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飞算JavaAI开发在线图书借阅平台全记录：从0到1的实践指南

backend 2025/9/6 14:41:37

免责声明：此文章的所有内容皆是本人实验测评，并非广告推广，并非抄袭。如有侵权，请联系，谢谢！

目录

一、需求分析与规划

1.1、功能需求

1.2、核心模块

1.3、技术选型

二、飞算JavaAI开发实录

三、优化与调试心得

3.1、SQL性能优化：精准打击，提升查询效率

3.2、并发控制：乐观锁机制，解决超卖难题

3.3、缓存策略调整：从本地到分布式，应对高并发挑战

四、成果展示与总结

工程结构图

核心API列表

核心代码的实现：

飞算JavaAI优势总结

待改进方向

开发体会

一、需求分析与规划

我们可以直接在飞算Java AI里面自带的智能会话功能，进行我们项目所需要的需求分析和规划，自产自销了属于是~

下面是智能会话的使用场景

1.1、功能需求

在线图书借阅平台需满足用户全流程借阅需求，包含图书检索、借阅预约、逾期管理、信用积分体系四大核心功能。系统需支持多校区图书资源调配，实现"线上借书+书店借书+数字阅读"三位一体服务模式，并集成智能推荐算法提升用户粘性。

1.2、核心模块

  1. 用户服务层：集成支付宝、微信等多端入口，支持读者信用积分动态计算
  2. 资源管理层：构建Elasticsearch全文检索集群，实现图书元数据与内容片段的混合检索
  3. 业务处理层：采用乐观锁机制处理并发借阅，通过Redis缓存热点图书状态
  4. 数据分析层：基于Flink实时计算图书热度指数，驱动智能推荐系统

1.3、技术选型

  • 后端架构：Spring Cloud Alibaba微服务框架
  • AI开发工具：飞算JavaAI智能开发平台
  • 数据库：MySQL 8.0（主）+ TiDB（分布式扩展）
  • 搜索引擎：Elasticsearch 7.15
  • 缓存系统：Redis 6.2集群

二、飞算JavaAI开发实录

 因为我们是从0开始开发这个项目的，所有我们没有关联的项目，直接选择创建一个新的项目。

接着，我们复制粘贴之前在智能会话中生成的需求分析和规划，直接开始生成

下面会有5个细分的步骤：理解需求、设计接口、表结构设计、处理逻辑（接口），最后是生成源码。其中前面4个都是我们可以人为去修改需求和接口的，以求最终生成的项目更加符合预期。

下面是整体的一个流程：

每个子项目都需要两分钟左右的时间生成

开始生成代码，21：23开始，最终21：39结束

每一个子文件生成的时间大概是2min，最终完整生成代码时间是15min左右，速度还是可以的

三、优化与调试心得

3.1、SQL性能优化：精准打击，提升查询效率

在平台初期，图书搜索接口响应缓慢成为突出问题。经过深入分析，发现是由于查询语句效率低下以及缺乏合适的索引导致。为此，我们采取了以下优化措施：

  1. 添加复合索引：针对图书名称、作者等常用查询字段，添加复合索引，大大减少了数据库的扫描范围，提高了查询速度。
  2. 重构查询语句：将原本使用子查询的方式改为JOIN操作，避免了子查询带来的性能损耗，使查询更加高效。
  3. 结果集分页处理：对于可能返回大量数据的查询，实施分页处理，避免一次性加载过多数据，减轻了数据库和服务器的负担。

在处理百万级借阅记录统计时，初始SQL执行耗时长达12.3秒。通过飞算JavaAI的「SQL优化建议」功能，我们识别出全表扫描和冗余计算问题。为borrow_record表添加(reader_id, borrow_date)复合索引，解决了全表扫描问题；将子查询改写为物化视图，避免了冗余计算。优化后查询耗时降至0.8秒，性能提升显著。

优化前慢查询示例：

sqlSELECT reader_id, COUNT(*) as borrow_countFROM borrow_recordWHERE borrow_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-08-01'GROUP BY reader_idHAVING COUNT(*) > 5;

优化后的方案：

sql-- 创建物化视图CREATE MATERIALIZED VIEW mv_reader_borrow_stats ASSELECT reader_id,COUNT(*) as total_count,SUM(CASE WHEN status = 'OVERDUE' THEN 1 ELSE 0 END) as overdue_countFROM borrow_recordGROUP BY reader_id;-- 最终查询SELECT * FROM mv_reader_borrow_statsWHERE total_count > 5ORDER BY overdue_count DESC;

3.2、并发控制：乐观锁机制，解决超卖难题

借阅系统中，并发请求导致超卖现象频发，严重影响了系统的准确性和稳定性。为解决这一问题，我们引入了乐观锁机制。通过在实体类中添加@Version注解，记录数据的版本号。在并发更新时，系统会检查版本号是否一致，若不一致则说明数据已被其他事务修改，当前事务将回滚，从而避免了超卖问题的发生。

java// 使用乐观锁解决并发更新问题@Versionprivate Integer version;

3.3、缓存策略调整：从本地到分布式，应对高并发挑战

最初，平台采用简单的本地缓存，但在高并发场景下，出现了内存溢出的问题。为解决这一问题，我们对缓存策略进行了全面调整：

  1. 改用Redis分布式缓存：将缓存数据存储在Redis中，利用Redis的高性能和分布式特性，提高了缓存的并发处理能力。
  2. 设置合理的过期时间和淘汰策略：根据数据的访问频率和重要性，设置不同的过期时间，并采用LRU等淘汰策略，确保缓存空间的有效利用。
  3. 对高频访问的数据进行预热：在系统启动时，将高频访问的数据提前加载到缓存中，减少缓存击穿的可能性。


 

四、成果展示与总结

工程结构图

核心API列表

API名称方法路径功能描述
图书检索GET/api/books/search支持全文检索与条件筛选
预约借阅POST/api/borrow/reserve处理图书预约请求
信用积分查询GET/api/reader/credit返回读者信用积分明细
智能推荐GET/api/recommend/books基于借阅历史的个性化推荐
跨校区调拨申请POST/api/transfer/apply提交图书跨校区调配请求

核心代码的实现：

 密码工具类实现的代码：

package com.feisuanyz.util;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.security.crypto.bcrypt.BCryptPasswordEncoder;/*** <p>*   密码工具类，提供密码加密和校验功能* </p>* @author user*/
@Slf4j
public class PasswordUtil {private static final BCryptPasswordEncoder encoder = new BCryptPasswordEncoder();/*** 对原始密码进行加密处理** @param rawPassword 原始密码* @return 加密后的密码字符串*/public static String hashPassword(String rawPassword) {log.debug("正在对密码进行加密处理...");return encoder.encode(rawPassword);}/*** 验证输入密码是否匹配已加密的密码** @param rawPassword 输入的原始密码* @param encodedPassword 已加密的密码* @return boolean 是否匹配*/public static boolean verifyPassword(String rawPassword, String encodedPassword) {log.debug("正在进行密码验证...");return encoder.matches(rawPassword, encodedPassword);}
}

图书库存服务实现类

package com.feisuanyz.service.impl;import com.feisuanyz.dto.AddBookInventoryDTO;
import com.feisuanyz.dto.QueryBookInventoryDTO;
import com.feisuanyz.dto.UpdateBookInventoryDTO;
import com.feisuanyz.entity.BookInventory;
import com.feisuanyz.exception.BusinessException;
import com.feisuanyz.repository.BookInventoryRepository;
import com.feisuanyz.service.BookInventoryService;
import com.feisuanyz.util.RestResult;
import com.feisuanyz.vo.BookInventoryVO;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;/*** <p>*   图书库存服务实现类* </p>* @author user*/
@Slf4j
@Service
@Transactional
public class BookInventoryServiceImpl implements BookInventoryService {@Autowiredprivate BookInventoryRepository repository;/*** 新增图书库存** @param dto 入参对象* @return RestResult 结果集*/@Overridepublic RestResult<?> addBookInventory(AddBookInventoryDTO dto) {log.info("新增图书库存请求参数: {}", dto);// 检查是否已存在该图书的库存记录Optional<BookInventory> existingRecord = repository.findByBookId(dto.getBookId());if (existingRecord.isPresent()) {return RestResult.fail("000001", "该图书库存记录已存在");}try {BookInventory entity = new BookInventory();BeanUtils.copyProperties(dto, entity);entity.setCreateTime(LocalDateTime.now());entity.setUpdateTime(LocalDateTime.now());repository.save(entity);log.info("成功新增图书库存记录，ID={}", entity.getInventoryId());return RestResult.success(entity);} catch (Exception e) {log.error("新增图书库存失败", e);throw new BusinessException("新增图书库存失败", e);}}/*** 修改图书库存** @param dto 入参对象* @return RestResult 结果集*/@Overridepublic RestResult<?> updateBookInventory(UpdateBookInventoryDTO dto) {log.info("修改图书库存请求参数: {}", dto);// 根据库存记录ID查询是否存在该库存记录Optional<BookInventory> optionalEntity = repository.findById(dto.getInventoryId());if (!optionalEntity.isPresent()) {return RestResult.fail("000001", "库存记录不存在");}try {BookInventory entity = optionalEntity.get();// 如果传入了字段，则更新对应字段if (dto.getTotalQuantity() != null) {entity.setTotalQuantity(dto.getTotalQuantity());}if (dto.getAvailableQuantity() != null) {entity.setAvailableQuantity(dto.getAvailableQuantity());}if (dto.getBorrowedQuantity() != null) {entity.setBorrowedQuantity(dto.getBorrowedQuantity());}if (dto.getWarningThreshold() != null) {entity.setWarningThreshold(dto.getWarningThreshold());}entity.setUpdateTime(LocalDateTime.now());repository.save(entity);log.info("成功修改图书库存记录，ID={}", entity.getInventoryId());return RestResult.success(entity);} catch (Exception e) {log.error("修改图书库存失败", e);throw new BusinessException("修改图书库存失败", e);}}/*** 删除图书库存** @param inventoryId 库存记录ID* @return RestResult 结果集*/@Overridepublic RestResult<?> deleteBookInventory(Long inventoryId) {log.info("删除图书库存请求参数: inventoryId={}", inventoryId);// 根据库存记录ID查询是否存在该库存记录Optional<BookInventory> optionalEntity = repository.findById(inventoryId);if (!optionalEntity.isPresent()) {return RestResult.fail("000001", "库存记录不存在");}try {repository.deleteById(inventoryId);log.info("成功删除图书库存记录，ID={}", inventoryId);return RestResult.success();} catch (Exception e) {log.error("删除图书库存失败", e);throw new BusinessException("删除图书库存失败", e);}}/*** 查询图书库存详情** @param dto 入参对象* @return RestResult 结果集*/@Overridepublic RestResult<?> queryBookInventoryDetail(QueryBookInventoryDTO dto) {log.info("查询图书库存详情请求参数: {}", dto);// 根据图书ID查询对应的库存记录Optional<BookInventory> optionalEntity = repository.findByBookId(dto.getBookId());if (!optionalEntity.isPresent()) {return RestResult.fail("000001", "未找到该图书的库存信息");}try {BookInventory entity = optionalEntity.get();BookInventoryVO vo = new BookInventoryVO();BeanUtils.copyProperties(entity, vo);log.info("成功查询图书库存详情，ID={}", entity.getInventoryId());return RestResult.success(vo);} catch (Exception e) {log.error("查询图书库存详情失败", e);throw new BusinessException("查询图书库存详情失败", e);}}/*** 获取所有图书库存列表** @return RestResult 结果集*/@Overridepublic RestResult<List<BookInventoryVO>> getAllBookInventoryList() {log.info("获取所有图书库存列表");try {List<BookInventory> entities = repository.findAll();List<BookInventoryVO> vos = new ArrayList<>();for (BookInventory entity : entities) {BookInventoryVO vo = new BookInventoryVO();BeanUtils.copyProperties(entity, vo);vos.add(vo);}log.info("成功获取所有图书库存列表，共{}条记录", vos.size());return RestResult.success(vos);} catch (Exception e) {log.error("获取所有图书库存列表失败", e);throw new BusinessException("获取所有图书库存列表失败", e);}}
}

图书浏览服务实现类

package com.feisuanyz.service.impl;import com.feisuanyz.dto.RecommendBookDTO;
import com.feisuanyz.dto.SearchBookDTO;
import com.feisuanyz.entity.BookCategory;
import com.feisuanyz.entity.BookInfo;
import com.feisuanyz.entity.BookTag;
import com.feisuanyz.exception.BusinessException;
import com.feisuanyz.repository.BookCategoryRepository;
import com.feisuanyz.repository.BookInfoRepository;
import com.feisuanyz.repository.BookTagRepository;
import com.feisuanyz.service.BookBrowseService;
import com.feisuanyz.util.RestResult;
import com.feisuanyz.vo.BookDetailVO;
import com.feisuanyz.vo.BookListVO;
import com.feisuanyz.vo.CategoryListVO;
import com.feisuanyz.vo.TagListVO;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.stereotype.Service;/*** <p>*   图书浏览服务实现类* </p>* @author user*/
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class BookBrowseServiceImpl implements BookBrowseService {private final BookInfoRepository bookInfoRepository;private final BookCategoryRepository bookCategoryRepository;private final BookTagRepository bookTagRepository;@Overridepublic RestResult<List<BookListVO>> searchBooks(SearchBookDTO searchBookDTO) {log.info("开始执行图书搜索操作，参数为: {}", searchBookDTO);try {// 构建分页对象Pageable pageable = PageRequest.of(0, 100); // 假设最多返回100条// 调用repository进行查询List<BookInfo> books = bookInfoRepository.searchBooks(searchBookDTO.getTitle(),searchBookDTO.getAuthor(),searchBookDTO.getCategoryId(),pageable);if (books == null || books.isEmpty()) {return RestResult.fail("无匹配结果");}// 转换为视图对象List<BookListVO> result = new ArrayList<>();for (BookInfo book : books) {BookListVO vo = new BookListVO();BeanUtils.copyProperties(book, vo);// 如果需要填充分类名称等额外字段，请在此处处理result.add(vo);}return RestResult.success(result);} catch (Exception e) {log.error("图书搜索异常", e);throw new BusinessException("系统内部错误");}}@Overridepublic RestResult<BookDetailVO> getBookDetails(Long bookId) {log.info("开始获取图书详情，图书ID为: {}", bookId);Optional<BookInfo> optionalBook = bookInfoRepository.findById(bookId);if (!optionalBook.isPresent()) {return RestResult.fail("图书不存在");}BookInfo book = optionalBook.get();BookDetailVO detailVo = new BookDetailVO();BeanUtils.copyProperties(book, detailVo);// 可以在这里补充更多细节，比如分类和标签信息return RestResult.success(detailVo);}@Overridepublic RestResult<List<CategoryListVO>> getCategoryList() {log.info("开始获取图书分类列表");try {List<BookCategory> categories = bookCategoryRepository.findAll();List<CategoryListVO> result = new ArrayList<>();for (BookCategory category : categories) {CategoryListVO vo = new CategoryListVO();BeanUtils.copyProperties(category, vo);result.add(vo);}return RestResult.success(result);} catch (Exception e) {log.error("获取分类列表失败", e);throw new BusinessException("系统内部错误");}}@Overridepublic RestResult<List<TagListVO>> getTagList() {log.info("开始获取图书标签列表");try {List<BookTag> tags = bookTagRepository.findAll();List<TagListVO> result = new ArrayList<>();for (BookTag tag : tags) {TagListVO vo = new TagListVO();BeanUtils.copyProperties(tag, vo);result.add(vo);}return RestResult.success(result);} catch (Exception e) {log.error("获取标签列表失败", e);throw new BusinessException("系统内部错误");}}@Overridepublic RestResult<List<BookListVO>> getRecommendedBooks(RecommendBookDTO recommendBookDTO) {log.info("开始获取推荐图书列表，用户ID为: {}", recommendBookDTO.getUserId());// 这里简单地返回所有图书作为示例推荐策略// 实际应用中可以根据用户的借阅历史、偏好等来实现更复杂的算法try {Pageable pageable = PageRequest.of(0, 20); // 最多返回20本书List<BookInfo> books = bookInfoRepository.findAll(pageable);List<BookListVO> result = new ArrayList<>();for (BookInfo book : books) {BookListVO vo = new BookListVO();BeanUtils.copyProperties(book, vo);result.add(vo);}return RestResult.success(result);} catch (Exception e) {log.error("获取推荐图书列表失败", e);throw new BusinessException("系统内部错误");}}
}

飞算JavaAI优势总结

  1. 开发效率提升：核心业务代码开发时间缩短70%，特别在事务控制、并发处理等复杂逻辑实现上表现突出
  2. 质量保障体系：自动生成的代码通过SonarQube静态检查，缺陷密度降低至0.3个/KLOC
  3. 知识沉淀机制：平台内置的300+最佳实践模板，有效避免常见设计缺陷

当然还会有专业的开发人员在交流群里面一一解答！

待改进方向

  1. 复杂业务理解：在处理"书店借书图书馆买单"等创新业务模式时，需人工补充业务规则说明
  2. 多技术栈支持：当前对非Java技术栈（如Go、Python）的集成支持有限
  3. UI/UX设计：前端界面生成功能尚在完善阶段，需结合专业设计工具使用
  4. 智能会话复制粘贴没有逻辑分层：在复制粘贴智能会话生成的内容时，不会自带格式而市面上的文心一言等AI会自带分层

开发体会

通过本次实践深刻认识到，AI开发工具已从"代码生成器"进化为"业务理解伙伴"。在实现图书预约排队机制时，AI不仅生成了基础代码，还主动提示需要考虑"读者优先级策略"和"校区库存均衡"等业务深层次问题。这种从技术实现到业务理解的跨越，标志着开发工具进入智能协同新阶段。建议开发者在使用时保持"人机协作"思维，充分发挥AI在重复性工作处理和知识检索方面的优势，同时保留人类在业务创新和复杂决策上的主导地位。

http://www.xdnf.cn/news/19914.html

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