外卖系统开发实战:从架构设计到代码实现
开发一套外卖系统,需要在架构设计、技术选型以及核心功能开发等方面下功夫。这篇文章将通过代码实例,展示如何构建一个基础的外卖系统,从需求梳理到核心模块的实现,帮助你快速掌握开发要点。
一、系统架构设计
一个完整的外卖系统通常分为以下几个模块:
用户端:提供下单、支付和订单状态查看。
商家端:用于菜单管理、订单管理和统计分析。
配送端:负责订单接单、路径规划、实时状态更新。
后台管理系统:管理用户、订单和财务数据。
为了保证系统的扩展性和性能,这里采用前后端分离架构:
前端使用 Vue.js,结合 Element UI 进行页面开发。
后端使用 Node.js (Express) 搭配 MongoDB 实现 RESTful API 服务。
部署使用 Docker 和 Nginx,支持负载均衡和容器化管理。
二、技术选型与开发环境
前端技术栈:Vue 3、Axios、Vue Router、Vuex。
后端技术栈:Node.js、Express、Mongoose。
数据库:MongoDB(用于订单、用户等数据存储)。
其他工具:Postman(API 调试)、VS Code(开发工具)。
三、用户端核心功能开发示例
1. 登录与注册模块
用户需要通过手机号码或邮箱登录,这里以 JWT(JSON Web Token) 实现认证机制。
后端代码实现:
// server.js
const express = require('express');
const jwt = require('jsonwebtoken');
const bodyParser = require('body-parser');
const bcrypt = require('bcrypt');
const User = require('./models/User'); // 用户模型const app = express();
app.use(bodyParser.json());// 用户登录
app.post('/login', async (req, res) => {const { email, password } = req.body;const user = await User.findOne({ email });if (!user || !bcrypt.compareSync(password, user.password)) {return res.status(401).json({ message: '用户名或密码错误' });}const token = jwt.sign({ id: user._id }, 'SECRET_KEY', { expiresIn: '1h' });res.json({ token });
});// 用户注册
app.post('/register', async (req, res) => {const { email, password } = req.body;const hashedPassword = bcrypt.hashSync(password, 10);const newUser = new User({ email, password: hashedPassword });await newUser.save();res.status(201).json({ message: '注册成功' });
});app.listen(3000, () => console.log('Server running on http://localhost:3000'));
2. 商品列表与购物车
用户可以浏览商品列表,并添加商品到购物车中。
前端代码实现:
<template><div><h1>商品列表</h1><div v-for="product in products" :key="product.id"><h3>{{ product.name }} - ¥{{ product.price }}</h3><button @click="addToCart(product)">加入购物车</button></div></div>
</template><script>
import axios from 'axios';export default {data() {return {products: [],};},methods: {async fetchProducts() {const response = await axios.get('/api/products');this.products = response.data;},addToCart(product) {this.$store.commit('ADD_TO_CART', product);},},mounted() {this.fetchProducts();},
};
</script>
Vuex 存储购物车数据:
// store.js
export default {state: {cart: [],},mutations: {ADD_TO_CART(state, product) {state.cart.push(product);},},getters: {cartTotal(state) {return state.cart.reduce((sum, item) => sum + item.price, 0);},},
};
3. 订单支付功能
支付功能需要对接第三方支付接口(如支付宝、微信支付)。
后端代码实现支付接口:
const express = require('express');
const router = express.Router();
const axios = require('axios');router.post('/pay', async (req, res) => {const { orderId, amount } = req.body;try {const paymentResponse = await axios.post('https://payment-gateway.com/api/pay', {orderId,amount,});res.json(paymentResponse.data);} catch (error) {res.status(500).json({ message: '支付失败' });}
});module.exports = router;
四、商家端功能实现示例
1. 订单管理
商家可以查看订单状态并进行接单操作。
后端代码实现:
app.get('/orders', async (req, res) => {const orders = await Order.find({ status: 'pending' });res.json(orders);
});app.patch('/orders/:id', async (req, res) => {const { id } = req.params;const updatedOrder = await Order.findByIdAndUpdate(id, { status: 'accepted' });res.json(updatedOrder);
});
五、部署与上线
使用 Docker 进行部署:
Dockerfile
# 基础镜像
FROM node:14# 设置工作目录
WORKDIR /app# 拷贝项目文件
COPY . .# 安装依赖
RUN npm install# 启动应用
CMD ["npm", "start"]EXPOSE 3000
执行以下命令完成构建和启动:
docker build -t food-delivery-app .
docker run -d -p 3000:3000 food-delivery-app
总结
本文通过代码实例展示了外卖系统开发的部分核心模块,包括用户登录注册、商品列表、订单支付以及商家端订单管理。实际开发中,你可以根据业务需求扩展更多功能模块,并在上线前完成全面测试。
希望本文能为你的外卖系统开发提供实用参考!
相关文章:

外卖系统开发实战:从架构设计到代码实现
开发一套外卖系统,需要在架构设计、技术选型以及核心功能开发等方面下功夫。这篇文章将通过代码实例,展示如何构建一个基础的外卖系统,从需求梳理到核心模块的实现,帮助你快速掌握开发要点。 一、系统架构设计 一个完整的外卖系…...
神经网络反向传播算法公式推导
要推导反向传播算法,并了解每一层的参数梯度如何计算,以及每一层的梯度受到哪些值的影响,我们使用一个简单的神经网络结构: 输入层有2个节点一个有2个节点的隐藏层,激活函数是ReLU一个输出节点,激活函数是…...

Spark SQL 之 QueryStage
ExchangeQueryStageExec ExchangeQueryStageExec 分为两种...

【shodan】(三)vnc漏洞利用
shodan基础(三) 声明:该笔记为up主 泷羽的课程笔记,本节链接指路。 警告:本教程仅作学习用途,若有用于非法行为的,概不负责。 count count命令起到一个统计计数的作用。 用上节的漏洞指纹来试…...

每日OJ_牛客_游游的字母串_枚举_C++_Java
目录 牛客_游游的字母串_枚举 题目解析 C代码 Java代码 牛客_游游的字母串_枚举 游游的字母串 描述: 对于一个小写字母而言,游游可以通过一次操作把这个字母变成相邻的字母。a和b相邻,b和c相邻,以此类推。特殊的࿰…...

51c深度学习~合集8
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12491632 #patchmix 近期中南大学的几位研究者做了一项对比学习方面的工作——「Inter-Instance Similarity Modeling for Contrastive Learning」,主要用于解决现有对比学习方法在训练过程中忽略样本间相似关系…...

嵌入式:Flash的分类以及Jlink/J-flash的编程支持
相关阅读 嵌入式https://blog.csdn.net/weixin_45791458/category_12768532.html?spm1001.2014.3001.5482 常见的Flash大致可以分为以下大类: Serial Nor FlashSerial Nand FlashParallel Nor FlashParallel Nand FlashSerial EEPROM Serial Nor Flash 介绍 Se…...

【爬虫】Firecrawl对京东热卖网信息爬取(仅供学习)
项目地址 GitHub - mendableai/firecrawl: 🔥 Turn entire websites into LLM-ready markdown or structured data. Scrape, crawl and extract with a single API. Firecrawl更多是使用在LLM大模型知识库的构建,是大模型数据准备中的一环(在…...

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)
简介 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法,由 John Holland 于20世纪70年代提出。它是一种模拟生物进化过程的启发式搜索算法,被广泛应用于函数优化、机器学习、调度问题等领域。 代码说明 …...
【二分答案+倍增快速幂】课堂练习
P1678 烦恼的高考志愿 #include<bits/stdc.h> using namespace std; const int N1e55; int n,m,a[N];long long bs(int x){int l1,rn;while(l<r){int midlr>>1;if(a[mid]x) return 0;if(a[mid]>x) rmid-1;else lmid1;}//根据前驱后继返回最小差值//printf(&…...

LeetCode 力扣 热题 100道(九)反转链表(C++)
给你单链表的头节点 head ,请你反转链表,并返回反转后的链表。 方法一:迭代法 /*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {* int val;* ListNode *next;* ListNode() : val(0), next(nullptr) {}* ListNod…...

Linux之网络基础
网络发展 网络的发展可以从人与人之间的工作模式开始谈起, 人与人的工作模式反应了机器与机器的工作模式: 1. 独立模式: 在网络发展的早期计算机间处于独立模式, 计算机之间相互独立 最开始计算机之间是独立运行的, 数据之间的交互需要人用软盘等存储介质拷贝过去, 一般涉及…...
Oracle收缩表空间的简单方法
在Oracle数据库中,收缩表空间是一种常见的维护操作,可以回收未使用的空间,减少表空间的碎片,提高性能。以下是一些步骤和方法: 1. 识别未使用的空间 首先,需要识别表空间中未使用的空间。可以通过查询 DB…...

C++设计模式行为模式———中介者模式
文章目录 一、引言二、中介者模式三、总结 一、引言 中介者模式是一种行为设计模式, 能让你减少对象之间混乱无序的依赖关系。 该模式会限制对象之间的直接交互, 迫使它们通过一个中介者对象进行合作。 中介者模式可以减少对象之间混乱无序的依赖关系&…...

YB2503HV:高效率降压IC,助力电动车、太阳能设备等领域的能源转换
今天我要向大家介绍一款引人注目的产品—— YB2503HV 100V 3A SOP8内置MOS 高效率降压IC。这款单片集成芯片具备可设定输出电流的开关型降压恒压驱动器功能,可广泛应用于电动车、太阳能设备、电子电池充电等领域。让我们一起来看看它的特点和应用吧! 首先…...

如何使用Jest测试你的React组件
在本文中,我们将了解如何使用Jest(Facebook 维护的一个测试框架)来测试我们的React组件。我们将首先了解如何在纯 JavaScript 函数上使用 Jest,然后再了解它提供的一些开箱即用的功能,这些功能专门用于使测试 React 应…...
微网能量管理研究
微网能量管理研究的重点 微网系统的建模 建立分布式能源单元模型以及微网系统的整体运行、协调控制和优化配置等方面的模型 分布式电源控制策略 微网内分布式电源及储能系统运行依赖于电力电子接口技术,需要相应的充放电控制策略 再生能源发电预测 准确预测太阳能…...
Java基础面试题02:简述什么是值传递和引用传递?
面试题:简述什么是值传递和引用传递? 什么是值传递? 值传递(pass by value)是指在调用函数时,把实际参数的值复制一份传递给函数。换句话说,函数内部对参数的任何修改,都不会影响到…...

【STL】10.set与map的模拟实现
一、源码及框架分析 SGI-STL30版本源代码,map和set的源代码在map/set/stl_map.h/stl_set.h/stl_tree.h等及个头文件中。 map和set的实现结构框架核心部分截取出来如下: // set #ifndef __SGI_STL_INTERNAL_TREE_H #include <stl_tree.h> #endif …...
Playwright(Java版) - 8: Playwright 元素交互的高级应用
在自动化测试中,处理复杂的页面交互是常见的需求。例如,应对动态加载的元素、处理弹窗与对话框、模拟拖放操作,甚至在绘图板上进行绘图操作。 1 动态元素与弹窗处理 1.1 动态元素的加载与等待 动态页面可能会导致元素在操作时尚未完全加载&…...

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍
这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…...

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总
最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…...
【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战
递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管?3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...

基于ASP.NET+ SQL Server实现(Web)医院信息管理系统
医院信息管理系统 1. 课程设计内容 在 visual studio 2017 平台上,开发一个“医院信息管理系统”Web 程序。 2. 课程设计目的 综合运用 c#.net 知识,在 vs 2017 平台上,进行 ASP.NET 应用程序和简易网站的开发;初步熟悉开发一…...
前端倒计时误差!
提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

Opencv中的addweighted函数
一.addweighted函数作用 addweighted()是OpenCV库中用于图像处理的函数,主要功能是将两个输入图像(尺寸和类型相同)按照指定的权重进行加权叠加(图像融合),并添加一个标量值&#x…...

Vue2 第一节_Vue2上手_插值表达式{{}}_访问数据和修改数据_Vue开发者工具
文章目录 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染2. 插值表达式{{}}3. 访问数据和修改数据4. vue响应式5. Vue开发者工具--方便调试 1.Vue2上手-如何创建一个Vue实例,进行初始化渲染 准备容器引包创建Vue实例 new Vue()指定配置项 ->渲染数据 准备一个容器,例如: …...
linux 错误码总结
1,错误码的概念与作用 在Linux系统中,错误码是系统调用或库函数在执行失败时返回的特定数值,用于指示具体的错误类型。这些错误码通过全局变量errno来存储和传递,errno由操作系统维护,保存最近一次发生的错误信息。值得注意的是,errno的值在每次系统调用或函数调用失败时…...
生成 Git SSH 证书
🔑 1. 生成 SSH 密钥对 在终端(Windows 使用 Git Bash,Mac/Linux 使用 Terminal)执行命令: ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" 参数说明: -t rsa&#x…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...