送调度中，会采用机制（如分布式锁）来保障数据一致性。
文件存储：使用 阿里云OSS 存储菜品图片等静态资源。
接口管理与测试：使用 SwaggeKnife4j）自动生成接口文档并进行在线测试。
反向代理与负载均衡：通过 Nginx 实现反向代理
项目的整体技术栈可以划分为以下几个层次：
层级 采用技术 说明
用户层 Vue.js, ElementUI, 微信小程序 构建管理后台前端页面和移动端小程序界面。
网关层 Nginx 作为HTTP服务器，部署静态资源，并提供反向代理和负载均衡功能。
应用层 Spring Boot, Spring MVC, Spring Task, HttpClient, JWT, Spring Cache, Swagger, POI, WebSocket, 阿里云OSS 负责核心业务逻辑处理、定时任务（如检查订单状态）、HTTP请求发送、身份认证、缓存、接口文档生成、Excel操作、实时通信（如来单提醒）和文件存储等。
数据层 MySQL, Redis, MyBatis, PageHelper, Spring Data Redis MySQL存储核心业务数据，Redis作为缓存和临时数据存储（如营业状态、用户浏览信息），MyBatis作为ORM框架，PageHelper处理分页。
工具 Git, Maven, Junit, Postman 用于版本控制、项目构建、单元测试和接口测试。
4.2 关键实现细节
前后端分离与交互：项目采用前后端分离架构，前端（Vue.js构建的管理后台和微信小程序）通过HTTP API与后端（Spring Boot应用）进行数据交互。交互格式通常为JSON。
认证与授权：使用 JWT（JSON Web Token） 进行用户身份验证和授权，保障接口的安全性。
数据库设计：数据库共设计了11张表，包括员工表（employee）、分类表（category）、菜品表（dish）、菜品口味表（dish_flavor）、套餐表（setmeal）、套餐菜品关系表（setmeal_dish）、用户表（user）、地址表（address_book）、购物车表（shopping_cart）、订单表（orders）、订单明细表（order_detail）等，以支持复杂的业务逻辑。
缓存优化：引入 Redis 作为缓存层，用于缓存热点数据（如菜品信息、购物车内容）、管理营业状态等，有效减轻数据库压力，提升系统响应速度。
异步处理与消息队列：在订单和配送等流程中，可能会使用消息队列（如RabbitMQ）进行异步解耦，提高系统吞吐量和可靠性。
定时任务：使用 Spring Task 执行定时任务，例如定期检查并处理超时未支付的订单。
分布式事务：对于分布式系统，尤其是在订单和配送调度中，会采用机制（如分布式锁）来保障数据一致性。
文件存储：使用 阿里云OSS 存储菜品图片等静态资源。
接口管理与测试：使用 SwaggeKnife4j）自动生成接口文档并进行在线测试。
反向代理与负载均衡：通过 Nginx 实现反向代理
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② 健康年龄计算： 通过FT-Transformer 模型，计算用户的生物年龄（健康年龄），直观反映身体老化状况。
③ 亚健康状态评估： 通过问卷与活动数据，使用聚类算法+神经网络模型对用户的亚健康状态进行分类与评分。
① 睡眠阶段分析： 基于智能手环的心率、体动数据，使用深度学习模型1D-CNN + Transformer对用户的睡眠阶段进行精准分期。
② 异常心律筛查： 对连续心率数据进行监控，使用异常检测算法或深度学习模型自动筛查可能的心律不齐事件，并发出预警。
③ 运动模式识别与能耗估算： 利用设备加速度计等传感器数据，通过深度学习模型识别用户运动类型（如走路、跑步），并精确计算热量消耗。
④ 长期健康趋势分析： 对用户长期的静息心率、步数等数据进行时间序列分析，发现周期性规律和长期变化趋势。
① 症状自查器： 用户通过勾选症状或输入文本描述自身状况。
② 疾病智能预测： 基于深度学习模型Feature Tokenizer Transformer（FT-Transformer），对输入的症状进行分析，输出可能的疾病及概率。
③ AI健康助手： 集成大语言模型API，为预测结果提供人性化的护理建议与就医警示。
④ 自查历史记录： 记录并展示用户历次的健康自查记录。
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