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
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
- 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：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：
- 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：
sql
sql
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：
sql
sql
-- 创建物化视图
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;
-- 最终查询
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，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
java
// 使用乐观锁解决并发更新问题
@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，我们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
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：
java
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
java
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 {
@Autowired
private BookInventoryRepository repository;
/**
* 新增图书库存
*
* @param dto 入参对象
* @return RestResult 结果集
*/
@Override
public 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
*/
@Override
public 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
*/
@Override
public 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
*/
@Override
public 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
*/
@Override
public 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
java
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;
@Override
public 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");
}
}
@Override
public 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);
}
@Override
public 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");
}
}
@Override
public 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");
}
}
@Override
public 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
- 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
- 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
- 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
- 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。