CodeBuddy code AI 协作日志：基于Spring Boot的部门订单系统优化实践

原创

七条猫

发布于 2025-09-26 11:07:52

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在当今数字化时代，部门业务蓬勃发展，订单系统的稳定性和高效性对于部门平台的成功至关重要。近期，我参与了一个基于Spring Boot的系统开发项目，在开发过程中遇到了代码优化和性能提升的难题。幸运的是，我借助了AI工具CodeBuddy进行协作开发，有效解决了问题，提升了开发效率。本文将详细记录此次协作开发的过程。

二、协作场景与工具介绍

（一）协作场景

本次协作主要聚焦于订单系统的代码优化和性能提升，具体涉及订单处理逻辑的优化、数据库查询效率的提高以及系统整体响应速度的改善。

（二）AI工具

使用的AI工具为CodeBuddy，它具备强大的代码生成、分析和优化能力，能够根据开发者输入的需求和代码片段，提供精准的代码建议和优化方案。

三、协作目标

优化订单处理逻辑：减少订单处理过程中的冗余代码，提高处理效率，确保订单能够快速准确地完成。
提升数据库查询效率：优化数据库查询语句，减少查询时间，提高系统的响应速度。
改善系统整体性能：通过代码优化和数据库优化，降低系统资源消耗，提升系统的稳定性和可靠性。

四、协作过程

（一）初始代码生成与问题发现

在项目初期，我使用CodeBuddy生成了订单处理模块的初始代码。代码如下：

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;

    public Order createOrder(Order order) {
        // 简单校验订单信息
        if (order == null || order.getItems() == null || order.getItems().isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("订单信息无效");
        }
        // 保存订单到数据库
        return orderRepository.save(order);
    }

    public Order getOrderById(Long orderId) {
        return orderRepository.findById(orderId).orElse(null);
    }
}

然而，在初步测试过程中，发现该代码存在一些问题：

订单校验不全面：仅对订单和订单项是否为空进行了校验，未对订单项的数量、价格等关键信息进行校验。
数据库查询效率低：在获取订单列表时，使用了简单的findById方法，当订单数量较多时，查询性能较差。

（二）AI提供的帮助与优化建议

1. 订单校验优化

CodeBuddy建议对订单项的数量和价格进行校验，并提供了以下优化后的代码：

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;

    public Order createOrder(Order order) {
        // 全面校验订单信息
        if (order == null) {
            throw new IllegalArgumentException("订单不能为空");
        }
        if (order.getItems() == null || order.getItems().isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("订单项不能为空");
        }
        for (OrderItem item : order.getItems()) {
            if (item.getQuantity() <= 0) {
                throw new IllegalArgumentException("订单项数量必须大于0");
            }
            if (item.getPrice() <= 0) {
                throw new IllegalArgumentException("订单项价格必须大于0");
            }
        }
        // 保存订单到数据库
        return orderRepository.save(order);
    }

    public Order getOrderById(Long orderId) {
        return orderRepository.findById(orderId).orElse(null);
    }
}

2. 数据库查询优化

针对数据库查询效率低的问题，CodeBuddy建议使用分页查询和索引优化。以下是优化后的代码：

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;

    // 创建订单方法同上

    public Page<Order> getOrdersByPage(int pageNum, int pageSize) {
        Pageable pageable = PageRequest.of(pageNum, pageSize);
        return orderRepository.findAll(pageable);
    }
}

同时，CodeBuddy还建议在订单表的id字段上创建索引，以提高查询效率。

（三）关键步骤与流程图

1. 关键步骤

需求分析：明确订单系统的功能需求和性能指标。
初始代码生成：使用CodeBuddy生成订单处理模块的初始代码。
问题发现与反馈：通过测试发现初始代码存在的问题，并向CodeBuddy反馈。
优化建议获取：CodeBuddy根据反馈提供优化建议。
代码优化与实现：根据优化建议对代码进行修改和完善。
性能测试与验证：对优化后的代码进行性能测试，验证优化效果。

2. 流程图

graph TD
    A[需求分析] --> B[初始代码生成]
    B --> C[问题发现与反馈]
    C --> D[优化建议获取]
    D --> E[代码优化与实现]
    E --> F[性能测试与验证]
    F -->|通过| G[项目交付]
    F -->|不通过| C

（四）优化前后对比表格

优化点	优化前	优化后	提升效果
订单校验	仅校验订单和订单项是否为空	全面校验订单项的数量和价格	减少无效订单的创建，提高数据质量
数据库查询	使用简单`findById`方法	使用分页查询和索引优化	查询时间大幅减少，系统响应速度提升

五、最终效果

通过与CodeBuddy的协作开发，订单系统取得了显著的优化效果：

订单处理效率提升：优化后的订单校验逻辑减少了无效订单的创建，提高了订单处理的准确性和效率。
数据库查询性能改善：分页查询和索引优化的应用，使得订单列表的查询时间大幅减少，系统响应速度明显提升。
系统稳定性增强：代码优化和数据库优化降低了系统资源消耗，提高了系统的稳定性和可靠性。

六、协作中的思考与经验总结

（一）思考

在与CodeBuddy协作的过程中，我深刻认识到AI工具在软件开发中的重要作用。它不仅能够快速生成初始代码，还能够根据开发者反馈提供精准的优化建议，帮助开发者解决实际问题。然而，AI工具并不能完全替代开发者，开发者需要具备扎实的专业知识和丰富的实践经验，才能更好地与AI工具协作，发挥其最大价值。

（二）经验总结

明确需求：在使用AI工具进行开发前，必须明确项目的需求和目标，以便AI工具能够提供更准确的代码和建议。
积极反馈：及时向AI工具反馈代码中存在的问题和不足，以便它能够提供更有针对性的优化建议。
结合实践：将AI工具提供的建议与自己的实践经验相结合，进行代码的优化和完善，确保代码的质量和性能。
持续学习：随着AI技术的不断发展，开发者需要持续学习新的知识和技能，以便更好地与AI工具协作，提升开发效率和质量。

通过本次与CodeBuddy的协作开发，我不仅解决了订单系统开发中的实际问题，还积累了宝贵的经验。相信在未来的软件开发中，AI工具将发挥越来越重要的作用，为开发者带来更多的便利和创新。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

腾讯技术创作特训营S15#AI协作日志

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