随着新冠疫情的持续影响，高校作为人员密集场所，亟需一套科学、高效的管理系统来保障师生健康与校园安全。本文围绕基于SpringBoot框架的疫情期间高校人员管理系统的开发，详细阐述了系统设计、程序实现、源码结构、数据库构建、调试部署、开发环境配置以及数据处理服务等核心环节。
1. 系统概述与需求分析
疫情期间高校人员管理系统旨在实现对师生健康信息、行程轨迹、出入校记录等数据的集中管理。系统需具备用户身份验证、健康日报填报、异常情况预警、数据统计分析等功能，以辅助学校疫情防控决策。
2. 技术选型与开发环境
系统采用SpringBoot作为后端框架，结合MyBatis进行数据持久化操作，前端使用Vue.js或Thymeleaf模板引擎，数据库选用MySQL。开发环境包括JDK 1.8、Maven项目管理工具、IntelliJ IDEA集成开发环境，以及Postman用于接口测试。
3. 程序设计与源码实现
系统采用分层架构，包括控制层、服务层、数据访问层和实体层。主要模块包括：
- 用户管理模块：实现师生信息的注册、登录和权限控制。
- 健康信息模块：支持每日体温、症状等数据的在线填报与查询。
- 行程管理模块：记录师生校内外的行程轨迹，并与风险地区数据进行比对。
- 预警与统计模块：基于规则引擎识别异常数据，并生成可视化报表。
源码结构清晰，遵循RESTful API设计规范，确保代码可维护性和扩展性。
4. 数据库设计与实现
数据库设计包含以下核心表：
- 用户表（user）：存储用户基本信息及角色权限。
- 健康日报表（health_report）：记录每日体温、症状、接触史等。
- 行程记录表（travel_record）：保存行程时间、地点及风险等级。
- 预警记录表（alert_log）：存储系统自动或手动触发的预警信息。
通过索引优化和事务管理，提升数据查询与处理效率。
5. 调试与部署流程
系统调试阶段采用单元测试与集成测试结合的方式，使用JUnit和Mockito框架确保代码质量。部署时，通过Docker容器化技术将应用打包为镜像，结合Nginx实现负载均衡，并部署至云服务器（如阿里云或腾讯云）。同时，配置日志监控与健康检查机制，保障系统稳定运行。
6. 计算机数据处理服务
系统利用SpringBoot内置的调度任务（如@Scheduled注解）定时处理数据，包括：
- 每日自动生成健康统计报告。
- 实时比对行程数据与疫情风险地区列表。
- 数据备份与清理任务，避免数据库过度膨胀。
通过Redis缓存热点数据，提升系统响应速度，并结合消息队列（如RabbitMQ）处理高并发场景下的数据写入。
本系统以SpringBoot为核心，结合现代软件开发实践，构建了一套功能完善、性能稳定的高校人员管理平台。它不仅有效提升了疫情防控的精准度，还为后续扩展（如接入健康码接口、大数据分析）奠定了坚实基础。开发过程中注重代码规范与文档编写，便于后续维护与二次开发。
