vivo 全球商城:電商平臺通用取貨碼設計

来源:https://www.cnblogs.com/vivotech/archive/2022/09/13/16649942.html
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本文主要給出了電商平臺通用取貨碼的完整設計思路,按此思路可以實現大多數核銷類券碼的生成問題,也能夠滿足SaaS化的業務 ...


vivo官網商城開發團隊 - Zhou Longjian

一、背景

隨著O2O線上線下業務的不斷擴展,電商平臺也在逐步完善交易側相關的產品功能。在最近的需求版本中,業務方為進一步提升用戶的使用體驗,規划了取貨碼生成及訂單核銷相關邏輯,目的是讓線上的用戶在付完款之後能夠到店取貨或者安排導購派送。

日常生活中,我們對取貨碼、核銷這類功能使用的經歷大部分都來自:看電影前取票、吃飯後出示券碼、快遞櫃取包裹等等,它們都有一些類似的特點,比如:

  • 取貨碼長度相對較短,比起動輒十幾二十位訂單號,幾位的數字碼更方便記憶和輸入;

  • 除了數字取貨碼,還提供二維碼,方便終端進行掃描並核銷。

取貨碼使用起很簡單,然而像“冰山”一樣,隱藏在簡單外表下麵卻需要嚴謹的設計和細緻的邏輯,可以說麻雀雖小五臟俱全。本文介紹的設計也比較有趣,而且按此思路可以實現市面上大多數核銷類券碼的生成,同時也能滿足業務的SaaS化,算是一個相對通用的能力,在此把整個設計分享給大家。

圖片

(圖片來源:pixabay.com

二、簡單系統的單表業務

如果業務的體量不大,店鋪流量比較小,未形成平臺的規模,比如給個體經營者使用的系統。那麼取貨碼或券碼的實現就比較簡單,跟訂單共用一張大橫表或者使用擴展表跟訂單進行關聯就行了,這個階段也無需做過度設計。

表的設計如下圖:

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不過需要註意的是一般訂單號都是比較長的,通常都在十幾二十位(當然也有比較短的訂單號,如果訂單號比較短,取貨碼也可採用訂單號)我們假設訂單號18位,取貨碼8位,即訂單號的取值範圍遠大於取貨碼,那麼在訂單號的生命周期內,取貨碼是有很大幾率存在重覆的。解決起來相對簡單,我們只需要保證在任意條件下,未核銷狀態的數字碼不重覆即可,也即已核銷的數字碼可以回收利用。

那麼取貨碼的生成邏輯就很清晰了,下麵用偽代碼模擬真實的實現邏輯:

偽代碼實現

for (;;) {
   step1 獲取隨機碼:String code = this.getRandomCode();
   step2 執行SQL:SELECT COUNT(1) FROM order_main WHERE code = ${code} AND write_off_status = 0;
   step3 判斷是否可以插入:if ( count > 0) { continue; }
   step4 執行數據寫入:UPDATE order_main SET code = ${code}, qr_code = ${qrCode}, write_off_status = 0 WHERE order_no = ${orderNo}
}

*註意:這裡step2和step4不是原子操作,存在併發問題,實際應用中最好使用分散式鎖,把操作鎖住。

三、 複雜平臺的分庫分表業務

通過簡單的單表設計,我們能管窺一斑,瞭解取貨碼大致的實現邏輯。不過我們在把簡單方案往大型項目上進行落地的時候,就需要考慮很多方面,設計也需要更精巧。SaaS化的電商平臺會比簡單的單表業務複雜很多,重點體現在:

  1. SaaS 產品涉及的店鋪很多且訂單量大,需要設計大容量存儲,所以訂單表基本使用分庫分表,顯然作為訂單附屬的取貨碼表也得使用相同的策略;

  2. B端和C端用戶的體驗非常重要,服務端介面的設計需要充分考慮魯棒性,完善最基本的重試及容錯能力;

  3. 不同業務方對於取貨碼的要求可能不太一樣,取貨碼的設計需要具有通用性以及個性化的配置屬性。

3.1 詳細設計

取貨碼表的設計推薦使用和訂單一致的分庫分表策略,好處是:

  1. 和訂單一樣,支撐海量訂單行的存儲;

  2. 方便利用同樣的分庫分表因數進行查詢(例如:open_id、member_id)。

在考慮落地實現上,我們遇到了第一個討論的點,那就是取貨碼是做到“門店唯一”還是“全局唯一”?

3.2 門店唯一方案

剛開始考慮使用類似飯館取餐碼類似的邏輯,保證取貨碼在各自門店保持唯一就行了。類似如下圖交互,圖中用戶A和用戶B持有相同的取貨碼,用戶A、B分別去他們對應的店鋪完成核銷,整個交易過程就結束了。但是這得保證用戶A和B能正確地在各自訂單歸屬的店鋪完成核銷,顯然這個方案是帶有風險的!

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下圖所示的這種情況下,用戶A、B也能正常核銷,不過串單了,原本屬於用戶A的訂單被用戶B核銷了。這種問題出現的本質原因在於純粹的數字碼無法帶有用戶的標識,雖然可以在核銷前做人為的核驗身份來避免,但依然屬於高風險的系統設計,所以門店唯一方案不可取!

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3.3 全局唯一方案

全局唯一方案風險小,但實現難度稍高一點。核心問題在於如何判定隨機生成的取貨碼是全局唯一的,當然如果系統本身依賴ES這類存儲介質,可以在插入前先查詢ES,不過查詢和寫入ES對於實時性介面來說稍微有點重,沒有直接查庫表來得直接。假設某業務方分成了4個庫4張表,總計16表,取貨碼的長度確定為8位,那如何在多庫多表的Mysql中查詢並保證全局唯一呢?遍歷表的方式肯定不可取!

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為解決上述的疑問,我們在設計的時候可以在取貨碼的編排上做點文章,如下步驟做具體詳解:

步驟①: 可以將8位的取貨碼分成兩個區域,“隨機碼區域”+“庫表位置”,下圖示例:

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步驟②: 隨機碼區域暫不介紹,我們來看下2位庫表如何映射到4庫4表組成的16張表中。

這裡也有兩套方案:

【方案一】可以選擇2位庫表的首位作為庫編號,末位作為表編號。好處是映射較為簡單,但是容量不夠大,如果分的庫或表>9,擴展就會有點麻煩。如下圖,我們把末尾“12”邏輯映射到了“1庫的編號為2的表”;

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【方案二】將4庫4表二維結構轉成一維,以0為初始值進行遞增,(0庫, 0表) → 00, (0庫, 1表) → 01... , (3庫, 3表) → 15。好處是容量變大了,最大支持99張表,不受庫或表單一條件的限制,缺點就是映射邏輯寫起來麻煩點,不過這不是問題。

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取貨碼經過簡單編排,我們完成了取貨碼的到庫表的映射邏輯,解決了取貨碼存取的問題。其實仔細想想,關於全局唯一的問題其實也解決掉了,我們只要保證前6位隨機碼在單表裡保證唯一即可,理論上支持單表在未核銷狀態下範圍為:000000 ~ 999999條記錄,容量是足夠的。關鍵我們把多庫多表的查詢就簡化成了只跑一個SQL,效率大大提升。

3.4 方案落地遇到的問題

既然本篇是介紹SaaS化的完整方案,在落地的時候或多或少會遇到一些問題,這邊介紹三個實際遇到的典型問題,並給出一些解決方案:

【問題一】使用Math.random()生成的6位隨機碼和表裡的重覆了,如何處理?

【解決】其實重覆的情況有兩種:

  1. 可能是表裡已經存在數字相同未核銷的取貨碼;

  2. 另外一種情況就是別的事務在正在操作,正好有個分散式事務鎖住了一樣的數字碼(概率很低,但是是有可能的)。

這兩種情況的出現就需要我們進行優雅地重試了!大致思路如下偽代碼:

// step1 根據分庫分表因數獲取庫表編號,userCode-用戶編號、tenantId-租戶編號
String suffix = getCodeSuffix(userCode, tenantId);
 
// step2 批量獲取6位隨機碼
for (int i=1; i<=5; i++) {
   // 批量獲取隨機數。每次重試,取2的指數級量進行過濾,相比暴力執行for迴圈,這種方式能減少和DB的交互
   List<String> tempCodes = getRandomCodes(2 << i);
   // 過濾掉分散式鎖
   filterDistributeLock(tempCodes);
   // 過濾掉資料庫存在的隨機碼
   filterExistsCodes(tempCodes);
   return tempCodes;
}
 
// step3 處理隨機碼,隨機碼入庫
for (String code : codes) {
   // 加鎖,判斷加鎖是否成功。推薦使用Redis分散式鎖
   boolean hasLockd = isLocked(code);
   try {
         // 執行入庫
         insert(object);
   } finally {
      // 解鎖
   }
}
 
// step4 執行後置二維碼圖片等邏輯

【註意】

  1. 推薦使用指數級重試的方式(2 << i),逐次遞增random的數量,減少和DB的交互;

  2. 建議數字碼生成完畢後加鎖並執行INSERT,生成圖片地址等耗時嚴重的動作可以後置UPDATE上去。

【問題二】項目中使用了分庫分表的組件(比如:ShardingSphere-JDBC),怎麼動態修改數據源?也就是同時支持分庫分表因數(比如:member_id、open_id等)以及根據取貨碼計算的庫表動態查詢。

【解決】我們以ShardingSphere-JDBC作為為案例來給出一些配置及偽代碼,具體可以參考:《強制路由::ShardingSphere》,其他開源的分庫分表組件或者自研產品不做贅述,可以自己手動寫個插件,別怕,即使再難,也要相信有光!

配置及偽代碼

// ShardingSphere-JDBC依賴的配置文件jdbc-sharding.yaml
...
shardingRule:
  tables:
    ...
    # 取貨碼表
    order_code:
      actualDataNodes: DS00$->{0..3}.order_pick_up_0$->{0..3}
      # 配置庫的計算邏輯
      databaseStrategy:
        hint:
          algorithmClassName: com.xxx.xxxxx.xxx.service.impl.DbHintShardingAlgorithm
      # 配偶之表的計算邏輯
      tableStrategy:
        hint:
          algorithmClassName: com.xxx.xxxxx.xxx.service.impl.DbHintShardingAlgorithm
    ...
 
// java代碼
try (HintManager hintManager = HintManager.getInstance()) {
    hintManager.addDatabaseShardingValue("order_code"/** 取貨碼表 */, DbHintShardingAlgorithm.calDbShardingValue(tenantId, code));
    hintManager.addTableShardingValue("order_code"/** 取貨碼表 */, DbHintShardingAlgorithm.calTabShardingValue(tenantId, code));
     
    Object xxx = xxxMapper.selectOne(queryDTO);
}

【註意】

  1. 這裡介紹一種編程式的解決方案,好處是配置簡單、比較靈活,缺點就是代碼稍微多一點。其實ShardingSphere還支持註解的方式,可以自己研究下;

  2. 第一條說了比較靈活,體現在自己實現的 “DbHintShardingAlgorithm.calDbShardingValue(tenantId, code)” 方法上,這個方法可以自己定義,所以我們的入參可以是通用的分庫分表因數,也可以是自定義的取貨碼的“庫表位置”欄位,非常靈活。

【問題三】如何做到更強的擴展性,適用SaaS平臺以及不同的業務場景?

【解決】細心的小伙伴應該註意到了 "tenantId" 這個欄位,這是個租戶的編碼,在實際編碼會進行透傳。我們可以利用這個欄位針對不同的租戶(或叫業務方)來做不同的配置,比如:取貨碼的長度、取貨碼編排的方式、取貨碼映射庫表位置的策略等等做成可配,只要把主幹邏輯進一步抽象,並使用策略模式進行個性化編碼。

四、總結

實現取貨碼邏輯的時候,發現網上券碼這塊的方案、技術文章比較少,當時萌生了寫篇文章拋磚引玉做個分享的想法。事實上,我相信大多數公司可能或多或少也是這麼做的,哪怕採取了別的方案也能殊途同歸。本篇文章整體只是介紹了一個思路,而這個思路類似一個簡化版的訂單分庫分表,但這就是神奇所在,事實上我們還可以將一些常用的技術方案落地到不同的應用場景,大膽地做一些嘗試,多走一些未曾設想過的道路!

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