引言
在基于Spring Boot + Vue 3的乡村振兴综合服务平台的实际应用中,性能优化和系统扩展是确保平台稳定运行的关键。本文将深入探讨平台的性能优化策略、扩展方案以及高并发场景下的技术实现。
一、后端性能优化
1.1 数据库优化
@Service
public class ProductServiceImpl implements ProductService {
@Autowired
private ProductMapper productMapper;
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
@Cacheable(value = "products", key = "#categoryId")
public List<Product> getProductsByCategory(Long categoryId) {
// 1. 先从缓存查询
String cacheKey = "products:category:" + categoryId;
List<Product> cachedProducts = (List<Product>) redisTemplate
.opsForValue().get(cacheKey);
if (cachedProducts != null) {
return cachedProducts;
}
// 2. 缓存未命中,查询数据库
List<Product> products = productMapper.findByCategory(categoryId);
// 3. 写入缓存,设置过期时间
redisTemplate.opsForValue().set(
cacheKey,
products,
30,
TimeUnit.MINUTES
);
return products;
}
@Transactional
public void updateProduct(Product product) {
// 1. 更新数据库
productMapper.update(product);
// 2. 清除相关缓存
String cacheKey = "products:category:" + product.getCategoryId();
redisTemplate.delete(cacheKey);
// 3. 发布缓存更新事件
applicationEventPublisher.publishEvent(
new ProductUpdateEvent(product.getId())
);
}
}
代码分析:
- 多级缓存:Redis作为二级缓存,减少数据库访问
- 缓存策略:设置合理的过期时间,平衡性能与数据一致性
- 缓存更新:采用Cache-Aside模式,确保数据一致性
- 事务管理:使用@Transactional保证数据操作原子性
- 事件驱动:通过事件机制解耦缓存更新逻辑
1.2 异步处理优化
@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Autowired
private TaskExecutor taskExecutor;
@Autowired
private RabbitTemplate rabbitTemplate;
public OrderResponse createOrder(OrderRequest request) {
// 1. 同步处理核心业务
Order order = Order.builder()
.userId(request.getUserId())
.productId(request.getProductId())
.quantity(request.getQuantity())
.status(OrderStatus.CREATED)
.build();
orderMapper.insert(order);
// 2. 异步处理非核心业务
taskExecutor.execute(() -> {
// 发送订单确认邮件
emailService.sendOrderConfirmation(order);
// 更新库存
inventoryService.decreaseStock(
order.getProductId(),
order.getQuantity()
);
});
// 3. 发送消息到MQ
rabbitTemplate.convertAndSend(
"order.exchange",
"order.created",
order
);
return OrderResponse.builder()
.orderId(order.getId())
.status(order.getStatus())
.build();
}
}
代码分析:
- 线程池管理:使用TaskExecutor管理异步任务
- 消息队列:通过RabbitMQ实现系统解耦
- 业务分离:核心业务同步处理,非核心业务异步处理
- 错误隔离:异步任务失败不影响主流程
二、前端性能优化
2.1 组件懒加载
// router/index.js
import { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router'
const routes = [
{
path: '/products',
name: 'Products',
component: () => import('@/views/Products.vue'),
meta: {
title: '农产品管理',
keepAlive: true
}
},
{
path: '/tourism',
name: 'Tourism',
component: () => import('@/views/Tourism.vue'),
meta: {
title: '乡村旅游',
keepAlive: false
}
}
]
const router = createRouter({
history: createWebHistory(),
routes
})
export default router
代码分析:
- 动态导入:使用import实现组件懒加载
- 路由元信息:配置页面标题和缓存策略
- 代码分割:Webpack自动分割代码,减少初始加载量
2.2 虚拟滚动实现
<template>
<div class="virtual-list" @scroll="handleScroll">
<div class="scroll-content" :style="{ height: totalHeight + 'px' }">
<div
class="visible-item"
v-for="item in visibleItems"
:key="item.id"
:style="{
transform: `translateY(${item.offset}px)`,
height: itemHeight + 'px'
}"
>
{{ item.content }}
</div>
</div>
</div>
</template>
<script setup lang="ts">
import { ref, computed, onMounted } from 'vue'
interface ListItem {
id: number
content: string
offset: number
}
const props = defineProps<{
items: ListItem[]
itemHeight: number
containerHeight: number
}>()
const scrollTop = ref(0)
const visibleCount = computed(() =>
Math.ceil(props.containerHeight / props.itemHeight) + 2
)
const startIndex = computed(() =>
Math.floor(scrollTop.value / props.itemHeight)
)
const endIndex = computed(() =>
Math.min(startIndex.value + visibleCount.value, props.items.length)
)
const visibleItems = computed(() => {
return props.items.slice(startIndex.value, endIndex.value).map(item => ({
...item,
offset: item.id * props.itemHeight
}))
})
const totalHeight = computed(() =>
props.items.length * props.itemHeight
)
const handleScroll = (e: Event) => {
scrollTop.value = (e.target as HTMLElement).scrollTop
}
</script>
代码分析:
- 虚拟滚动:只渲染可视区域内的元素
- 动态计算:根据滚动位置动态计算显示项
- 性能优化:大幅减少DOM节点数量
- 响应式设计:使用computed自动更新显示内容
三、系统扩展方案
3.1 微服务扩展
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
product-service:
image: rural-platform/product-service:latest
environment:
- SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
- DB_HOST=mysql
- REDIS_HOST=redis
deploy:
replicas: 3
resources:
limits:
cpus: '1'
memory: 1G
reservations:
cpus: '0.5'
memory: 512M
nginx:
image: nginx:alpine
ports:
- "80:80"
volumes:
- ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
depends_on:
- product-service
代码分析:
- 容器化部署:使用Docker实现服务隔离
- 负载均衡:Nginx作为反向代理,分发请求
- 资源限制:合理分配CPU和内存资源
- 服务发现:通过环境变量配置服务地址
四、未来发展趋势
- 云原生架构:向Kubernetes容器编排演进
- 边缘计算:在乡村部署边缘节点
- 实时数据处理:引入流处理框架
- 智能运维:AIOps实现自动化运维