大家好，我是韩立。
写代码、跑算法、做产品，从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓，全栈都玩；带项目、讲答辩、做文档，也懂降重技巧。
这些年一直在帮同学定制系统、梳理论文、模拟开题，积累了不少"避坑"经验。
现在应该进度快的学校已经选完题开始开题答辩做程序了吧？接下来我会持续分享一批"好上手且有亮点"的选题思路和完整开题答辩案例，给你灵感，也给你参考思路。关注我，毕业设计不再头秃！
该基于 SSM 的电影售票管理系统包含管理员与用户两大角色，核心功能如下：
- 管理员：可进行用户管理、影片信息修改与查询、电影上架下架、场次新增 / 修改 / 查询 / 删除、订单管理等操作；
- 用户：能登录系统，查看电影分类及详情、搜索影片、发表影评，在线选座购票，管理个人信息与购票订单，使用购物车功能等。
开题陈述
各位评委老师好，我的毕业设计题目是《基于SSM的电影售票管理系统的设计与实现》。该系统旨在解决传统电影院人工售票效率低、易出错的问题，提供线上化票务管理服务。
系统主要分为管理员和用户两大角色：管理员可进行电影信息管理、场次排片、订单处理和用户管理；用户可浏览电影、在线选座购票、查看订单及个人中心。
技术上采用SSM框架（Spring+SpringMVC+MyBatis）作为后端核心，MySQL存储数据，前端使用Vue结合HTML/CSS实现交互界面，通过BootStrap优化页面布局。
答辩环节
评委老师： H同学，你提到系统支持在线选座功能，如果多个用户同时选中同一个座位，如何保证只有一个用户能成功下单？后端如何防止座位超卖？
答辩学生： 这个问题我们考虑用乐观锁机制来解决。数据库座位表会加一个版本号字段，用户选中座位时读取当前版本号，下单时检查版本号是否变化。如果变化说明已被别人选走，下单失败。另外，在选座阶段只是预占座位，会设置一个时限（比如5分钟），超时未支付就释放座位，这样能保证座位资源的有效利用。
评委老师： SSM框架中，SpringMVC负责处理用户请求，MyBatis负责数据持久化。在实现订单管理功能时，如果一次购票需要同时操作订单表、座位表、用户表等多个表，你是如何保证数据一致性的？有没有考虑事务传播机制？
答辩学生： 订单生成是一个典型的事务场景，我们计划在Service层使用Spring的声明式事务管理，在方法上加@Transactional注解。考虑到订单业务比较复杂，可能会调用其他服务方法，我们会设置合适的传播行为，比如REQUIRED，确保所有操作在同一个事务中。如果任何一个表操作失败，整个事务都会回滚，避免数据不一致。
评委老师： 你的系统设计中提到了模糊查询、关键字搜索电影的功能。如果电影数据和用户量后期增长到十万级甚至百万级，简单的SQL like查询效率会很低。你有没有考虑过搜索性能的优化方案？
答辩学生： 初期确实会用MySQL的like实现搜索，但如果数据量大起来，我们考虑两种优化方向：一是对电影名称、导演、演员等字段建立全文索引，使用MySQL的全文搜索功能；二是引入Elasticsearch搜索引擎，把电影数据同步到ES中，利用倒排索引提高搜索效率。不过考虑到毕业设计时间和复杂度，可能先实现基本功能，在论文里把优化方案写清楚。
评委老师： 电影售票系统涉及用户支付环节，虽然你可能只是模拟支付流程，但系统安全性依然重要。你将如何防范常见的SQL注入、XSS跨站脚本攻击？SSM框架提供了哪些安全机制？
答辩学生： 安全方面我们计划从几个层面防护：首先，MyBatis的预编译机制本身就能有效防止SQL注入；其次，SpringMVC会对用户输入进行自动转义，防止XSS攻击；再者，我们会在前端对用户输入做校验和过滤，比如特殊字符过滤。支付环节虽然不接真实接口，但会模拟加密传输，使用HTTPS协议，对敏感信息如手机号做脱敏处理。
评委老师： 现在主流的电商平台已经普遍采用微服务架构，你的系统是基于传统的SSM单体架构。如果未来要将电影管理、订单服务、用户中心拆分成独立微服务，你认为当前的数据库设计和代码结构需要做哪些调整？如何评估微服务拆分的颗粒度？
答辩学生： 这是个很有前瞻性的问题。如果要做微服务改造，首先要解决数据库拆分，现在所有表都在一个库里，微服务需要按业务拆分数据库，比如电影库、订单库、用户库，这就涉及到分布式事务问题，需要引入Seata等中间件。代码层面，现在的Service层是按模块划分的，拆分时需要明确服务边界，定义好RESTful API接口。颗粒度评估上，可以按业务领域的独立性来分，比如用户管理和电影管理业务关联度低，适合拆分。不过目前还是以单体架构完成毕设为主，这些可以作为后续扩展方向在论文中探讨。
评委老师： 最后一个问题，假设你的系统需要部署到生产环境支撑1000+的并发购票请求，而Tomcat默认的200线程很快就会耗尽。请详细说明你会从哪些层面进行性能调优？具体到JVM参数、数据库连接池、以及SSM框架本身的优化手段。
答辩学生： 高并发场景下，我们考虑多层面调优：首先是JVM层面，调整堆内存大小（-Xms、-Xmx），新生代和老年代比例，选择合适的垃圾回收器如G1GC。其次是数据库连接池，HikariCP是SpringBoot默认的连接池，我们会调整maximum-pool-size、connection-timeout等参数，避免连接耗尽。SSM框架方面，Spring可以开启异步注解@Async处理非核心业务，MyBatis会启用二级缓存减少数据库访问。系统层面会引入Redis缓存热点数据，比如电影信息、场次信息，用消息队列异步处理订单生成，减轻瞬时压力。最后可能还会考虑Nginx做负载均衡，部署多个应用实例。不过这些优化需要实际压测数据支撑，目前只是理论设计。
评委评价与总结
H同学，你的开题报告结构完整，对电影售票系统的业务理解比较清晰，技术选型合理，SSM框架作为教学经典框架，适合作为毕业设计项目。从答辩来看，你对基础功能实现有具体思路，也能意识到并发、安全等关键技术点。
优点在于功能模块划分明确，技术路线可行；不足之处在于部分方案还停留在理论层面，如高并发优化、微服务拆分等需要更细致的论证。特别是系统瓶颈分析和性能测试方案应该补充到开题报告中。进度安排比较紧张，建议尽快完成数据库详细设计和接口设计。
总体同意开题，但希望在后期的设计中，能深入调研现有影院系统，突出自身特色，并完善非功能性需求的设计方案。预祝你顺利完成毕业设计。
以上是H同学的毕业设计答辩过程，如果你现在还没有参加答辩，还是开题阶段，已经选好了题目不知道怎么写开题报告，可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容，列表中的开题报告都是往届真实的开题报告可参考
