系统架构设计### 摘要

随着高校规模的不断扩大和学生人数的持续增长，学生饮食健康管理成为高校后勤服务的重要课题。传统的学生饮食管理方式往往依赖人工记录和主观推荐，效率低下且难以满足个性化需求。学生饮食数据分散、缺乏系统性分析，导致营养搭配不科学、菜品推荐不精准等问题。高校亟需一套智能化、数据驱动的饮食推荐系统，通过信息化手段优化饮食管理流程，提升学生满意度。该系统将整合学生饮食偏好、营养需求、消费记录等多维度数据，结合数据分析技术，为学生提供科学合理的饮食建议，同时为后勤管理部门提供决策支持。关键词：高校饮食管理、个性化推荐、健康饮食、数据驱动、信息化系统。

本系统采用SpringBoot+Vue+MyBatis前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架实现高效稳定的业务逻辑处理，前端使用Vue.js构建交互友好的用户界面，数据库采用MySQL存储结构化数据。系统核心功能包括学生饮食偏好采集、营养分析模型、智能推荐算法、消费记录管理、菜品评价反馈等模块。通过MyBatis实现数据持久化操作，结合Redis缓存提升系统响应速度。系统支持多角色权限管理，学生可查看个性化推荐菜品并提交反馈，管理员可管理菜品信息、分析消费数据、优化推荐策略。系统设计注重可扩展性，便于后续接入第三方健康数据或扩展多校区管理功能。关键词：SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、智能推荐、权限管理。

数据表设计

学生饮食偏好数据表

学生饮食偏好数据表存储每位学生的饮食禁忌、口味偏好和营养需求信息，更新时间通过触发器自动维护，偏好ID是该表的主键，记录学生个性化饮食特征，结构表如表3-1所示。

字段名	数据类型	允许空值	说明
preference_id	bigint	否	偏好记录唯一标识
student_uid	varchar(32)	否	关联学生学号
diet_restrict	text	是	饮食禁忌(如过敏原)
flavor_tendency	varchar(50)	是	口味偏好(甜/咸/辣等)
calorie_need	int	是	每日卡路里需求
update_time	timestamp	否	最后更新时间
health_goal	varchar(20)	是	健康目标(减脂/增肌等)

智能推荐记录数据表

智能推荐记录数据表存储系统每日生成的个性化菜品推荐结果，推荐ID为主键，生成时间由系统自动记录，包含推荐算法版本和满意度评分，结构表如表3-2所示。

字段名	数据类型	允许空值	说明
recommend_id	bigint	否	推荐记录唯一标识
student_uid	varchar(32)	否	关联学生学号
dish_ids	json	否	推荐菜品ID集合
algorithm_version	varchar(10)	否	使用的推荐算法版本
generate_time	timestamp	否	推荐生成时间
feedback_score	tinyint	是	学生评分(1-5星)
nutrition_match	decimal(3,2)	是	营养匹配度百分比

食堂菜品数据表

食堂菜品数据表存储所有可供选择的菜品详细信息，菜品ID为主键，包含营养成份分析和时令标签，结构表如表3-3所示。

字段名	数据类型	允许空值	说明
dish_id	bigint	否	菜品唯一标识
dish_name	varchar(50)	否	菜品名称
cuisine_type	varchar(20)	否	菜系分类
main_ingredient	text	是	主要原料
calorie_value	int	否	每份卡路里含量
protein_content	decimal(5,2)	是	蛋白质含量(g)
price	decimal(6,2)	否	售卖价格
seasonal_tag	varchar(10)	是	时令标签(春/夏/秋/冬)
image_url	varchar(255)	是	菜品图片URL
is_available	tinyint	否	是否供应(0/1)

SpringBoot任务分发管理系统采用分层架构设计，主要包含以下模块：

核心模块划分

• 任务管理模块：负责任务的创建、分配、状态追踪
• 权限控制模块：基于RBAC模型的权限管理系统
• 工作流引擎：使用Activiti或Flowable实现任务流转
• 消息通知模块：集成邮件/站内信通知机制
• 统计报表模块：提供任务完成情况的数据可视化

技术栈选型

后端技术

• 框架：SpringBoot 2.7.x + Spring Security
• 工作流：Activiti 7.0（或Flowable 6.0）
• 持久层：Spring Data JPA + QueryDSL
• 缓存：Redis 6.x
• 消息队列：RabbitMQ 3.9

前端技术

• Vue 3.x + Element Plus
• ECharts 5.0 数据可视化
• Axios HTTP客户端

性能优化策略

缓存设计

• 使用Redis缓存频繁访问的组织架构数据
• 实现二级缓存整合Ehcache和Redis
• 对任务列表查询结果进行分页缓存

数据库优化

• 建立复合索引：CREATE INDEX idx_task_status_deadline ON sys_task(status, deadline)
• 采用读写分离架构
• 对大文本字段使用垂直分表

安全控制方案

安全措施

• JWT令牌认证机制
• 基于注解的权限控制：@PreAuthorize("hasRole('ADMIN')")
• 敏感数据加密存储
• 防止CSRF攻击的Token验证
• 任务操作日志审计

系统集成方案

外部系统对接

• LDAP/AD域账号同步
• 企业微信/钉钉消息通知
• 文件存储对接OSS/MinIO
• 单点登录实现CAS集成

监控与运维

监控体系

• Spring Boot Admin服务器监控
• Prometheus + Grafana性能监控
• ELK日志分析系统
• 关键业务指标埋点监控

部署方案

• Docker容器化部署
• Kubernetes集群编排
• CI/CD流水线配置
• 蓝绿部署

系统介绍：

开源免费分享企业级高校学生饮食推荐系统管理系统源码｜SpringBoot+Vue+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：