随着网络与科技的发展,人们生活节奏也逐渐加快,网络购物已成为人们的一种生活习惯,各种电商平台也因此蓬勃发展。网上购物在为消费者带来方便的同时也为省下门面费的各个卖家带来了巨大利润。与此同时,人们也从信息匮乏时代步入了信息过载时代,为了更好地满足用户需求,一个优秀的购物系统也应主动为每位用户推荐其可能感兴趣的商品。本个性化电商系统正是在这一背景下进行开发的。系统采用微服务架构,将整个个性化电商系统拆分为商品管理、用户管理、商品搜索、商品详情页、购物车管理、订单管理和商品推荐等多个微服务。各微服务采用Spring Boot框架快速搭建,提高了开发效率。运用CAS框架解决了微服务架构下常见的单点登录问题。对于各微服务间的交互,采用Zookeeper完成服务的注册与发现,使用中间件Dubbo完成服务间的调用,同时灵活运用消息中间件ActiveMQ进行服务间的解耦。商品搜索模块采用搜索应用服务器Apache Solr实现商品的高级搜索功能。商品推荐模块运用了Spark框架,包括基于LFM、Item-CF的离线推荐以及基于自定义模型的实时推荐,自定义模型依赖用户的最近几次评分记录实现,计算量小,响应速度快。系统的开发采用前后端分离方式,前端主要运用AngularJS框架,后端主要使用SSM框架。系统数据库采用MySQL和MongoDB,同时使用Redis作为缓存。经过测试,各微服务的独立部署方式有效提高了系统并发量,同时保证了系统的可扩展性。搜索应用服务器Apache Solr的应用实现了商品的高级搜索功能,提升了用户体验。网页静态化技术FreeMarker的运用将商品详情页的响应时间减少了约三分之一,保证了系统的实时性。商品推荐功能的加入吸引了更多的用户,提高了商品销量,增加了系统收益。