weconnected交友匹配系统

缘由

在大学生活中，我发现很多同学虽然渴望社交，却苦于没有合适的渠道。传统的社交平台要么信息过载，要么匹配机制粗糙。于是，我萌生了开发 weconnected 的想法——一个让用户通过自定义标签（如“摄影”“考研”“Java后端”）快速找到志同道合伙伴的轻量级社交平台。

💡 项目初衷：降低高质量社交的门槛，让“找人”变得更精准、更自然。

项目概览

• 核心功能：
  • 用户注册/登录（含密码加密）
  • 自定义兴趣标签（可增删改）
  • 基于标签的用户匹配与展示
  • 简易个人主页
• 技术栈：
  • 后端：Spring Boot 3 + MyBatis + MySQL + Redis
  • 安全：盐值 + MD5 加密（可后续升级为 BCrypt）
  • 工具：Knife4j（API文档）、Lombok、Maven
  • 前端：Vue 3 + Vite + Vue Router + Axios（借助 CLI 脚手架 + AI 辅助）

后端设计亮点

1. 标签系统设计

• 用户标签存储在表 user中，支持一对多关系。
• 查询“相同标签用户”时，使用 SQL 的 JOIN 实现高效匹配。
• 为提升性能，对高频查询（如热门标签用户列表）引入 Redis 缓存，设置合理过期时间。

2. 安全实践

• 密码采用 盐值 + MD5 加密存储（说明：MD5 已不推荐用于生产，但作为学习项目可接受；后续可替换为 Spring Security + BCrypt）。

3. API 文档与调试

• 集成 Knife4j，自动生成美观的 Swagger UI，方便前后端联调。

前端实现简述

由于我主要专注后端开发，前端借助 Vue 3 官方脚手架（Vite） 快速搭建，并使用 AI 工具辅助编写组件逻辑（如标签选择器、用户卡片渲染）。虽然界面较为简洁，但功能完整、交互流畅。

🙏 欢迎前端高手提 PR 或建议！项目开源地址：https://github.com/darkyellowcat/weconnected

遇到的挑战与收获

• 挑战1：如何高效实现“标签匹配”？
  → 最初用全表扫描，性能差；后改用 Redis 缓存热门标签用户 ID 列表，QPS 提升明显。

• 收获：完整走通一个全栈项目流程，加深了对 Spring Boot、Redis 缓存策略、RESTful API 设计的理解。

下一步计划

• 引入 WebSocket 实现实时聊天
• 用 Spring Security 重构认证模块
• 添加单元测试（JUnit + Mockito）
• 优化前端 UI/UX

结语

weconnected 不仅是一个技术练手项目，更是我对“技术如何解决真实问题”的一次尝试。如果你也在做类似的项目，欢迎交流！也欢迎 Star / Fork 项目，一起让它变得更好 🌟