基于大数据技术的传统服饰电商平台设计与实现

刘泉 贾媚媚 何梦佳

摘 要：随着传统文化的发展，传统服饰越来越受到人们的欢迎，构建适合大访问量的传统服饰电商平台迫在眉睫。本文使用大数据相关技术，采用Spring Boot+Spring Cloud+Mybatis框架，利用Gradle对项目拆分，从数据存储、服务器架设等方面进行优化设计，构建了基于大数据的高安全、高可用的分布式电商系统。

关键词：大数据技术;传统服饰;电子商务平台

中图分类号：TP315 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2019）05-0020-03

Abstract： With the gradual revival of traditional culture， traditional costumes are becoming more and more popular， and it is extremely urgent to build a traditional clothing e-commerce platform suitable for large visits. In this paper， we used big data technology， Spring Boot + Spring Cloud + Mybatis framework， Gradle to split the project， optimized the design from data storage， server installation and other aspects， and built a high-security， high-availability distributed business system based on big data.

Keywords： big data technology;traditional costume;e-commerce platform

随着传统文化的发展，人们开始从传统文化中寻找能体现新时代民族文化的精神寄托。服饰吸收良好的传统文化，不仅可以增加产品的附加值，同时也能提升产品的竞争力。为了进一步融合信息科技和传统元素之间的关系，更好地加强对传统文化的传承，打造“互联网+传统服饰”的电商平台正逐渐成为业界的热点[1，2]。由此，本文结合整个服装行业的发展趋势，构建了基于大数据技术的传统服饰电商平台。

1 系统设计

基于大数据技术的传统服饰电商平台包含前台模块和后台管理模块两部分。前台模块包括注册登录、商品展示、商品搜索、购物车、订单提交、支付、会员中心和公告等。后台管理模块包括商品管理、商品推荐、订单管理、采购管理、系统管理、会员管理、财务管理、统计报表及网络管理等。系统功能模块结构如图1所示。

2 系统架构

本系统采用包括访问层、Web层、接口层、表现层、中间件、服务层、缓存、持久层的构架结构。系统架构如图2所示。

2.1 访问层到Web层

当用户通过PC机、移动设备等终端向Web层（平台站点、移动APP、微信公众号等）服务发送请求时，Nginx接收到服务会根据节点的位置、网络的拥堵情况进行区域分流[3]，作为反向代理，可以将信息回复给服务器，反馈网络流量、各节点的连接和负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息，将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。

2.2 Web层到接口层和表现层

用户请求首先访问API Gateway接口，该接口将内部系统进行封装，只提供API给客户端，然后路由这些请求到对应的微服务，即对应的功能模块。

2.3 表现层到服务层

按照功能将系统模块分割成单独的服务，利用Dubbo进行服务的发布，Spring Cloud Zookeeper作为众多Dubbo服务的注册中心。用户在请求服务时，首先在注册中心订阅自己所需要的服务，注册中心返回服务给请求方，请求方从注册中心得到的地址中进行负载均衡，选择一个合适的服务接口进行调用。进行服务调用的同时，对系统进行日志监控等行为，提供系统安全性。

2.4 服务层到持久层

在平台中查询功能是非常频繁的，如果每次查询都调用数据库，将会使数据库压力剧增，因此需要在用户和数据库之间加一层缓存。对于同样的查询，只查询一遍数据库，然后把数据保存到缓存当中，当其他用户再访问同样的页面时便可以直接从缓存中读取数据，这样查询效率将会提升非常多。同时，会大大减轻数据库的压力。

服务层对持久层进行操作的时候，先从缓存中查询数据。如果缓存中有所需要查询的数据，直接返回结果;若缓存中没有所需查询的数据，则再查询数据库。根据功能实现不同，选择对应的数据库进行操作。搜索服务则直接查询索引库。

使用Solr进行业务分化，多维度检索。对数据索引和存储操作异步进行，以提高可用性和吞吐量;对某些属性字段做索引操作，存储数据的标识key，减少索引的大小;数据存储在分布式存储数据库HBase中[4]，结合Solr搜索功能进行多维度的检索统计。

3 系统实现

该系统的操作系统环境为Microsoft Windows Server 2016，系统使用的数据库为HBase集群+redis集群+MySQL集群，系统服务器为Nginx+FastDFS+Solr集群+Hadoop[5]。

3.1 系统前台页面

网站系统首页，左侧为分类标签，右侧为轮播图见图3。轮播图中展示系统的热销商品。搜索框下为网站搜索量较高的商品。查看网站系统中的商品或者其他内容时，无需登录。当将商品加入购物车后，在提交订单时才需要登录。这使系统更加亲和，方便用户的操作。

3.2 系统后台管理页面

网站内容管理主要是对首页分类下的内容进行管理，可进行增加、删除、重命名等操作，如小广告、大广告、轮播图等，均在该部分维护，方便前台的管理和展示。

商品管理主要是对商品进行管理，可进行商品的增加、删除、重命名等操作，添加详细的商品信息、图片等。在后台添加和修改过的商品信息，也会自动同步到前台页面。商品管理模块如图4所示。

4 结语

本文基于大数据相关技术，设计开发了一个用于处理海量访问的传统服饰电子商务平台。系统采用访问层、Web层、接口层、表现层、中间件、服务层、缓存、持久层的构架结构，使用Nginx实现区域分流、負载均衡，使平台支持海量的数据访问。测试表明，该系统运行稳定，可以满足电商运营需求。

参考文献：

[1]海川.“互联网+”引爆传统文化[J].新经济导刊，2016（6）：44-49.

[2]陈少峰.“互联网+文化产业”的价值链思考[J].北京联合大学学报（人文社会科学版），2015（4）：7-11.

[3]常强，赵伟，张磊.基于Hadoop平台的氢分子生物医学数据仓库的分析与实现[J].电子技术与软件工程，2018（18）：187-188.

[4]聂萌瑶，张峙.大数据下基于Hadoop的智能物流平台架构[J].无线互联科技，2018（17）：15-16.

[5]李文强.基于Hadoop的电子商务大数据分析综合实训平台建设[J].现代工业经济和信息化，2018（11）：46-47.