苍穹外卖项目

详细介绍苍穹外卖项目的开发流程，包括软件开发整体介绍、项目概述、环境搭建、Swagger接口文档生成、Nginx反向代理和负载均衡配置等内容，帮助开发人员快速上手项目开发。

我打算用16天的时间写完黑马程序员的苍穹外卖项目，为了督促自己每天坚持写以及记录项目知识点，所以用这种项目日记的方式鞭策自己 目录 前言： 今日完结任务： 今日收获： 1.阅读代码框架： 2.新增员工接口： 3.分页查询接口： 4.员工状态修改接口： 杂项知识点： 总

Apache ECharts 营业额统计 用户统计 订单统计 销量排名Top10 功能实现： 数据统计 数据统计效果图： 1.1 介绍 Apache ECharts 是一款基于 Javascript 的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。 官网地址：Apache ECharts 常见效果展示： 1). 柱形图

参考产品原型，设计表和接口。 1.1.1设计表 看员工管理的产品原型： 有员工姓名、账号、手机号、账号状态、最后操作时间等。 注意，操作一栏不是字段，其中的启用禁用才是。 再看添加员工的原型：  可以发现还有性别和身份证号。 不要忘了旁边： 还有密码。 总结出了

1)管理端功能 员工登录/退出 , 员工信息管理 , 分类管理 , 菜品管理 , 套餐管理 , 菜品口味管理 , 订单管理 ，数据统计，来单提醒。 2)用户端功能 微信登录 , 收件人地址管理 , 用户历史订单查询 , 菜品规格查询 , 购物车功能 , 下单 , 支付、分类及菜品浏览。 1)管理端 餐饮企业

1.1 需求分析与设计 1.1.1 产品原型 在员工管理列表页面点击 “编辑” 按钮，跳转到编辑页面，在编辑页面回显员工信息并进行修改，最后点击 “保存” 按钮完成编辑操作。 修改页面原型 ： 注：点击修改时，数据应该正常回显到修改页面。 1.1.2 接口设计 根据上述原型图分

Apache ECharts 营业额统计 用户统计 订单统计 销量排名Top10 功能实现： 数据统计 数据统计效果图： 1.1 介绍 Apache ECharts 是一款基于 Javascript 的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。 官网地址：https://echarts.apache.org/zh/index.html 常见效果

1.1 Redis的Java客户端 Redis 的 Java 客户端很多，常用的几种： Jedis Lettuce Spring Data Redis Spring 对 Redis 客户端进行了整合，提供了 Spring Data Redis，在Spring Boot项目中还提供了对应的Starter，即 spring-boot-starter-data-redis。 1.2 Spring Data Redis使用方式 1.2.1 介绍 Spring Data Redis 是 Spring 的一部分

黑马程序员最新Java项目实战《苍穹外卖》，最适合新手的SpringBoot+SSM的企业级Java项目实战。 《苍穹外卖》项目的定位是一款为餐饮企业（餐厅、饭店）定制的软件产品。该项目是一个在线外卖订购系统，顾客可以通过网站或者手机 App 订购餐点。该项目可以提供以下的功能：

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详细介绍苍穹外卖项目的开发流程，包括软件开发整体介绍、项目概述、环境搭建、Swagger接口文档生成、Nginx反向代理和负载均衡配置等内容，帮助开发人员快速上手项目开发。

地址簿，指的是消费者用户的地址信息，用户登录成功后可以维护自己的地址信息。同一个用户可以有多个地址信息，但是只能有一个 默认地址 。 对于地址簿管理，有以下几个功能： 查询地址列表 新增地址 修改地址 删除地址 设置默认地址 查询默认地址 根据上述原型图先

1.1.1 产品原型 用户可以将菜品或者套餐添加到购物车。对于菜品来说，如果设置了口味信息，则需要选择规格后才能加入购物车;对于套餐来说，可以直接点击+将当前套餐加入购物车。在购物车中可以修改菜品和套餐的数量，也可以清空购物车。 效果图： 1.1.2 接口设计 通过

1.1 入门 在进行微信登录之前我们要先知道HttpClient是什么，它是Apache Jakarta Common 下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。 HttpClient作用： 发送HTTP请求 接收响应数据 HttpClient应用场景

1.1 问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得，如果用户端访问量比较大，数据库访问压力随之增大。 结果 ：系统响应慢、用户体验差 1.2 实现思路 通过Redis来缓存菜品数据，减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析： 每个分类下的菜品保存一份缓存数据