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飞娃B2B2C商城电商系统多用户电商系统源码下载
FeiWa B2B2C借鉴了国内外优秀的开源程序与开发模式，使用面向对象的开发结构、MVC模式、单一入口、ORM影射等。封装了CURD和一些常用操作，在安装部署、数据查询、数据缓存、数据验证、模型处理、视图与布局、路由处理、SEO支持、大数据支持等方面表现稳定。
1、MVC设计
FeiWa B2B2C 商城融合了MVC模式进行开发，系统开发高效，各个节点结构更加清晰。
模型(M)：模型的定义由 Model 类来完成。
控制器(C)：由框架核心和Action共同完成。
视图(V)：由 Tpl 类和模板文件组成。
MVC作为一种模式只是提供了一种敏捷开发的手段，FeiWa系统融入MVC模式但不拘泥于 MVC 本身。
2、缓存机制
FeiWa B2B2C商城支持包括文件缓存、数据表缓存以及从种内存缓存（Redis、APC、Memcache、eAccelerator和Xcache），用户可跟据实际运行环境自行设置。
3、调试模式
系统提供了调试模式，可用于开发过程的不同阶段，包括开发、测试和演示等情况，满足调试开发过程中的日志和分析需要，确定将来系统以最佳的方式进行部署。
4、查询机制丰富
系统内建丰富的查询机制，包括组合查询、复合查询、区间查询、统计查询、定位查询、多表查询、子查询和原生查询，使用数据查询简洁高效。
5、动态模型
系统中无需创建对应的模型类、即可轻松完成CURD操作，使数据库操作更加简洁。
6、支持字段检测
系统支持缓存字段信息，支持非法字段过滤和字段类型强制转换，确保数据操作的安全性。
7、高效的搜索机制
系统引入第三方搜索引擎，使用内存缓存、文件缓存、数据表缓存相结合，最大化减少搜索给系统带来的影响。
8、易用性
LAMP架构保证跨平台、MVC模块化开发保证易维护与扩展、系统架构保证集群部署与扩展。
9、高安全
目录读写分离,框架层验证与过滤、多层级口令保护、完善的角色与权限控制。
10、大数据
缓存集群、数据库集群、存储集群(或分布式)和WEB集群支撑大数据。
11、高并发高可用
数据缓存、动静分离、集群(或分布式)部署支撑高并发，数据库集群、存储集群、宕机检测支撑高可用。
飞娃B2B2C商城电商系统 v1.7.0更新日志
增加三级阶梯批发价格功能
飞蛙B2B2C截图
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