随着互联网技术的飞速发展和人们健康意识的提升，对绿色、有机、可溯源农产品的需求日益增长。为了有效连接优质农产品生产端与消费端，推动绿色农业的发展，本文设计并实现了一个基于SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis）框架的绿色农产品推广应用网站，即“果蔬商城”。该系统旨在构建一个集水果、蔬菜等农产品展示、在线交易、信息推广于一体的综合性电子商务平台，是计算机网络工程在农业信息化领域的一次典型应用。
一、 系统架构与技术选型
本系统采用经典的B/S（浏览器/服务器）架构，分为表示层、业务逻辑层和数据持久层，实现了前后端分离的开发模式。
- 技术栈：
- 后端框架：采用SSM框架整合。Spring作为核心容器，负责业务对象的管理和依赖注入；Spring MVC作为Web层框架，处理用户请求和响应；MyBatis作为持久层框架，负责与数据库的交互，通过灵活的SQL映射提高了开发效率。
- 前端技术：使用JSP、HTML5、CSS3和JavaScript（配合jQuery库）构建用户界面，确保页面的动态交互与良好用户体验。
- 服务器：Tomcat作为Web应用服务器。
- 数据库：MySQL数据库，用于存储用户信息、商品数据、订单记录等。
- 其他技术：采用Maven进行项目构建和依赖管理，使用Git进行版本控制。
- 架构优势：SSM框架组合使得系统层次清晰，耦合度低，易于维护和扩展。Spring的AOP支持便于实现事务管理、日志记录等通用功能；MyBatis的半自动化特性在保持SQL灵活性的减少了冗余代码。
二、 系统核心功能模块设计
系统主要分为前台用户系统和后台管理系统两大部分。
1. 前台用户系统（果蔬商城）：
* 用户模块：实现用户注册、登录、个人信息管理、收货地址管理等功能。
- 商品展示模块：分类（如水果、蔬菜、粮油等）展示绿色农产品，支持按品类、价格、销量等多维度搜索与排序。提供商品详情页，展示产品图片、规格、产地、绿色认证、种植过程等详细信息，突出“绿色”属性。
- 购物车与订单模块：用户可将心仪商品加入购物车，统一结算。支持生成订单、在线支付（集成第三方支付接口模拟）、查看订单状态（待付款、待发货、待收货、已完成）及订单历史。
- 信息推广模块：设立“绿色农业”资讯板块，发布有机种植知识、农产品溯源故事、健康饮食文章等，起到推广和教育用户的作用。
- 评价与反馈模块：用户可对购买的商品进行评价，并向平台提交反馈意见。
2. 后台管理系统：
* 商品管理：后台管理员可对商品进行增删改查，管理商品分类、库存、上下架状态。
- 订单管理：处理用户订单，更新发货状态，管理物流信息。
- 用户管理：查看和管理注册用户信息。
- 资讯管理：发布和管理前台推广文章内容。
- 系统监控：查看基本的销售数据统计（如热销商品）。
三、 数据库设计
根据系统需求，设计了核心数据表，包括：
用户表(user)：存储用户账号、密码（加密存储）、联系方式等。
商品表(product)：存储商品名称、分类ID、价格、库存、详情描述、绿色认证标识、主图等。
商品分类表(category)：存储水果、蔬菜等分类信息。
订单表(orders)与订单明细表(order_item)：存储订单主信息及所购商品明细。
购物车表(cart)：存储用户临时选购的商品。
资讯表(news)：存储推广文章信息。
表之间通过外键关联，确保数据的一致性和完整性。
四、 计算机网络工程实践要点
- HTTP协议应用：系统基于HTTP/HTTPS协议实现客户端与服务器的请求-响应通信，Spring MVC的控制器（Controller）负责解析请求参数，调用服务，并返回模型数据或视图。
- 会话管理：利用Session机制（或Token机制）管理用户登录状态，确保用户操作的身份合法性，如在购物车和订单生成过程中标识用户身份。
- 网络数据安全：对用户密码进行MD5/SHA等加密存储；对敏感操作（如支付、信息修改）进行权限验证；通过过滤器（Filter）防止SQL注入和XSS攻击，体现了网络安全的基本考量。
- 应用部署：项目最终打包为WAR文件，部署到Tomcat服务器，通过配置服务器连接池（如Druid）优化数据库连接这一关键网络资源的管理。
五、 与展望
本项目成功将SSM框架应用于绿色农产品电子商务领域，构建了一个功能相对完备的“果蔬商城”。它不仅实现了基本的在线交易功能，更通过专门的信息模块强化了绿色农产品的推广属性，符合当下消费趋势。从计算机网络工程角度看，该项目完整实践了Web应用从设计、开发到部署的全过程，涉及了网络协议应用、数据交互、安全防护等关键知识点。
系统可在以下方面进行扩展：集成真正的第三方支付接口和物流跟踪API；引入Redis缓存提升商品列表等热点数据的访问速度；开发微信小程序或APP客户端，拓宽用户访问渠道；利用大数据分析技术，实现个性化商品推荐，进一步提升平台的智能化水平和推广效果。
