在体育产业数字化浪潮的背景下，传统羽毛球馆的运营模式面临着效率瓶颈。手工登记预约、电话确认场地、纸质记录财务等方式不仅容易出错，更难以应对高峰时段的并发需求。针对这一痛点，我们设计并实现了基于SSH技术栈的“羽翼”智能场馆管理系统，通过全流程数字化管理提升场馆运营效率。
系统采用经典的三层架构模式，表现层使用Struts2框架处理用户请求和页面跳转，业务层通过Spring框架实现依赖注入和事务管理，持久层则基于Hibernate完成对象关系映射。这种分层架构确保了系统的高内聚低耦合特性，为后续功能扩展和维护提供了良好基础。
数据库架构设计精要
系统的数据模型设计充分考虑了羽毛球馆业务的复杂性，共包含11张核心数据表。其中场地预约表的设计尤为关键，它承担着协调场馆资源的核心使命。
CREATE TABLE reservation (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
court_id INT NOT NULL,
user_id INT NOT NULL,
start_time DATETIME NOT NULL,
end_time DATETIME NOT NULL,
status ENUM('pending', 'confirmed', 'cancelled') DEFAULT 'pending',
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
total_amount DECIMAL(10,2),
FOREIGN KEY (court_id) REFERENCES court(id),
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user(id),
INDEX idx_court_time (court_id, start_time, end_time)
);
该表通过外键关联场地和用户实体，并建立了复合索引优化时间冲突查询性能。status字段采用枚举类型确保数据一致性，created_at时间戳为后续数据分析提供支持。
用户权限表的设计体现了系统的多角色管理特性：
CREATE TABLE user (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
username VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
password VARCHAR(255) NOT NULL,
role ENUM('admin', 'cashier', 'member') NOT NULL,
phone VARCHAR(20),
balance DECIMAL(10,2) DEFAULT 0.00,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
last_login DATETIME
);
通过role字段实现三级权限控制，balance字段支持会员预充值功能，last_login记录用户活跃度，为运营决策提供数据支持。
核心业务逻辑实现
1. 场地预约冲突检测机制 预约功能的核心在于解决时间冲突问题，系统通过Hibernate实现高效的冲突检测：
public class ReservationServiceImpl implements ReservationService {
@Autowired
private ReservationDAO reservationDAO;
@Transactional
public boolean checkTimeConflict(Integer courtId, Date startTime, Date endTime) {
String hql = "SELECT COUNT(r) FROM Reservation r WHERE r.court.id = :courtId " +
"AND r.status != 'cancelled' " +
"AND ((r.startTime BETWEEN :startTime AND :endTime) " +
"OR (r.endTime BETWEEN :startTime AND :endTime) " +
"OR (r.startTime <= :startTime AND r.endTime >= :endTime))";
Long count = (Long) reservationDAO.createQuery(hql)
.setParameter("courtId", courtId)
.setParameter("startTime", startTime)
.setParameter("endTime", endTime)
.uniqueResult();
return count > 0;
}
}
该方法通过HQL查询实现了精确的时间段重叠检测，确保同一场地在相同时段内只能有一个有效预约。
2. 多角色权限控制体系 系统通过Struts2拦截器实现细粒度的权限控制：
<package name="secure" extends="struts-default" namespace="/admin">
<interceptors>
<interceptor name="authInterceptor"
class="com.maancode.interceptor.AuthInterceptor"/>
<interceptor-stack name="secureStack">
<interceptor-ref name="authInterceptor"/>
<interceptor-ref name="defaultStack"/>
</interceptor-stack>
</interceptors>
<default-interceptor-ref name="secureStack"/>
<action name="manageCourts" class="courtManagementAction">
<result>/admin/court_management.jsp</result>
<result name="error">/error.jsp</result>
</action>
</package>
拦截器核心验证逻辑：
public class AuthInterceptor extends AbstractInterceptor {
public String intercept(ActionInvocation invocation) throws Exception {
Map<String, Object> session = invocation.getInvocationContext().getSession();
User user = (User) session.get("currentUser");
if (user == null) {
return "login";
}
String actionName = invocation.getProxy().getActionName();
if (!hasPermission(user.getRole(), actionName)) {
return "noPermission";
}
return invocation.invoke();
}
private boolean hasPermission(Role role, String action) {
// 基于角色的权限验证逻辑
return permissionService.checkPermission(role, action);
}
}
3. 预约业务流程整合 完整的预约流程涉及多个服务组件的协同工作：
public class BookingAction extends ActionSupport {
private Reservation reservation;
private String message;
public String execute() {
try {
// 1. 验证用户身份
User user = getCurrentUser();
if (user == null) return "login";
// 2. 检查时间冲突
if (reservationService.checkTimeConflict(
reservation.getCourt().getId(),
reservation.getStartTime(),
reservation.getEndTime())) {
message = "该时间段已被预约";
return ERROR;
}
// 3. 计算费用
BigDecimal amount = pricingService.calculateAmount(
reservation.getStartTime(),
reservation.getEndTime(),
reservation.getCourt().getType());
// 4. 创建预约记录
reservation.setUser(user);
reservation.setTotalAmount(amount);
reservationService.createReservation(reservation);
message = "预约成功";
return SUCCESS;
} catch (Exception e) {
message = "系统错误，请稍后重试";
return ERROR;
}
}
}
实体关系映射策略
Hibernate实体映射采用了优化的关联策略，确保数据一致性和查询性能：
@Entity
@Table(name = "court")
public class Court {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Integer id;
@Column(name = "name", nullable = false, length = 100)
private String name;
@Enumerated(EnumType.STRING)
@Column(name = "type")
private CourtType type;
@Column(name = "hourly_rate")
private BigDecimal hourlyRate;
@OneToMany(mappedBy = "court", fetch = FetchType.LAZY)
private Set<Reservation> reservations;
// 省略getter/setter方法
}
@Entity
@Table(name = "reservation")
public class Reservation {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Integer id;
@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
@JoinColumn(name = "court_id")
private Court court;
@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
@JoinColumn(name = "user_id")
private User user;
@Temporal(TemporalType.TIMESTAMP)
@Column(name = "start_time")
private Date startTime;
@Temporal(TemporalType.TIMESTAMP)
@Column(name = "end_time")
private Date endTime;
// 省略其他字段和方法
}
通过LAZY加载策略优化性能，@Enumerated注解确保枚举类型在数据库中的存储一致性。
事务管理与数据一致性
Spring的声明式事务管理确保了复杂业务操作的数据一致性：
<bean id="transactionManager"
class="org.springframework.orm.hibernate5.HibernateTransactionManager">
<property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"/>
</bean>
<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
<tx:attributes>
<tx:method name="create*" propagation="REQUIRED"/>
<tx:method name="update*" propagation="REQUIRED"/>
<tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED"/>
<tx:method name="*" propagation="SUPPORTS" read-only="true"/>
</tx:attributes>
</tx:advice>
<aop:config>
<aop:advisor advice-ref="txAdvice"
pointcut="execution(* com.maancode.service.*Service.*(..))"/>
</aop:config>
服务层方法的事务控制：
@Service
@Transactional
public class ReservationServiceImpl implements ReservationService {
@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
public void cancelReservation(Integer reservationId) {
try {
Reservation reservation = reservationDAO.findById(reservationId);
reservation.setStatus(ReservationStatus.CANCELLED);
reservationDAO.update(reservation);
// 记录取消日志
auditService.logCancelOperation(reservation);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("取消预约失败", e);
}
}
}
系统优化与扩展方向
1. 性能优化策略
- 查询缓存优化：对场地信息等静态数据启用Hibernate二级缓存
- 连接池配置：通过C3P0连接池管理数据库连接，提高并发处理能力
- 分页查询：对大数量级数据实现分页加载，减轻数据库压力
public class PaginationUtil {
public static Pageable createPageRequest(int page, int size, String sortField) {
return PageRequest.of(page - 1, size, Sort.by(sortField).ascending());
}
}
2. 安全增强方案
- 密码加密存储：采用BCrypt算法对用户密码进行加密
- SQL注入防护：使用Hibernate参数化查询避免SQL注入风险
- XSS攻击防护：对用户输入进行严格的过滤和转义处理
3. 功能扩展规划
- 移动端适配：开发响应式界面支持移动设备访问
- 微信小程序集成：通过API接口与微信小程序对接
- 数据分析模块：基于预约数据生成经营分析报表
- 智能推荐：根据用户历史预约推荐合适时段和场地
技术实现特色
系统在技术实现上展现了多个亮点。首先，通过Hibernate的Criteria API实现了动态查询构建，支持复杂的多条件筛选：
public List<Reservation> findReservations(ReservationQuery query) {
CriteriaBuilder cb = entityManager.getCriteriaBuilder();
CriteriaQuery<Reservation> cq = cb.createQuery(Reservation.class);
Root<Reservation> root = cq.from(Reservation.class);
List<Predicate> predicates = new ArrayList<>();
if (query.getCourtId() != null) {
predicates.add(cb.equal(root.get("court").get("id"), query.getCourtId()));
}
if (query.getStartDate() != null) {
predicates.add(cb.greaterThanOrEqualTo(root.get("startTime"), query.getStartDate()));
}
if (query.getEndDate() != null) {
predicates.add(cb.lessThanOrEqualTo(root.get("endTime"), query.getEndDate()));
}
cq.where(predicates.toArray(new Predicate[0]));
return entityManager.createQuery(cq).getResultList();
}
其次，系统实现了完整的异常处理机制，通过自定义异常类细化错误处理：
public class BusinessException extends RuntimeException {
private ErrorCode errorCode;
public BusinessException(ErrorCode errorCode, String message) {
super(message);
this.errorCode = errorCode;
}
// 异常处理统一入口
@ExceptionHandler(BusinessException.class)
public ModelAndView handleBusinessException(BusinessException ex) {
ModelAndView mav = new ModelAndView("error");
mav.addObject("errorCode", ex.getErrorCode());
mav.addObject("message", ex.getMessage());
return mav;
}
}
系统还实现了灵活的价格策略管理，支持不同时段、不同类型场地的差异化定价：
public class PricingStrategy {
public BigDecimal calculatePrice(CourtType type, Date startTime, Date endTime) {
// 基础价格计算
BigDecimal basePrice = getBasePrice(type);
// 时段系数调整
double timeFactor = getTimeFactor(startTime);
// 时长计算
long hours = calculateDurationInHours(startTime, endTime);
return basePrice.multiply(BigDecimal.valueOf(timeFactor * hours));
}
}
这套“羽翼”智能场馆管理系统通过严谨的技术架构设计和精细的业务逻辑实现，为羽毛球馆运营提供了完整的数字化解决方案。系统不仅解决了当前的管理痛点，更为未来的功能扩展和技术升级预留了充分的空间。