基于ssm充电桩综合管理系统

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系统架构设计

SpringBoot任务分发管理系统采用了分层架构设计，其主要组成部分包括以下几个模块：

核心模块划分

• 任务管理模块：负责任务的创建、分配及状态跟踪。
• 权限控制模块：基于RBAC模型构建的权限管理系统。
• 工作流引擎：通过Activiti或Flowable来实现任务流程的自动化处理。
• 消息通知模块：集成了邮件和站内信息的通知机制。
• 统计报表模块：提供了任务完成情况的数据可视化展示。

技术栈选择

后端技术

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

前端技术

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

数据库设计

主要实体关系

CREATE TABLE sys_user (
user_id BIGINT PRIMARY KEY,
dept_id BIGINT,
username VARCHAR(50) UNIQUE,
password VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE sys_task (
task_id BIGINT PRIMARY KEY,
creator_id BIGINT,
assignee_id BIGINT,
task_name VARCHAR(255),
status TINYINT DEFAULT 0,
deadline DATETIME
);

CREATE TABLE task_approval_flow (
flow_id BIGINT PRIMARY KEY,
task_id BIGINT,
approver_id BIGINT,
approval_result TINYINT
);

关键功能实现

任务分配算法

public List<Task> distributeTasks(List<User> users, List<Task> tasks) {
    return tasks.stream()
        .sorted(Comparator.comparing(Task::getPriority).reversed())
        .map(task -> {
            User assignee = users.stream()
                .min(Comparator.comparingInt(u -> u.getCurrentWorkload() + u.getSkillGap(task.getSkillRequirements())))
                .get();
            task.setAssignee(assignee);
            assignee.increaseWorkload();
            return task;
        }).collect(Collectors.toList());
}

工作流配置示例

<process id="taskApproval" name="Task Approval Process">
    <startEvent id="start"/>
    <userTask id="submitTask" name="Submit Task"/>
    <sequenceFlow sourceRef="start" targetRef="submitTask"/>
    <userTask id="leaderApprove" name="Leader Approval">
        <potentialOwner>
            <resourceAssignmentExpression>
                <formalExpression>role:leader</formalExpression>
            </resourceAssignmentExpression>
        </potentialOwner>
    </userTask>
    <sequenceFlow sourceRef="submitTask" targetRef="leaderApprove"/>
</process>

性能优化策略

缓存设计

利用Redis缓存频繁访问的组织结构数据，并实现二级缓存结合Ehcache和Redis。同时，对任务列表查询结果进行了分页缓存。

数据库优化

建立了复合索引，采用了读写分离架构，并对大文本字段实施了垂直分表。

CREATE INDEX idx_task_status_deadline ON sys_task(status, deadline)

安全控制方案

系统采取了多项安全措施，包括但不限于：

• JWT令牌认证机制：用于用户身份验证。
• 基于注解的权限控制：确保只有授权用户才能访问特定资源。
  

  @PreAuthorize("hasRole('ADMIN')")

• 敏感数据加密存储：保护用户数据不被未授权访问。
• 防止CSRF攻击的Token验证：增强系统安全性。
• 任务操作日志审计：记录所有关键操作，便于追踪和审查。

系统集成方案

为了更好地与企业现有系统集成，本系统支持多种外部系统对接方式，例如：

• LDAP/AD域账号同步：实现账户信息的自动同步。
• 企业微信/钉钉消息通知：通过这些平台发送任务相关通知。
• 文件存储对接OSS/MinIO：提供高效的文件存储解决方案。
• 单点登录实现CAS集成：简化用户的登录流程。

监控与运维

系统还建立了一套完善的监控体系，确保系统的稳定运行和高效维护。

系统监控与部署方案概览

本章节将详细介绍一系列用于提升系统性能和稳定性的监控与部署技术，包括但不限于：

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

此外，还将探讨几种现代化的部署策略，以确保应用的高效运行和快速迭代：

• 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

为了帮助理解上述技术的实际应用情况，以下提供了一些参考截图，展示了这些技术在实际项目中的运用实例。

首先，通过 Spring Boot Admin 可以轻松地管理和监控多个 Spring Boot 应用程序的状态和健康信息，提供了丰富的可视化界面来辅助日常运维工作。

Prometheus 和 Grafana 的组合则为性能监控提供了强大的支持。Prometheus 负责数据采集，而 Grafana 则负责数据展示，两者结合可以实现对系统性能的全面监控。

ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）日志分析系统能够有效地收集、处理并展示日志数据，对于排查故障和性能优化具有重要意义。

最后，针对关键业务指标的埋点监控，可以通过自定义的监控点来跟踪特定业务流程的表现，确保业务目标的顺利达成。

以上技术的应用不仅提高了系统的可观测性，还为持续集成和持续交付（CI/CD）奠定了坚实的基础，进一步推动了开发效率的提升。

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关键词：管理系统 管理系 SSM Requirements Requirement