毕设选题转化：如何基于Spring Boot实现可落地毕设

最近好多学弟学妹找我吐槽，说导师给的毕设题目跟“天书”似的，啥“基于微服务架构的XX系统设计与实现”“结合大数据的XX平台开发”，光看标题就头大，更别说咋落地做了。今天咱就唠唠，怎么把这种“高大上”题目拆成能动手做的Spring Boot小项目～

先唠为啥选Spring Boot？

先聊为啥选Spring Boot哈。你们想，毕设得快速出成果，Spring Boot配置简单啊！不像以前SSM还得配一堆xml文件，现在一个注解、几个依赖就能跑起来。而且现在校招面试，Spring Boot是高频考点，做毕设顺带着练技术，以后找工作也加分。哪怕导师题目里提“微服务”“分布式”，咱先拿Spring Boot做单体应用落地，再慢慢扩展（比如加个注册中心假装微服务，答辩能吹），稳得很～

选题转化：把“天书”掰成能做的模块

重点来了！咋把看不懂的题目掰碎？举个例子，导师给“基于智能推荐的图书管理系统”，乍一看“智能推荐”唬人，其实咱分两步：

先做基础的图书管理（增删改查、借阅还书），这部分用Spring Boot+MySQL就能搞定；
“智能推荐”简化成“根据借阅记录推荐同类书”，用Redis存用户借阅记录，查的时候匹配标签。

这样把大概念拆成“基础功能+简化版亮点”，既好做又有技术点。再比如“校园二手交易平台”，先做商品发布、订单管理（基础CRUD），“交易”复杂？简化成“下单-付款（模拟）-确认收货”流程，把难点拆成小模块逐个击破。

核心逻辑：把题目里的“高级词”换成自己能实现的技术点，先保证能跑通，再锦上添花。

搞定数据库：表不用多，覆盖核心流程就行

数据库这块别想太复杂。不管啥系统，用户表肯定得有（学号/账号、密码、角色这些）。举个栗子：

图书管理系统：图书表（书名、作者、分类、库存）、借阅记录表（用户ID、图书ID、借阅时间、归还时间）。要是带推荐功能，再加个图书标签表（图书ID、标签），用户借阅记录关联标签，推荐时查同标签图书。
二手交易平台：商品表（标题、描述、价格、发布者ID）、订单表（商品ID、买家ID、订单状态）。

先画个流程：用户注册→发商品→下单→改状态，顺着流程设计表，准没错。记住：表不用多，把核心流程覆盖到就行，冗余字段后期越改越乱～

核心功能咋实现？举个登录+简单推荐的例子

咱拿“登录功能+图书推荐”讲讲代码逻辑（伪代码+思路，不用照搬）。

1. 登录功能（Spring Boot最基础的CRUD）

流程：前端传账号密码→后端查数据库→验证密码→返回结果。代码大概这样：

// Controller层：接收请求，返回结果
@PostMapping("/login")
public Result login(@RequestBody User user) {
    // 调Service层查数据库
    User dbUser = userService.findByUsername(user.getUsername());
    // 验证密码（实际项目要加密，毕设简化版先这么写）
    if(dbUser != null && dbUser.getPassword().equals(user.getPassword())){
        return Result.success("登录成功");
    }
    return Result.error("账号密码错啦");
}

// Service层：调Mapper查数据库（Mapper就是写SQL查用户表）
public User findByUsername(String username) {
    return userMapper.selectByUsername(username);
}

核心逻辑：Controller收参数→Service调Mapper查库→验证返回。这部分只要学过Spring Boot，半小时就能跑通。

2. 图书推荐（加个Redis小亮点）

刚才说“根据借阅记录推荐同类书”，用Redis存用户最近借的书，查标签匹配。代码思路：

// 借阅时，把图书ID存到Redis列表里（用户维度）
stringRedisTemplate.opsForList().leftPush("user:borrow:"+userId, bookId);

// 推荐时，先拿用户借过的书→取它们的标签→查同标签图书
List<String> borrowedBookIds = stringRedisTemplate.opsForList().range("user:borrow:"+userId, 0, -1);
List<Book> borrowedBooks = bookMapper.selectBatchIds(borrowedBookIds);
// 把借过的书的标签全捞出来
Set<String> tags = borrowedBooks.stream().map(Book::getTag).collect(Collectors.toSet());
// 根据标签查同类图书（Mapper写SQL：where tag in (tags)）
List<Book> recommendBooks = bookMapper.selectByTags(tags);

核心逻辑：用Redis存“用户行为”（借阅记录），再用简单的标签匹配实现“推荐”。毕设不需要真的做AI算法，用这种简化版逻辑，既体现技术点，又能落地。