SpringBoot餐厅评价系统：多维度反馈与高并发处理

1. 项目概述与核心价值

去年夏天，我在一家网红餐厅用餐时遇到件趣事：邻桌客人对着刚上的招牌菜连拍十几张照片，却在社交平台只打了三颗星。服务员紧张地询问原因，客人嘟囔着"照片好看但太咸了"。这个场景让我意识到，当前餐饮评价系统存在两个核心痛点：用户难以精准表达体验，商家无法获取有效改进建议。

这套基于SpringBoot的餐厅菜品评价系统，正是为了解决这个行业痛点而生。不同于传统五星评分，我们构建了多维度反馈体系：

• 基础评分（1-5星）
• 口味标签（咸度/辣度/甜度等）
• 图文评价（支持9图+文字）
• 匿名与追评机制

技术架构采用现在主流的前后端分离模式：

mermaid复制graph TD
    A[Vue3前端] -->|HTTP/JSON| B(SpringBoot后端)
    B --> C[MySQL主库]
    B --> D[Redis缓存]
    B --> E[阿里云OSS]
    C --> F[MySQL从库]

实际开发中发现：当评价包含图片时，传统同步上传方式会导致页面卡顿。我们最终采用先传文字后异步传图的方案，用户提交体验流畅度提升60%

2. 关键技术实现细节

2.1 评价提交的并发处理

高峰期可能出现秒级上千条评价提交，我们设计了三层防护：

1. 前端防抖（300ms间隔）
2. 令牌桶限流（Redis实现）

java复制// 基于Redis的限流器示例
public boolean tryAcquire(String key, int max, int timeout) {
    RedisScript<Long> script = redisScript();
    List<String> keys = Collections.singletonList(key);
    Long result = redisTemplate.execute(script, keys, max, timeout);
    return result != null && result == 1L;
}

3. 数据库队列缓冲（Spring Batch）

实测数据：

• 无防护时MySQL CPU峰值：98%
• 三级防护后峰值：63%

2.2 敏感