聊聊「訂單」業務的設計與實現

来源:https://www.cnblogs.com/cicada-smile/archive/2023/03/17/17225344.html
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訂單業務一直都是系統研發中的核心模塊,訂單的產生過程,與系統中的很多模塊都會高度關聯,比如賬戶體系、支付中心、運營管理等,即便單看訂單本身,也足夠的複雜; ...


目錄

訂單,業務的核心模塊;

一、背景簡介

訂單業務一直都是系統研發中的核心模塊,訂單的產生過程,與系統中的很多模塊都會高度關聯,比如賬戶體系、支付中心、運營管理等,即便單看訂單本身,也足夠的複雜;

業務在發展的過程中,必然會導致訂單量的持續增加,訂單自身、數據體量、實現流程,都需要不斷的迭代更新,如果在訂單流程的研發初期,沒有相對全面的考量,那麼很有可能導致中後期的重構;

從實踐經驗上說,圍繞訂單業務:建議過度設計,輕量級分步實現

在產品初期先做好全面的設計,場景和流程上做好可擴展性的保留,在數據層面規劃好不同體量的應對方案,走在訂單業務的前面避免被動,儘量不要被業務的發展和演變甩在身後;

二、訂單業務

1、訂單體系

訂單體系從角色上看,主要涉及:用戶、商戶、平臺三個核心參與方,其訂單流程的搭建就是圍繞三方的交易場景展開;

這裡需要說明一些細節:商戶可以是第三方商家,也可以是平臺方自己,不影響概念上的劃分;商品也存在多種形式,所以用交付來描述,可以覆蓋物流的定義;

用戶:通過應用端,進行商品的選擇和下單;平臺:實現訂單交易鏈路和支付能力,以及對整個流程的調度;商戶:提供商品和交付能力;

在圖中,只是圍繞訂單體系做一個框架性的寬泛描述,在成熟的訂單業務中,其複雜程度遠超上圖,下麵圍繞核心節點來細緻分析;

2、流程管理

2.1 流程拆分

訂單的業務屬性是極高的,流程本身也比較複雜,從不同的參與方來看,其流程分段策略完全不一樣,這裡僅站位研發視角,把訂單邏輯分為:創建、支付、交付三個階段;

  • 訂單創建:圍繞用戶的下單路徑做管理,從商品的訪問點擊並選中,到購車下單或者直接下單,從而完成訂單的創建;
  • 訂單支付:各種支付渠道的對接是交易場景的基礎功能,訂單的核心狀態即支付成功;
  • 訂單交付:在訂單支付完成之後,開始進行商品的交付流程,可能是商家的發貨或者服務提供,交付成功即訂單完成;

如果將整個訂單場景統籌起來看的話,還存在很多隱性的流程,與訂單銜接的上下游業務還有很多,這裡只是專註於訂單功能自身的邊界做劃分;

2.2 正向流程

在理想的狀態下,訂單從購物車結算下單開始,到交易支付完成,最終到商家完成交付,是非常複雜的流程鏈路;

在實現上,訂單的正向流程鏈路都是分段管理的,比如購物車、訂單創建之後、支付完成、交付等諸多關鍵節點,並不是一個即時的流程;

2.3 逆向流程

對於訂單這種極度複雜的流程,導致訂單流程逆向的情況,要細緻的考慮並且提供相應的解決方案,儘量確保程式可以兜底流程逆向,人工干預的成本和風險都極高;

  • 取消動作:用戶主動取消訂單,發起退款流程等;商戶因為交付失敗,主動發起流程退回等動作;
  • 超時情況:訂單創建後,指定時間內沒有支付;訂單支付後,指定時間內商家沒有交付等多個超時場景;
  • 節點異常:系統平臺的在訂單調度時的業務異常,或者程式異常,又或者支付等第三方渠道異常等;

這些常見的異常問題,在一般的場景下可能不會引發效應問題,對於訂單這種非同步解耦的複雜場景中,需要一個穩定的機制快速執行逆向流程;比如下單後未支付導致持續鎖定庫存,或者交付超時影響用戶體驗等;

2.4 調度與監控

訂單屬於核心流程又兼具複雜的特性,自然依賴系統平臺的調度與監控手段,無論是正向還是逆向流程,都依賴調度手段提高訂單的完成率,或者促使逆向流程有序執行,在這個過程中需要對訂單路徑有完整的監控能力;

調度機制:更側重訂單被動狀態的處理,多見於各種超時的場景,用來提前對用戶和商戶進行消息提醒觸達,或者進行訂單流程的處理;

監控策略:更側重對訂單的主動干預處理,在發現訂單中斷或者異常時,可以通過產品層面的入口進行主動修複,或者系統層面的主動重試,當然也不排除最後的手動干預;

3、結構設計

圍繞訂單場景,涉及的數據結構非常複雜,不論是商品還是支付,亦或是訂單自身的結構,在具體的業務中都會拓展出很多關聯表;

訂單結構的設計和管理,基於場景複雜度考慮,可能要融合商家、倉儲貨架、用戶、渠道和類型等;在訂單量增長之後,還需要結合業務場景,進行數據體量層面的拆分處理;

三、技術方案

1、訂單ID

訂單主體的唯一ID標識,在數據體量不大的情況下,使用表的自增ID主鍵即可,從長期看的話並不友好,如果訂單量比較大,可能涉及分庫分表的流程,則需要制定ID生成策略;

  • UUID:生成唯一字元串識別碼,訂單ID直接使用即可;
  • 雪花演算法:分散式ID生成演算法策略,生成的ID遵循時間的順序;
  • 自定義ID:除了唯一的屬性外,在訂單ID中添加其他的關鍵業務標識;

2、並行與非同步

並行操作,在訂單詳情的載入過程中,涉及到的查詢信息非常多,比如:商品、商戶、訂單、用戶等,可以通過並行的方式,提高響應的時間,如果採用串列的方式,則介面性能會差很多;

非同步操作,訂單是個複雜的流程,顯然不可能在一次流程中完成所有邏輯,流程分段非同步常規手段,就是藉助MQ消息的方式,同樣可以極大的提升服務性能;不論是訂單的正逆向流程,都可以基於狀態、事件、動作進行非同步解耦處理;

3、超時問題

訂單超時問題的本質在於,指定時間段之後需要執行一個動作;比如最經典的場景,下單之後超過15||30分鐘未支付,訂單自動取消並且被關閉,釋放商品的庫存,並通知用戶;

實現一個動作延遲執行的方式有很多,比如延期隊列,過期監聽,消息延時消費等,不過這些方式在複雜的訂單系統中並不常見,主流的話還是採用定時任務調度的方式;

任務調度時,對訂單的處理,同樣要確保業務流程操作的冪等性,數據層面的一致性等問題,如果出現異常單則進行重試,分析異常原因不斷優化流程也同樣重要;

如果訂單體量大,任務調度能完成嗎?

訂單體量和訂單實時量不是一個概念,系統沉澱的訂單量和任務要處理的量不是一個等級,常規的數據體量做好分庫分表的設計和查詢優化即可,不會成為調度任務的瓶頸問題;

如果訂單數據實時體量大,比如每天超千萬的水平?

這就更不是應用的問題了,訂單體量能達到每日千萬的規模,公司會提前很長時間就把數據團隊拉到應用團隊中,解決這種核心的棘手問題,此前在數據公司搬磚時,每日單量剛過百萬,就安排數據團隊做解決方案了;

4、分散式事務

訂單涉及支付對接、庫存管理、結算對賬等各種複雜的流程,自然對數據一致性有極高的要求,如果數據層面出現問題導致異常單出現,難免需要人工介入處理,所以對流程的各階段做好細緻的事務和邏輯管理極其重要;

訂單流程是非同步解耦的方式推進的,在分散式事務的策略上追求的是最終結果一致性即可,不過這並不妨礙在分段的流程中,進行局部的事務管理,事務成功,流程正向推進,事務失敗,流程重試或逆向回滾;

四、數據方案

1、轉化分析

經典的訂單指標體系,用戶下單過程的路徑統計,從而深度的分析轉化率問題,不斷的對流程和場景優化,從而提高成交量;

交易的轉化路徑分析,是產品和運營重點關註的指標體系,在數據層面,埋點採集的數據通常是上傳第三方平臺,方便進行用戶和業務分析,並且有助於同類客群的營銷推廣;

2、分庫分表

數據在到達一定體量之後,需要進行分庫分表的操作,從而解決各種性能方面的問題;將訂單數據按照特定的維度進行計算,從而將數據分流到不同的庫表中,解決讀和寫的瓶頸;

基於訂單ID計算拆分的邏輯是最常見的,在特殊情況下,也會基於用戶ID或商戶ID進行計算,從而將相關的數據堆放在一起,如果有必要,也可以考慮多維度拆分的多寫模式;

3、數據同步

訂單數據分庫分表雖然解決存儲問題,但是也帶來了很多查詢方面的阻礙,通過搜索引擎來解決查詢問題也是常用的技術選型;

訂單數據在庫和搜索引擎之間同步的方法有很多:同步雙寫,對數據的實時性要求極高;非同步解耦,流程存在輕微的延遲;定時任務,存在明顯的時效問題;組件同步,採用第三方數據同步組件;訂單場景的話推薦同步雙寫的方式。

五、參考源碼

編程文檔:
https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note

應用倉庫:
https://gitee.com/cicadasmile/butte-flyer-parent
Gitee主頁: https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note
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