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🗣 Wd提问: 本地电商平台开发

🤖 Ai回答:
本地电商平台设计方案

一、系统架构图（文字描述）

前端层
├── Web端（Vue/React）
├── 移动端（Flutter/小程序）
└── API网关（Spring Cloud Gateway）

微服务层（Spring Cloud Alibaba）
├── 用户服务
├── 商品服务
├── 订单服务
├── 支付服务
├── 库存服务
├── 搜索服务
├── 地理位置服务
└── 通知服务

基础设施层
├── MySQL（分库分表）
├── Redis（缓存/分布式锁）
├── Elasticsearch（商品搜索）
├── RocketMQ（异步解耦）
└── 对象存储（OSS）

运维层
├── Kubernetes集群
├── Prometheus（监控）
├── Grafana（可视化）
└── ELK（日志分析）

二、微服务拆分
| 服务名称 | 功能说明 | 技术组件 |

| 用户服务 | 注册/登录/个人中心/收货地址管理 | Nacos, MySQL, Redis |
| 商品服务 | 商品发布/类目管理/库存查询/本地商家管理 | MySQL, RocketMQ, Redis |
| 订单服务 | 创建订单/状态流转/超时取消 | Seata, MySQL, Redis |
| 支付服务 | 聚合支付（微信+支付宝）/退款/对账 | 微信/支付宝SDK, RocketMQ |
| 库存服务 | 实时库存扣减/预占库存/库存预警 | Redis, MySQL, RocketMQ |
| 搜索服务 | 商品全文检索/地理围栏筛选（5km内商家） | Elasticsearch, GeoHash |
| 位置服务 | LBS定位/配送范围校验/骑手调度 | RedisGEO, 高德API |
| 通知服务 | 短信/APP推送/站内信 | 阿里云短信, WebSocket |

三、数据库设计（核心表）
1、商品表（product）
sql
CREATE TABLE `product` (
`id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品ID',
`shop_id` BIGINT NOT NULL COMMENT '本地商家ID',
`name` VARCHAR(120) NOT NULL COMMENT '商品名称',
`geo_hash` CHAR(12) NOT NULL COMMENT '地理位置GeoHash',
`price` DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '价格',
`stock` INT NOT NULL COMMENT '库存',
`category_id` INT NOT NULL COMMENT '类目ID',
`is_local` TINYINT(1) DEFAULT 1 COMMENT '是否本地商品',
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX `idx_geo_hash` (`geo_hash`),
INDEX `idx_shop` (`shop_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

2、订单表（order_info）
sql
CREATE TABLE `order_info` (
`order_id` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '订单号(日期+分布式ID)',
`user_id` BIGINT NOT NULL,
`total_amount` DECIMAL(10,2) NOT NULL,
`pay_status` TINYINT(1) NOT NULL COMMENT '0未支付 1已支付',
`delivery_geo` POINT NOT NULL COMMENT '配送位置坐标',
`create_time` DATETIME NOT NULL,
PRIMARY KEY (`order_id`),
SPATIAL INDEX `idx_delivery_geo` (`delivery_geo`)
) ENGINE=InnoDB;

分表策略：按user_id分16库，每个库64表

3、库存流水（inventory_log）
sql
CREATE TABLE `inventory_log` (
`log_id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`product_id` BIGINT NOT NULL,
`order_id` VARCHAR(32) NOT NULL,
`deduct_count` INT NOT NULL COMMENT '扣减数量',
`status` TINYINT(1) NOT NULL COMMENT '0预占 1确认 2释放',
PRIMARY KEY (`log_id`),
INDEX `idx_product` (`product_id`)
) ENGINE=InnoDB;

四、API设计（核心接口）
| 服务 | 接口 | 方法 | 说明 |

| 商品服务 | /api/product/search | POST | 商品搜索（ES地理位置过滤） |
| 订单服务 | /api/order/create | POST | 创建订单（预占库存） |
| 支付服务 | /api/pay/notify/{channel}| POST | 支付回调（微信/支付宝） |
| 位置服务 | /api/location/nearby | GET | 获取5km内商家（Redis GEO） |

商品搜索接口示例：
java
@PostMapping(/search)
public Result search(@RequestBody SearchRequest request) {
// 1、解析用户位置GeoHash
String userGeo = GeoHashUtil.encode(request.getLat(), request.getLng());

// 2、构建ES查询（关键词+距离过滤）
NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
.withQuery(QueryBuilders.matchQuery(name, request.getKeyword()))
.withFilter(QueryBuilders.geoDistanceQuery(location)
.point(request.getLat(), request.getLng())
.distance(5km))
.build();

// 3、返回结果按距离排序
return esTemplate.search(query, Product.class);
}

五、安全性设计
1、认证授权：
JWT Token认证（网关层统一校验）
OAuth2.0第三方登录
2、数据安全：
敏感字段加密（用户手机号AES加密）
支付签名验证（RSA非对称加密）
3、风险控制：
订单防重（Redis SETNX+订单指纹）
短信防刷（IP+手机号限流）
4、网络安全：
WAF防护（SQL注入/XSS攻击）
HTTPS全链路加密

六、高并发设计
1、缓存策略：
java
// 商品查询示例（缓存穿透解决方案）
public Product getProduct(Long id) {
// 1、布隆过滤器预检
if (!bloomFilter.mightContain(id)) return null;

// 2、查询缓存
String key = product: + id;
Product product = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (product != null) return product;

// 3、查询数据库并设置空值缓存
product = productDao.findById(id);
redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 30, TimeUnit.MINUTES);
return product;
}

2、异步削峰：
订单创建 → RocketMQ → 库存扣减
支付成功 → RocketMQ → 订单状态更新
3、限流降级：
网关层Sentinel限流（QPS 5000）
降级策略：关闭非核心功能（如商品评价）
4、库存优化：
Redis+Lua实现原子扣减
库存分桶设计（避免热点key）

七、部署方案
Kubernetes集群拓扑：

Region: 华东1（主）+ 华东2（备）
├── Node Group（微服务）: 10台 4C8G（弹性伸缩）
├── Node Group（数据库）: 3台 8C16G（SSD磁盘）
├── Node Group（中间件）: 3台 8C32G（Redis/ES/RocketMQ）
└── Ingress: Nginx Controller（带宽1Gbps）

关键部署配置：
1、数据库分库分表：
使用ShardingSphere实现
订单表：`user_id % 16` 分库，`order_id % 64` 分表
2、RocketMQ集群：
2m-2s异步复制模式
订单主题：8分区（保证顺序性）
3、弹性伸缩策略：
yaml
HPA配置示例（订单服务）
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutscaler
metadata:
name: order-service-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: order-service
minReplicas: 3
maxReplicas: 50
metrics:
type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70

八、本地化特色设计
1、地理位置服务：
商家注册时记录GeoHash
Redis GEO计算用户

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