随着全球疫情的持续影响，社区作为疫情防控的前沿阵地，亟需高效的信息化管理工具。本文介绍一款基于Node.js后端与Vue前端框架的疫情社区管理系统，结合Java辅助服务，提供完整的程序源码、论文撰写（LW）参考及部署指南，适用于计算机专业毕业设计。
一、系统架构设计
本系统采用前后端分离架构，后端使用Node.js搭建RESTful API服务，处理业务逻辑与数据交互；前端采用Vue.js框架，构建响应式用户界面；部分核心服务通过Java实现，确保系统的高性能与稳定性。数据库选用MySQL，存储社区居民信息、健康数据、物资分配记录等。
二、核心功能模块
- 用户管理：支持管理员、社区工作人员、居民等多角色登录与权限控制。
- 疫情数据监控：实时展示社区疫情动态，包括确诊、疑似病例统计与趋势分析。
- 健康上报：居民可通过系统每日提交体温、症状等信息，自动生成健康档案。
- 物资调度：社区工作人员管理防疫物资库存，并优化分配流程。
- 消息通知：通过短信或系统内消息，及时发布疫情通告与政策更新。
三、技术实现细节
后端采用Express框架构建API，集成JWT进行身份验证，使用Sequelize ORM管理数据库。前端Vue组件化开发，结合Vuex状态管理与Vue Router路由控制，实现模块化与可维护性。Java部分用于处理高并发任务，如数据批量导入与报表生成。系统支持Docker容器化部署，提升环境一致性与运维效率。
四、部署与运维指南
部署环境建议使用Linux服务器，安装Node.js、Java运行环境及MySQL数据库。通过Git克隆源码后，配置环境变量与数据库连接，运行后端服务与前端构建。可使用Nginx进行反向代理，并配置SSL证书以保障数据传输安全。系统服务监控可通过PM2管理Node进程，确保高可用性。
五、毕业设计应用
本系统提供完整源码与文档，适合作为计算机专业毕业设计课题。学生可在此基础上扩展功能，如集成地图API可视化疫情分布，或添加人工智能算法进行风险预测。论文撰写（LW）可围绕系统设计思路、技术选型对比、性能测试等方面展开，突出创新性与实用性。
本疫情社区管理系统以现代Web技术栈为核心，解决了社区防疫中的信息管理难题，为计算机系统服务开发提供了实践案例，兼具学术价值与应用前景。
