一、需求分析与规划
我们可以直接在 AI 辅助开发工具的智能会话功能中,进行项目所需的需求分析和规划。
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
- 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
- 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
- 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
- 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:AI 辅助开发平台
- 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、AI 辅助开发实录
因为是从 0 开始开发这个项目,没有关联旧项目,直接选择创建一个新的项目。
接着,复制粘贴之前在智能会话中生成的需求分析和规划,直接开始生成代码。
整体流程包括理解需求、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 4 个步骤可以人为修改需求和接口,以求最终生成的项目更加符合预期。
每个子项目生成时间约两分钟,完整生成代码时间约 15 分钟。
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,采取了以下优化措施:
- 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。
- 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。
- 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 AI 工具的「SQL 优化建议」功能,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:
SELECT reader_id, COUNT(*) as borrow_count FROM borrow_record WHERE borrow_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-08-01' GROUP BY reader_id HAVING COUNT(*) > 5;
优化后的方案:
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_reader_borrow_stats AS
SELECT reader_id, COUNT(*) as total_count, SUM(CASE WHEN status = 'OVERDUE' THEN 1 ELSE 0 END) as overdue_count
FROM borrow_record GROUP BY reader_id;
SELECT * FROM mv_reader_borrow_stats WHERE total_count > 5 ORDER 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,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。
@Version
private 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,对缓存策略进行了全面调整:
- 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。
- 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。
- 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
(此处省略架构图,参考原始项目结构)
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;
@Slf4j
public class PasswordUtil {
private static final BCryptPasswordEncoder encoder = new BCryptPasswordEncoder();
public static String hashPassword(String rawPassword) {
log.debug("正在对密码进行加密处理...");
return encoder.encode(rawPassword);
}
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;
@Slf4j
@Service
@Transactional
public class BookInventoryServiceImpl implements BookInventoryService {
@Autowired
private BookInventoryRepository repository;
@Override
public RestResult<?> addBookInventory(AddBookInventoryDTO dto) {
log.info("新增图书库存请求参数:{}", dto);
Optional<BookInventory> existingRecord = repository.findByBookId(dto.getBookId());
if (existingRecord.isPresent()) {
RestResult.fail(, );
}
{
();
BeanUtils.copyProperties(dto, entity);
entity.setCreateTime(LocalDateTime.now());
entity.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
repository.save(entity);
log.info(, entity.getInventoryId());
RestResult.success(entity);
} (Exception e) {
log.error(, e);
(, e);
}
}
RestResult<?> updateBookInventory(UpdateBookInventoryDTO dto) {
log.info(, dto);
Optional<BookInventory> optionalEntity = repository.findById(dto.getInventoryId());
(!optionalEntity.isPresent()) {
RestResult.fail(, );
}
{
optionalEntity.get();
(dto.getTotalQuantity() != ) {
entity.setTotalQuantity(dto.getTotalQuantity());
}
(dto.getAvailableQuantity() != ) {
entity.setAvailableQuantity(dto.getAvailableQuantity());
}
(dto.getBorrowedQuantity() != ) {
entity.setBorrowedQuantity(dto.getBorrowedQuantity());
}
(dto.getWarningThreshold() != ) {
entity.setWarningThreshold(dto.getWarningThreshold());
}
entity.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
repository.save(entity);
log.info(, entity.getInventoryId());
RestResult.success(entity);
} (Exception e) {
log.error(, e);
(, e);
}
}
RestResult<?> deleteBookInventory(Long inventoryId) {
log.info(, inventoryId);
Optional<BookInventory> optionalEntity = repository.findById(inventoryId);
(!optionalEntity.isPresent()) {
RestResult.fail(, );
}
{
repository.deleteById(inventoryId);
log.info(, inventoryId);
RestResult.success();
} (Exception e) {
log.error(, e);
(, e);
}
}
RestResult<?> queryBookInventoryDetail(QueryBookInventoryDTO dto) {
log.info(, dto);
Optional<BookInventory> optionalEntity = repository.findByBookId(dto.getBookId());
(!optionalEntity.isPresent()) {
RestResult.fail(, );
}
{
optionalEntity.get();
();
BeanUtils.copyProperties(entity, vo);
log.info(, entity.getInventoryId());
RestResult.success(vo);
} (Exception e) {
log.error(, e);
(, e);
}
}
RestResult<List<BookInventoryVO>> {
log.info();
{
List<BookInventory> entities = repository.findAll();
List<BookInventoryVO> vos = <>();
(BookInventory entity : entities) {
();
BeanUtils.copyProperties(entity, vo);
vos.add(vo);
}
log.info(, vos.size());
RestResult.success(vos);
} (Exception e) {
log.error(, e);
(, 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;
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class BookBrowseServiceImpl implements BookBrowseService {
private final BookInfoRepository bookInfoRepository;
private final BookCategoryRepository bookCategoryRepository;
private BookTagRepository bookTagRepository;
RestResult<List<BookListVO>> {
log.info(, searchBookDTO);
{
PageRequest.of(, );
List<BookInfo> books = bookInfoRepository.searchBooks(
searchBookDTO.getTitle(),
searchBookDTO.getAuthor(),
searchBookDTO.getCategoryId(),
pageable
);
(books == || books.isEmpty()) {
RestResult.fail();
}
List<BookListVO> result = <>();
(BookInfo book : books) {
();
BeanUtils.copyProperties(book, vo);
result.add(vo);
}
RestResult.success(result);
} (Exception e) {
log.error(, e);
();
}
}
RestResult<BookDetailVO> {
log.info(, bookId);
Optional<BookInfo> optionalBook = bookInfoRepository.findById(bookId);
(!optionalBook.isPresent()) {
RestResult.fail();
}
optionalBook.get();
();
BeanUtils.copyProperties(book, detailVo);
RestResult.success(detailVo);
}
RestResult<List<CategoryListVO>> {
log.info();
{
List<BookCategory> categories = bookCategoryRepository.findAll();
List<CategoryListVO> result = <>();
(BookCategory category : categories) {
();
BeanUtils.copyProperties(category, vo);
result.add(vo);
}
RestResult.success(result);
} (Exception e) {
log.error(, e);
();
}
}
RestResult<List<TagListVO>> {
log.info();
{
List<BookTag> tags = bookTagRepository.findAll();
List<TagListVO> result = <>();
(BookTag tag : tags) {
();
BeanUtils.copyProperties(tag, vo);
result.add(vo);
}
RestResult.success(result);
} (Exception e) {
log.error(, e);
();
}
}
RestResult<List<BookListVO>> {
log.info(, recommendBookDTO.getUserId());
{
PageRequest.of(, );
List<BookInfo> books = bookInfoRepository.findAll(pageable);
List<BookListVO> result = <>();
(BookInfo book : books) {
();
BeanUtils.copyProperties(book, vo);
result.add(vo);
}
RestResult.success(result);
} (Exception e) {
log.error(, e);
();
}
}
}
待改进方向
- 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
- 多技术栈支持:当前对非 Java 技术栈(如 Go、Python)的集成支持有限
- 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
- 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。