简介：面向高校课程设计及毕业设计场景的SpringCloud+Mysql房产销售平台源码包，完整涵盖前后端代码、数据库脚本与说明文档。系统基于Spring Cloud微服务架构，以MySQL存储房源及用户数据，实现管理员对用户和房源信息的管理，客户登录后可查看房源、在线签约，贴合实际业务需求。资源共811个文件，包括130个Java后端源码、48个Vue前端页面、44个CSS及HTML页面、SQL初始化脚本、运行脚本和项目说明等，整体压缩包约20MB，目录结构清晰，便于直接导入IDE运行或二次开发。当前已有70人学习下载，特别适合需要快速搭建微服务项目、完成课程设计或毕业设计答辩的学生参考，可帮助理解从需求分析、功能设计到代码落地的完整流程。

1. 毕设答辩现场，别让“微服务”三个字变成扣分项

如果你正对着“SpringCloud+Mysql房产销售平台（源码+lw）”这个标题犹豫，大概率是在准备Java方向的毕业设计或简历项目。这类项目在课程设计里很常见，难的不是功能本身，而是它挂了个“微服务”的名头。很多人的做法是把一个单体项目拆出两个Module，调通几个Feign接口，答辩就算过了——但评委最爱问的恰恰是“你这套架构，到底解决了单体会解决不了的问题”。

这篇文章会从一个能跑的框架出发，把服务拆分、数据库设计、核心交易链路和排查逻辑串起来。它不附赠代码包，但读完你能搭出一套面对评委和面试官都站得住脚的方案。适合已经学完Java基础、想拿微服务项目当毕设的在校生，以及想快速评估“这套技术组合值不值得投入”的初级开发。核心判断先放在前面：SpringCloud网关和注册中心在简历和答辩里是加分项，但如果数据表设计得稀烂，微服务只是给翻车找了个更大的舞台。

2. 先拆分服务，还是先设计表：SpringCloud骨架的搭建顺序

很多教程喜欢一开始就端出完整的项目目录，但动手搭骨架之前，你得先想明白一个问题：一个房产销售平台，凭什么要拆成微服务？不是因为有SpringCloud这个词，而是因为在这个场景里有三个独立的业务关注点——房源信息维护、客户和经纪人的匹配、以及最终签约交易。它们的变更频率和并发压力都不同，这才有了拆分的业务依据。

2.1 模块划分：把业务域切成几个独立进程

参考表里这套划分，是目前这类项目里最省力又不失分的一种。服务拆大了会被问“这跟单体有什么区别”，拆小了会被问“你怎么保证数据一致”。按下面这个粒度切，正合适。

注意一个细节：网关和注册中心不连数据库，这本身就是微服务设计的一种表达——无状态节点才能水平扩容。评委如果问“网关挂了怎么办”，答案是“再开一个，它没存任何状态”。如果问“微服务和分布式的区别”，你就讲服务注册发现和独立部署，别把分布式事务那套很重的东西前置到开篇。

创建骨架时，手动新建一个空的Maven父工程，逐个加入SpringBoot和SpringCloud依赖，比从IDE模板生成更能暴露版本兼容问题。SpringBoot 2.7.x配合SpringCloud 2021.0.x是稳定性较好的组合，别追新版本，新版本（比如SpringBoot 3.x）强制要求JDK17，毕业设计的环境往往还在JDK8。

2.2 注册中心与网关配置：两个yaml把服务串起来

注册中心建议用Nacos而不是纯Eureka。理由很实际：Eureka 2.x已经停止维护，而Nacos自带配置中心功能，能在答辩时多一个“配置动态刷新”的亮点。启动Nacos的方式不做展开，核心在于把每个服务的引导配置写对。

# bootstrap.yml（以 house-service 为例，其他服务照抄并改端口和名称） spring: application: name: house-service cloud: nacos: discovery: server-addr: 127.0.0.1:8848 namespace: public datasource: url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/house_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: yourpassword driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver mybatis-plus: mapper-locations: classpath*:mapper/*.xml configuration: map-underscore-to-camel-case: true server: port: 8101

配置里最容易翻车的是serverTimezone。MySQL 8.x的驱动要求显式指定时区，否则会直接报时间差8小时的诡异问题。另外，注意这里的datasource配置放在bootstrap.yml里，是因为Nacos后续要接管配置中心，届时配置会从远程拉取；现在这个阶段，写在bootstrap里能让application.yml更干净。MyBatis-Plus的map-underscore-to-camel-case是下划线转驼峰，数据表字段用snake_case时Java实体就不用写一堆@TableField注解了。

2.3 网关路由：把请求转发到正确服务的开关

SpringCloud Gateway是基于WebFlux的响应式网关，配置路由后，它负责把外部请求转发到内部服务。

# application.yml（位于 gateway-server） spring: cloud: gateway: routes: - id: house-route uri: lb://house-service predicates: - Path=/api/house/** - id: order-route uri: lb://order-service predicates: - Path=/api/order/** discovery: locator: enabled: true lower-case-service-id: true server: port: 8080

这里lb://前缀表示从注册中心按负载均衡策略找服务实例，Path谓词做前缀匹配。还有一点需要注意：discovery.locator.enabled开启后，网关会自动把已注册的服务暴露为路由，开发期方便，但答辩时最好关掉它，改用自己的显式路由，否则别人查你项目会看到一堆没有business意义的自动路由，反而显得没有思考过安全边界。

3. 房产数据落到MySQL：表结构设计比写代码更决定成败

微服务的架子搭起来后，MySQL的戏份就开始了。很多毕设项目表设计得极其清爽，但字段类型和时间处理上经常被面试官一票否决。这一章给出的表结构，是按“满足演示完整度 + 能扛住追问”两个标准来设计的。

3.1 核心五张表：从房产到成交的完整链路

一个房产销售平台最少需要五张业务表：房产信息表、客户表、经纪人表、订单表和看房记录表。下面这段DDL是抽取了核心字段的精简版，实体类可以直接对标。

-- 房产信息表 CREATE TABLE house_info ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', house_no VARCHAR(32) NOT NULL UNIQUE COMMENT '房源编号', title VARCHAR(128) NOT NULL COMMENT '房源自定义标题', area DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '建筑面积(平米)', total_price DECIMAL(12,2) NOT NULL COMMENT '总价(万元)', unit_price DECIMAL(12,2) GENERATED ALWAYS AS (total_price * 10000 / area) STORED COMMENT '单价(元/平米)', house_type TINYINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '1新房 2二手房 3出租', status TINYINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '0在售 1已订 2已售 3下架', create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, KEY idx_area_price (area, total_price), KEY idx_status (status) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='房产信息表'; -- 订单表 CREATE TABLE sale_order ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, order_no VARCHAR(64) NOT NULL UNIQUE COMMENT '订单编号，用雪花算法生成', house_id BIGINT NOT NULL, customer_id BIGINT NOT NULL, broker_id BIGINT NOT NULL, amount DECIMAL(12,2) NOT NULL COMMENT '成交金额', status TINYINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '0已认购 1已签约 2已过户 3已取消', create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, KEY idx_house (house_id), KEY idx_customer (customer_id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='房产销售订单表';

这套设计有三个用心点。第一，total_price和unit_price里我用了生成列（GENERATED ALWAYS AS），这个在答辩时能光明正大说“数据库保证计算一致性，杜绝Java里手算单价可能产生的精度漂移”。第二，金额字段一律用DECIMAL，不用FLOAT或DOUBLE——面试官问到“金额能存float吗”这个问题，答案必须脱口而出“不能，二进制浮点会产生0.1+0.2不等于0.3的问题”。第三，时间戳同时建了create_time和update_time，而且让数据库自动维护，配合MyBatis-Plus的字段自动填充，Java代码里一个set方法都不用写。

3.2 房屋搜索怎么走索引：一条SQL看清MySQL优化器意图

写Java后端代码前，先把这条查询练成肌肉记忆，因为location and price范围查询是房产平台最常见的真实需求。

-- 查询某区域面积在90-120平米之间、总价200万以下的在售房源 SELECT id, house_no, title, area, total_price, unit_price FROM house_info WHERE status = 0 AND area BETWEEN 90 AND 120 AND total_price < 200 ORDER BY total_price ASC LIMIT 10;

这条SQL对应建索引的策略：在status列建普通索引，在area和total_price组合列建联合索引。最左前缀原则下，WHERE里status用等于、area用范围、total_price用范围，联合索引（status, area, total_price）可以完整覆盖这个查询条件。用EXPLAIN看执行计划时，如果Extra列出现Using index condition，就说明索引下推生效了。这一点写到论文里是亮点：用索引下推而不是简单的“建了索引就快”。

3.3 配置连接池与分页插件：让MyBatis-Plus替你做粗活

MySQL连接池用HikariCP，它是SpringBoot的默认选项，性能足够且配置最少。分页插件用MyBatis-Plus自带的PaginationInnerInterceptor，需要手动配置一个配置类。

// MybatisPlusConfig.java @Configuration public class MybatisPlusConfig { @Bean public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() { MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor(); PaginationInnerInterceptor pagination = new PaginationInnerInterceptor(DbType.MYSQL); pagination.setMaxLimit(500L); // 每页最多500条，防止一次性拉爆内存 pagination.setOverflow(false); // 超出最大页数时的处理，false表示返回空页 interceptor.addInnerInterceptor(pagination); return interceptor; } }

分页插件的setMaxLimit这条有必要单独说明：即使你在页面端做了分页控件，后端的limit上限也必须强制写死。原因很简单，线上环境有攻击者可以直接拼接pageSize=999999，没有MaxLimit相当于把一个百万行的表直接抽干。这套配置也体现了“后端永远不信任前端传入参数”的防御习惯，答辩老师很吃这个细节。

4. 从查询房源到生成订单：微服务间的调用链路与数据一致性设计

前两章已经覆盖了骨架和数据库，这一章开始串起来跑交易链路。一个购房人从浏览房源到认购签单，过程中会经过网关、房产服务、订单服务和客户服务，这就是微服务项目最有价值的一段旅程。

4.1 通过Gateway发起请求：前端只认一个出口

对这个架构最透彻的理解方式是自己去敲这段Controller和Service，别只停留在跑通现象上。先看房产业务侧开给前端的接口。

// HouseController.java -- house-service @RestController @RequestMapping("/api/house") public class HouseController { @Resource private HouseService houseService; @GetMapping("/list") public R<IPage<HouseVO>> list(@RequestParam(defaultValue = "1") Integer pageNum, @RequestParam(defaultValue = "10") Integer pageSize, HouseQuery query) { IPage<HouseVO> page = houseService.queryPage(pageNum, pageSize, query); return R.ok(page); } }

网关那层已经做好了/api/house/**的路由，前端只需要向网关的8080端口发出/api/house/list请求，Gateway会自动转发到house-service实例。注意Controller返回的是统一的R对象，这也是工程化习惯之一——所有接口返回结构一致（code、message、data），对前端联调非常友好。如果你直接返回了IPage的裸对象，将来想加个签名或者国际化，前端就痛苦了。

4.2 OpenFeign声明式调用：在订单服务里拉起房产和客户的数据

用户点击“购买”按钮时，订单服务需要同时确认房产存在、客户存在，并执行一系列校验。这个场景适合用OpenFeign做服务间远程调用，它把HTTP请求封装得像本地方法一样。

// OrderServiceClient.java -- 位于order-service中，用于调用远程house-service接口 @FeignClient(name = "house-service", path = "/api/house") public interface HouseFeignClient { @GetMapping("/detail/{id}") R<HouseVO> getHouseDetail(@PathVariable("id") Long houseId); }

// OrderServiceImpl.java @Override @Transactional(rollbackFor = Exception.class) public R<String> createOrder(CreateOrderRequest request) { // 1. 校验数据：调用房产服务，确认房子在售 R<HouseVO> houseResult = houseFeignClient.getHouseDetail(request.getHouseId()); if (!houseResult.isSuccess() || houseResult.getData() == null) { return R.fail("房产不存在"); } HouseVO house = houseResult.getData(); if (house.getStatus() != 0) { return R.fail("该房源已下架或已售出"); } // 2. 生成订单号并落库 SaleOrder order = new SaleOrder(); order.setOrderNo(IdWorker.getIdStr()); // 雪花算法，全局唯一不含业务信息 order.setHouseId(request.getHouseId()); order.setCustomerId(request.getCustomerId()); order.setBrokerId(request.getBrokerId()); order.setAmount(house.getTotalPrice()); order.setStatus(0); orderMapper.insert(order); // 3. 远程修改房产状态为“已订” R<Void> lockResult = houseFeignClient.lockHouse(request.getHouseId()); if (!lockResult.isSuccess()) { throw new RuntimeException("锁定房源失败"); } return R.ok("认购成功"); }

核心逻辑在第三步：防止超卖的手段，是“先查状态、再写订单、最后改状态”，但用微服务之后，这三步是跨进程的。这里必须依赖一种近似于乐观锁的思路——house-service的lockHouse接口在更新status时带条件status=0。SQL形如UPDATE house_info SET status=1 WHERE id=#{id} AND status=0。如果影响行数为0，说明有其他人先锁定了，当前请求就是冲突方，抛异常交给全局异常处理器。

有读者可能会问“这算分布式事务吗”——严格说不算，它只是最朴素的一致性控制。更好的方案是引入Seata的AT模式，但对于毕设项目而言，引入Seata会多出一套事务协调器的部署复杂度，而且需要在服务间传递全局事务ID。我在自己经手的这类项目里通常这样定边界：跨服务操作的窗口期小于100毫秒，就用水位线“状态字段乐观更新（status=0作为条件）”过滤并发冲突；只有在订单支付这类强一致场景才考虑分布式锁。你要在答辩里主动说清楚这个取舍的边界，评委问“为什么不引Seata”时，这是一个有明确论据的回答。

4.3 缓存热度与高并发窗口：Redis的读写分离目前不引入

你一定会在论文里提到“高并发”，但房产平台真正的高频场景是房源搜索。在MySQL层面做覆盖索引能抗住一定压力，如果预计性能不够，常见做法是在house-service前面加一层Redis缓存。但这一步在多数毕设场景下不是必要的，因为MySQL单机支撑每秒几千次简单查询没有压力。

我的落地习惯是：先用MySQL覆盖索引扛住核心列表页，只在详情页针对单条房源添加Redis缓存并设置30秒过期。这比一上来就维护整个列表页的缓存要容易得多，也不会引入缓存穿透和雪崩这些需要额外聊的问题。

5. 避坑记录：微服务+MySQL组合下最常见的5个翻车现场

我见过太多项目代码能跑通演示，但一部署到新电脑或一上答辩演示机就当场崩掉的案例。这一章的排查记录，是我按真实承受过的教训整理的，每个场景都对应一组明确的现象、原因和解决动作。

5.1 服务启动后注册不到Nacos，网关404

现象：启动多个服务，Nacos控制台里只有gateway和auth，house-service怎么也找不到。

原因：house-service的pom里缺少spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery依赖，或者bootstrap.yml没有被SpringBoot读取——后者通常是因为没有引入spring-cloud-starter-bootstrap依赖。SpringBoot 2.7之后默认不再读取bootstrap.yml，这是一个坑。

解决：先确认pom里同时有加粗的三剑客依赖：nacos-discovery、bootstrap、loadbalancer。注意circuit breaker的引入顺序也会影响注册中心发现，去掉无用的spring-cloud-starter-circuitbreaker-*再重启。

5.2 Feign调用报Connection refused，但服务实例明明活着

现象：网关转发正常，手敲服务接口也通，但Feign一调用就Connection refused。

原因：OpenFeign在SpringCloud 2021.x之后必须配合Spring Cloud LoadBalancer使用，你只引入了openfeign依赖，没有引入spring-cloud-starter-loadbalancer。没有负载均衡器时，Feign直接拿服务名去解析成IP，解析不到自然连接拒绝。

解决：在order-service的pom里补上spring-cloud-starter-loadbalancer依赖，并确保Feign的@FeignClient中name属性写的是服务名（例如name = "house-service"）而不是IP地址。

5.3 MySQL 8.0驱动报Public Key Retrieval is not allowed

现象：项目刚启动，日志中抛“Caused by: java.sql.SQLNonTransientConnectionException: Public Key Retrieval is not allowed”。

原因：使用MySQL 8.0及以上版本时，如果用户没有用SSL连接，驱动使用caching_sha2_password认证时默认不允许在客户端直接获取服务端公钥。

解决：在JDBC连接串上加allowPublicKeyRetrieval=true&useSSL=false。注意useSSL只能是false，不要设置成true或空着，否则在部分MySQL客户端下也会出现类似问题。

5.4 本地跑得好好的，部署到云端数据库报了时区错乱

现象：用Navicat或SQLyog导入数据后，接在自己的电脑上时间正确，部署到云服务器后所有时间字段差了8小时。

原因：云服务器所在时区往往是UTC，而本机是CST8（中国标准时间）。MySQL连接串中serverTimezone=Asia/Shanghai只作用于客户端连接告诉服务器“请求需要按上海时区解释”，但如果服务器本身是UTC，DATETIME的写入会在默认值时出现偏移。

解决：在云服务器上执行date查看系统时区，使用SET GLOBAL time_zone = '+08:00'来修改MySQL的全局时区，并把连接串参数固定为serverTimezone=Asia/Shanghai。最稳妥的做法是DDL中所有时间字段统一用DATETIME，不依赖数据库默认时区的字符串。

5.5 分页插件遇上限量查询，Page总数显示异常

现象：关闭分页插件的MaxLimit后，Page.getTotal()返回总数正确，但getRecords()报错“sql violates the limit”。

原因：PaginationInnerInterceptor的setMaxLimit会在SQL拼接阶段拦截，如果Page对象里传入的size超过MaxLimit，插件会直接替换SQL的LIMIT。如果你在SQL里手动写了LIMIT 500，插件又追加LIMIT，就重复了。

解决：统一在Page对象传入的参数做前端校验（pageSize限制在1-500），同时后端分页插件中不要再用setMaxLimit，或者干脆从依赖里不要去动它。这个案例提示，不要既在应用层做限制又在SQL层写死，选择一个入口去限制即可。

6. 给网关加一道统一的Token校验：一个提升安全性的具体技巧

标题里的“源码+lw”可说范围里，security往往是文档凑字数的重灾区。如果能在答辩前给网关加上统一Token校验，并解释“为什么选择在网关层做而不是在各服务做”，这一章的内容能直接变成你项目的护城河。我在这个项目上的最后一步，就是给gateway-server加了一次性处理。

核心思想是：所有进入/ api/**的请求，都先去Redis查一下Token对应的用户ID是否存在，存在则放行，并在请求头中追加X-User-Id，下游服务通过Filter读取该头即可识别用户身份。

// AuthGlobalFilter.java -- 网关全局过滤器 @Component public class AuthGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered { @Resource private StringRedisTemplate redisTemplate; // 引入的是spring-boot-starter-data-redis private static final String[] WHITE_LIST = {"/api/auth/login", "/api/house/list"}; @Override public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) { ServerHttpRequest request = exchange.getRequest(); String path = request.getPath().value(); // 白名单直接放行 for (String whitelist : WHITE_LIST) { if (path.startsWith(whitelist)) { return chain.filter(exchange); } } String token = request.getHeaders().getFirst("Authorization"); if (token == null || !token.startsWith("Bearer ")) { return this.unauthorized(exchange); } String realToken = token.substring(7); String userId = redisTemplate.opsForValue().get("token:" + realToken); if (userId == null) { return this.unauthorized(exchange); } // 透传用户ID到下游服务 ServerHttpRequest mutatedRequest = request.mutate() .header("X-User-Id", userId) .build(); return chain.filter(exchange.mutate().request(mutatedRequest).build()); } private Mono<Void> unauthorized(ServerWebExchange exchange) { exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED); return exchange.getResponse().setComplete(); } @Override public int getOrder() { return -100; // 数字越小，执行顺序越靠前 } }

代码里两个细节值得你在答辩时主动提：一是白名单的配置目前硬编码在代码里，更优雅的做法是挪到Nacos配置中心并支持热更新；二是Token存储选择Redis而不是JWT自解释，好处是立即可注销，坏处是每次请求多一次Redis访问，在这个并发量级下完全不是问题。另外注意Filter里用的都是WebFlux原生的ServerHttpRequest和Mono类型，因为网关基于WebFlux，不能用Servlet那套HttpServletRequest，这是前后端分离场景从单体迁移到微服务最容易踩的类型混淆点。

这个网关过滤器做完后，auth-service只负责登录和生成Token，house-service和order-service自己完全不用关心Token怎么解析，真正做到了“认证集中、业务解耦”。我常跟人说，微服务项目最值钱的不是它用了Eureka还是Nacos，而是你能不能在关键路径上做出一两个有逻辑取舍的决定。这个Token校验放网关，就是一个能在答辩时让你多讲三分钟的设计决策。

希望这篇笔记，能在你从“只会跑通源码”走到“能说清每一处为什么”的路上，帮你省下几个晚上琢磨配置的力气。

本文还有配套的精品资源，点击获取