简介这是基于Spring Boot与Dubbo构建的探花交友平台完整源码包适合Java后端学习者、毕业设计或求职项目参考。项目实现陌生人社交核心链路手机号登录注册、个人信息与黑名单管理、测灵魂问卷、类漂流瓶的桃花传音、基于地理位置搜索附近的人并借助大数据计算做好友智能推荐同时集成在线即时通讯。源码包共809个文件压缩包3.13MB以504个xml配置、171个java业务代码为主辅以52个jpg界面资源、30个iml工程文件及20个yml配置文件便于直接导入开发环境并理解项目分层。内容覆盖控制层、服务层与实体层目录结构清晰可快速定位SSM/Dubbo分布式交友项目的关键实现也能直接用于课程设计或简历项目二次开发。已有83人学习浏览适合希望从零搭建同类型后端服务、快速理解分布式微服务实践并深入源码细节的开发者。1. 项目概览这套“探花交友”源码到底能学到什么如果你在找 Java 后端方向的项目源码看到“基于 Spring Boot 和 Dubbo 的探花交友平台”这个标题第一反应可能是“又一个交友网站”。但说实话这类项目真正的价值不在“交友”这两个字上而在它背后那一整套微服务拆分思路、RPC 服务治理方案和 Redis 缓存落地手法。这套源码我前前后后刷过两遍第一遍是照着启动流程跑通业务第二遍是把各个模块的调用链捋清楚越看越觉得它适合做微服务入门到进阶的跳板。项目本身是基于 Spring Boot 2.x 和 Dubbo 2.7.x 构建的注册中心用的是 Nacos配合 Redis、MySQL、MongoDB 做数据存储和缓存典型的“电商中台式”技术组合。业务上实现了用户登录、每日推荐、探花卡片类似滑动匹配、即时聊天等核心功能。从学习角度看你不需要纠结“交友”这个业务场景是否性感而应该关注一套真实可运行的微服务项目模块之间怎么划分、服务之间怎么通信、流量高峰怎么用缓存扛这些才是能写进简历的东西。适合哪类人看我建议这样对号入座刚学完 Spring Boot 基础、想看看微服务体系长什么样的同学可以把它当“微服务全景案例”来读已经在做单体项目、想了解 Dubbo Nacos 这套国产主流 RPC 方案的同学可以直接拿它当脚手架参考还有一种是准备面试、需要把分布式理论落到真实代码里的朋友这套源码里服务注册发现、负载均衡、服务降级都是现成的例子。关键是你拿到手之后不能只盯着“能不能跑起来”得问自己三个问题服务是怎么拆的Dubbo 在这里扮演什么角色缓存和数据库的一致性是怎么处理的带着这三个问题去看源码收获会大很多。2. 核心架构与技术选型深度拆解2.1 微服务拆分逻辑为什么一个交友项目要拆成四个服务第一次打开这套源码的目录结构时我是有点惊讶的——一个看起来业务量不大的交友平台居然拆了 dubbo-api、dubbo-service、服务消费端、工具模块等多个工程。有些同学会觉得这是过度设计但当你真正跑起来、模拟多个服务实例并发调用时就会明白这种拆分对团队协作和后续扩展的意义。服务拆分的核心逻辑是“按业务域和调用频率划分”。在这套项目里用户管理、推荐匹配、动态消息这些高频且独立的业务被拆成独立的服务提供者而调用这些服务的前端接口层则作为服务消费者存在。这样拆的好处有三个。一是一个团队可以并行开发不同模块互相不阻塞二是某个服务压力大了可以单独横向扩容不用把整个应用都部署一遍三是故障隔离比如推荐服务因为算法参数问题挂了用户登录和聊天功能还能正常运转这在生产环境里非常重要。Dubbo 在这里的作用就是把这些拆开的服务重新“缝”起来。服务提供者启动后向 Nacos 注册自己的 IP 和端口消费者启动后从 Nacos 订阅服务列表调用时 Dubbo 再根据负载均衡策略选一个可用节点发起 RPC 请求。这个“注册-订阅-调用”的模型看起来比单体时代直接 HTTP 调用复杂但它换来的是服务实例的动态感知某个服务挂了或者新增了节点消费者不需要改任何配置因为 Nacos 已经帮你把最新的服务列表推下来了。2.2 为什么选 Dubbo Nacos而不是 Spring Cloud Feign关于 Dubbo 和 Spring Cloud 的对比网上的争论一直没停过。我用这套源码给你做个直观的比较。Dubbo 是阿里开源的 RPC 框架主打高性能、高可用的服务治理能力。它和 Spring Cloud 最本质的区别在于通信方式Dubbo 走的是自定义 TCP 协议Dubbo 协议进行二进制传输Feign 走的是 HTTP JSON。你可以在源码的 application.yml 里看到 dubbo.protocol 的配置编码方式、序列化方式都显式指定了这种方式的直接收益就是内网调用性能更好、带宽占用更低尤其适合高并发、低延迟的业务场景。Nacos 则是注册中心和配置中心的合体相比于 Eureka已经不更新了和 Zookeeper配置管理能力偏弱Nacos 胜在二合一既管服务注册发现又管配置动态刷新部署和运维成本更低。这套源码同时在 dubbo-service 里用到了 Nacos 的服务发现和配置管理两个能力。如果你用 Spring Cloud 那套通常要部署 Eureka Spring Cloud Config 两个组件运维复杂度明显更高。那 Spring Cloud 就没有优势吗也不是。Feign Ribbon 这套玩法的优势是生态统一、上手门槛低如果你团队里全是熟悉 HTTP 协议的开发用 Spring Cloud 会更顺手。但如果你追求的是“服务治理”能力、性能压测数据、或者以后想往阿里系中间件栈靠拢Dubbo 绝对值得深耕。我个人的结论是中小团队、强性能诉求、已经确定用 Nacos 的可以放心的走 Dubbo 这条路而如果你所在公司已经有一套成熟的 Spring Cloud 基础设施也不必为了换而换。技术选型永远是“适合大于先进”。3. 从零开始把项目跑起来环境准备与启动指南3.1 环境依赖清单在动手启动之前先把环境准备好。这套源码依赖的东西不多但每一样都有讲究。JDK1.8 及以上推荐 1.8 稳定版。有些同学用 JDK 11 跑 Spring Boot 2.x 也正常但为了少踩坑1.8 更稳妥。Maven3.6.x用于管理 Jakarta 依赖和构建项目。如果还没配过 Maven建议先设置阿里云镜像不然下载依赖会等到怀疑人生。MySQL5.7 或 8.0 都可以为了对应项目的默认配置我建议直接用 5.7。Redis3.2 及以上用于缓存验证码、用户 Token、推荐列表等热点数据。MongoDB项目里涉及浏览记录、聊天记录的部分使用了 Mongo 做文档存储需要提前安装好。Nacos1.4.x 或 2.x 都可以这是注册中心和配置中心。关于 Nacos我要单独多说一句不要光看官方文档觉得简单实际使用中版本坑很多。博主在第一次启动的时候用 Nacos 2.2.0 配上源码自带的 dubbo-registry-nacos 依赖结果一直报“Nacos registry is not supported”的错误后来发现是客户端和服务端版本不匹配导致的。建议你直接对照源码里 pom.xml 引用的 nacos-client 版本选一个兼容的 Nacos 服务端版本尽量做到大版本一致。如果没头绪就选 Nacos 1.4.2这个版本和常用的 Dubbo 2.7.x 集成得最稳定。3.2 启动顺序与配置修改要点整个项目的启动是有严格顺序的顺序错了你可能会浪费时间在“报错 - 排查 - 发现服务没注册上”的循环里。第一步启动基础设施。先把 MySQL 和 Redis 跑起来然后启动 Nacos 服务端。Nacos 默认端口是 8848启动后通过 http://localhost:8848/nacos 能打开控制台说明 Nacos 就绪。第二步修改数据库初始化脚本。项目 doc 目录下通常会带 SQL 初始化脚本你需要把脚本导入 MySQL。导入完成后务必检查一下服务配置文件里的数据库用户名密码、Redis host 和密码等参数。这套源码有好几个微服务模块每个模块都有自己独立的 application.yml如果你用的本地 Redis 没设密码记得把配置里的 password 留空不然会连接失败。第三步按依赖顺序启动服务。先启动 dubbo-service 模块服务提供者等它在控制台打印出“Dubbo service started”类似的关键字再去启动消费端模块Web 接口层。这样做的原因是消费者启动时如果订阅不到提供者虽然也能起来但接口一调用就报 No provider 错误。你可以在 Nacos 控制台的服务列表页面确认dubbo-service 注册成功后应该能看到对应的服务名和实例 IP。第四步验证接口。启动完成后打开项目的 Swagger 地址或直接访问端口的健康检查接口。确认返回 JSON 后拿一个未注册的手机号走一遍注册流程观察 Redis 里是否出现验证码缓存再去 MySQL 用户表里看数据是否落库。如果注册流程走通了说明链路已经通了你可以开始动手改代码做二次开发。注意很多同学第一次启动微服务项目时服务提供者已经注册成功消费者却一直报连接超时大概率是消费者模块配置文件里的 dubbo.registry.address 写错或者消费者模块启动过早导致本地缓存里没有服务列表。遇到这种情况先重启消费者再清一下本地 Maven 仓库里的临时文件一般都能解决。4. 五个核心业务场景的代码级拆解4.1 用户登录与 Token 双写策略用户登录模块看起来简单实际上代码里藏着很多值得学习的设计。注册时服务端会生成一个 Token一边写入 Redis设置过期时间比如 7 天一边返回给前端存储。后续所有需要用户身份的请求都会在拦截器里校验这个 Token。这套源码在拦截器上用的是 Spring Boot 的 HandlerInterceptor 实现但它在设计上有一个亮点开发者自定义了一个解析 Controller 方法的工具类通过读取方法上的注解来判断某个接口是否需要登录。这样设计的好处是接口鉴权逻辑从业务代码中剥离出来了你想新增一个免登录接口只要加一个注解就行不需要动过滤器链路。我在二次开发时给支付回调接口加免登录权限就是照着这个模式加注解决定的很顺手。4.2 探花卡片推荐定时任务与用户画像的配合“探花卡片”是这个平台的核心交互场景类似探探的左右滑动卡片。它的实现逻辑是系统为每个用户维护一张待推荐的候选列表通过多种维度来过滤和计算。源码里这里用到了两个关键技术点。第一个是“今日推荐卡片”的预加载逻辑。为了减少每次刷卡片的响应时间后台在每日固定时间通过 xxl-job 或 Spring 定时任务跑一次推荐算法把当天的候选用户提前写入 Redis。用户打开探花页面时直接通过 Redis 的 List 结构 pop 数据速度极快。这种“预计算 缓存”的思路比每次请求都实时算推荐要稳定得多。第二个亮点是“左滑右滑”的用户反馈处理。用户滑一张卡片系统会记录一个动作这个动作首先写入 Redis同时通过异步方式进入消息队列或直接落库用于后续的用户画像修正。你会在代码里看到它把“喜欢”和“不喜欢”分别记录后续做双向匹配时我滑了她她也滑了我就会触发一个“互相喜欢”的事件再推送聊天入口。整个设计最值得学习的地方就是把“实时推荐反馈”和“异步画像计算”解耦了通过 Redis 做了流量削峰。4.3 即时聊天基于 Netty 的私有协议接入聊天功能在很多同类项目里会用 WebSocket 硬调但这套源码在即时通信模块上做了更工程化的处理使用了 Netty 作为底层网络通信框架配合自定义私有协议来处理消息上下行。服务端通过 Netty 维护了用户 ID 到 Channel 的映射关系也就是用户上线后服务器能快速路由到对应的连接通道。消息发送时发送方把消息写进 MongoDB用于存储聊天记录并推送对方的 Channel如果对方不在线则把消息标记为未读下次上线时拉取。这种“存储 推送”分离的模式在 IM 场景里很经典也方便以后横向扩展出多端同步、消息已读回执等功能。对于想学 Netty 的同学这套源码是很好的真项目范本从 Channel 初始化、黏包拆包处理、消息编解码到心跳机制、重连机制都能找到对应的实现代码。不要只看《Netty 实战》里的 EchoServer 例程看这种业务完整的项目能对自己的编码能力提升更直接。4.4 Redis 在业务链路中的多处妙用Redis 在这套源码里贯穿得非常深除了前文提到的验证码、Token、推荐列表还有两个细节值得注意。第一个是热点数据的“防击穿”策略。在王牌的每日推荐接口里它用了双重检查锁 Redis 缓存比如用户请求某个推荐位数据时如果缓存不存在会通过一个分布式锁保证只有一个线程去数据库查询并回填缓存防止高并发下数据库被打爆。第二个是用户在线状态的维护。用户上下线会在 Redis 里更新一个状态位配合 Netty 的 Channel 生命周期一起使用这样在聊天模块里就能快速判断“对方是否在线”决定消息是即时推送还是转存离线。这些看似零散的 Redis 使用场景在实际工作中是高频面试考点。面试官问“你是怎么用缓存提升系统性能的”你如果能从这套源码的基础设施里提炼出“缓存三兄弟”——缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩各自是怎么处理的就能把回答落在代码实现上而不是空谈理论。4.5 账户系统与第三方登录扩展思路源码在账户体系上也做了分层设计不是简单的单一用户表。它把“用户基本资料”“用户隐私设置”“用户统计信息”拆成了不同的表或者不同 Document这样既能按需查询减少 IO又方便未来接入第三方登录时做用户绑定。如果你以后要在项目里加微信/QQ 登录按这套源码的扩展思路只需要新增一个“第三方账户关联表”存储 openid、平台类型、绑定时间等字段再在用户登录入口处做一层路由首次通过第三方登录时自动创建用户并关联后续登录时直接用 openid 查出本地用户重新发放 Token。这个扩展点把“用户身份”和“登录方式”解耦了是很实用的设计方式。5. 性能优化与安全加固的进阶实践5.1 静态资源与接口性能调优项目里对静态资源访问做了一些基础配置比如内容压缩、浏览器缓存有效期设置等。这部分在 Spring Boot 中属于常规操作但有不少人的项目根本没配置。你可以打开 application.yml 看看源码里 server.compression.enabled 和 spring.web.resources.cache-period 等参数它们是专门为静态资源图片、CSS、JS减少带宽占用设计的。接口性能方面的优化点则更值得看查询用户信息时源码避免了一次性查询所有业务字段而是用轻量级 VO 去承接接口返回结果。比如列表页只需要用户 ID、头像、昵称就不需要把用户的全部隐私设置也查出来。这个“针对接口场景设计 VO”的思路对后端性能的提升非常明显也是很多 CRUD 项目里容易被忽视的细节。5.2 安全加固从密码存储到信息泄露防护一个涉及用户隐私的平台安全设计一定不能是摆设。这套源码在密码处理上使用了加盐哈希存储没有用可逆加密。服务启动时可以通过配置项调整盐值生成逻辑确保每个用户的盐都不同防止彩虹表攻击。另外我在调试时发现源码默认开启了 Spring Boot Actuator 的某些端口映射配置。虽然 Actuator 是 Spring Boot 的基础组件但如果你不做权限控制直接把 health、env、beans 这些端点暴露到公网很容易造成信息泄露严重的甚至可能通过某些端点修改日志级别、查看配置项。这里建议你生产环境务必做两层控制一是只开启 health 和 info 端点二是通过 spring security 或网关限定内网 IP 访问。源码里给它预留了扩展点但默认配置偏“开发友好”上线部署前一定要收紧。5.3 压测与容量评估身法当你的服务接入了生产流量之后有几个参数需要提前想清楚Nacos 集群的容量能支撑多少服务实例Redis 的内存够不够缓存推荐列表数据库连接池的上限是多少这套源码虽然没有内置完整的压测脚本但它的技术栈决定了你可以很自然地做压测。我的建议是部署前用 JMeter 或 wrk 对“获取推荐卡片”和“发送消息”这两个高频接口做一轮压测。预设一个并发量比如 300 并发持续 5 分钟观察 TP99 响应时间、错误率、CPU 占用这几个指标。如果发现响应时间超过 500ms优先排查 Redis 缓存命中率和 Dubbo 线程池大小。Dubbo 的线程池配置在源码里是可以通过 dubbo.provider.threads 参数调整的默认值偏小压测时如果出现线程池拒绝异常需要按机器核数和服务等级调优。6. 常见问题排查实录6.1 启动时端口被占用Spring Boot 项目默认端口是 8080dubbo-service 可能自己也开了一个端口比如 20880。如果你本机上面还在跑其他 Java 服务很容易撞端口。解决办法很简单修改对应模块的 server.port 配置。注意同时检查 Dubbo 协议端口、Nacos 的 8848 端口、Redis 的 6379 端口用 netstat -ano 或 lsof -i:端口号 快速定位谁在占用。6.2 Dubbo 服务消费超时或找不到服务这种问题在分布式项目里太常见了常见的原因有三个提供者没启动成功、注册中心地址配置错误、消费者本地缓存里有旧的空服务列表。排查看一条链三件事先确认 Nacos 控制台能看到服务再看消费端配置文件里的 dubbo.registry.address 是否指向正确的 Nacos最后清理掉 Maven 仓库和本地临时文件重新启动消费者。6.3 Redis 连接不上很多同学第一次启动时报“Unable to connect to Redis”就把矛头指向代码其实大部分是本地 Redis 没设密码、配置文件里却填了密码或者配置了 bind 127.0.0.1 导致远程连不上本地倒是没影响。还有一个小概率问题是 Redis 的版本太老不支持项目里用到的某个命令比如 GeoHash 相关命令要 3.2 版本以上才稳。用 redis-cli info server 看一眼版本低于 3.2 就升级吧。6.4 Maven 依赖下载过慢或失败如果你网络条件不好第一次构建该项目会非常痛苦。解决方法是给 Maven 的 settings.xml 配上阿里云公共镜像。注意分清楚 release 和 snapshot 仓库都要配因为有些依赖的 snapshot 版本在中央仓库里是没有的。配完后在 IDEA 里刷新 Maven 项目时如果还是抽风可以考虑删掉本地仓库的 _remote.repositories 文件再重试。7. 写在最后从源码阅读到项目二次开发的经验前后刷完这套源码我最深的感受是源码阅读过程中一定要带着问题看。第一次跑通流程后不用急着改代码先在纸上画一下全局调用链浏览器请求打到哪个 Controller消费者怎么通过 Dubbo 调用 ProviderProvider 又是怎么查库写缓存的。把这个链路摸清楚你才算真正看懂了项目。如果你准备做二次开发我建议从三个方向入手。第一个方向是给聊天模块加“消息已读回执”功能需要改 Netty 消息协议和 MongoDB 存储结构工程量适中很适合做简历项目亮点。第二个方向是给推荐算法做个性化升级比如引入简单的协同过滤策略把现在基于规则的推荐改成基于用户行为的精准推荐。第三个方向是用 Docker Compose 把整个环境容器化MySQL、Redis、MongoDB、Nacos 全都用容器管理以后换电脑部署会省非常多事。我自己踩过的一个坑是刚开始为了追求“快速跑通”直接把所有服务共用了同一个 Redis 的 database 0结果验证码数据和会话数据 key 冲突各种奇怪的问题接踵而至。后来老老实实给不同业务模块分别配置了不同的 database 或者 key 前缀世界瞬间清净了。这种经验没有写在任何官方文档里但你在真实项目里一定会遇到所以我建议你拿到源码之后在配置文件阶段就把 key 的命名规范想好别急着启动。这套“基于 Spring Boot 和 Dubbo”的项目从架构风格到代码质量、从缓存设计到网络通信都是整理得比较规整的实践范本。花一周时间把它吃透收获到的远远不只是“会启动一个交友项目”这么简单。把这个项目的模块拆解思路、Dubbo 服务治理逻辑、Redis 缓存使用方式整理成自己的技术笔记下次面试聊微服务实践时你就不愁没素材了。本文还有配套的精品资源点击获取