谈谈订单系统的演进

订单系统发展历史

  • 1.订单系统中包含 购物车管理、下单、活动玩法价格计算,C端的订单管理,订单支付后的各种通知;
  • 2.购物车、以及服务于订单的活动玩法系统等从订单中拆分出去,成为两个独立的项目(cart、activity);
  • 3.交易下单(渲染订单、提交订单)独立出来,成立专门的trade服务、和处理C端订单管理、支付后订单状态的流转区分开,让下单独享机器性能;
  • 4.下单失败,需要同步对于预扣的资源做各种回滚处理,延长接口耗时影响用户体验,对于性能有一定损耗,将回滚逻辑从trade移除,交由分布式事务中间件tccService来管理回滚,进一步提升性能。

重构的由来

使用责任链来组织业务逻辑,编写代码

public interface Processor {
    /**
     * 每一个Processor里的子类都会去改变order对象,不断的丰富Order对象的数据
     * 同时根据不同的业务类型(submitOrder,renderOrder)去丰富不同的result
     * @param request
     * @param result
     * @param order
     * @return
     * @throws ServiceException
     */
    void process(OrderRequest request, BaseResult result, Order order) throws ServiceException;
}

像用户的基本信息,地址信息,vip信息,商品信息,价格信息,库存信息,玩法信息,用户优惠券,用户积分等信息的获取校验,以及订单金额、折扣计算、消费第三方数据,保存订单,都会放到Processor中处理
缺点是:随着玩法越来越多(比如限时特惠、营销三宝、闪购、众筹、拼团、砍价、预售、超级团等等),而规则也逐渐复杂,比如,限制用券、用积分、不扣库存、满足某玩法的spu不能享受vip折扣、不发放积分、两阶段付款的在第一阶段不校验用户地址等等。当初设计采用这种模式时,还在玩法迭代初期,为了方便灵活,所以扩展点在Processor的增加,导致Processor急剧,而且Processor处理的过程中用到的判断数据,来自于requst和result,而经过多个processor后,result属性会发生多次改变,参数发生耦合复用,导致出现了不少bug,而且每次上线一个新玩法需求,需要测试进行全量回归,涉及下单流程这条线的研发和测试苦不堪言。基于上述情况,决心进行重构一把。

梳理场景

从这么多玩法迭代来看,其实下单涉及到几个关键流程

  • 基础数据加载并校验(包括用户、商品、玩法、能不能用券、发券、用积分、发积分、享受vip资格、取消订单时间等等)
  • 计算商品折扣
  • sku拆分(方便用户明了折扣明细、以及发起退款rma)
  • 消费第三方数据(包括优惠券、积分、玩法资格:比如闪购资格)
  • 订单落库
  • 通知第三方系统(通知购物车清除刚购买商品、搜索更新商品销量排名、消息系统发推送提醒付款等等)

实施

  • 定义配置类,存储玩法规则,等等各种基础信息
  • 依赖配置类,开发各个业务逻辑模板
  • 下单时,通过配置加载器,调用玩法服务加载并组装配置信息,同时,商品的折扣信息,可以提前到调用玩法系统时就能确定,由玩法系统计算好,存入配置即可,根据配置进行下单链路的动态调用

总结

  • 1.提高了trade服务的稳定性,因为预留拓展点:TradeActivityGroupLoader、IValidator:可以做到新增玩法,在玩法系统开发实现一个数据加载器,组装好玩法需要的配置数据,实现一个校验IValidator放进校验类集合中,订单只需要简单接入这个数据加载器,就能让新玩法工作,解耦性比较好,达到在下单逻辑组件少改甚至无改动,因为改动都在玩法系统,也减少了测试的回滚范围,bug率显著下降;
  • 2.提升了下单性能,因为将一部分逻辑从系统中迁移出去(包括玩法折扣的计算,玩法基础信息的校验下层到玩法系统来计算)

附件资源:UML图

交易商品信息
数据容器
交易活动组信息
下单活动图
下单时序图

时序讲解:

  1. 根据ActionType决定bizType(例如拼团商品单独购买,是没办反根据商品有拼团这个Indicator来决定bizType的)
  2. 根据入参获取订单流程的基本信息,包括获取用户的基本信息,地址信息,vip信息,商品信息,价格信息,库存信息,玩法信息,用户优惠券,用户积分信息
    1. 其中对于商品信息,如果是定制商品,则直接进行拆分
    2. 该对象是只读的,在构建完毕只提供只读接口
    3. 这里有几个设计考量:
      1. 根据不同的ActionType决定要不要load 优惠券积分
      2. 根据业务系统构建的ActivityGroup来决定要不要load 优惠券积分
      3. 一次性load所有数据,根据业务类型,在内存里面做过滤 ,目前实现选用3方案,原因是,性能上有损耗(但是是可控的),但是设计上会更合理
  3. 如果bizType是normal(ActionType是直购或者购物车购买的话),则尝试通过商品Indicator里决定bizType,例如都是直接购买,购买一个众筹商品和购买一个拍卖商品,bizTye就是不一样的
  4. 校验SKU信息(库存,上下架,如果是submit阶段,则直接抛异常)
  5. 根据bizType调用不同的业务系统构建TradeActivityGroup
  6. 根据TradeActivityGroup获取活动商品分组,折扣信息,进行SKU拆分
  7. 计算优惠券 积分折扣 门店折扣
  8. 计算订单金额
  9. 比较计算得到的价格是否和用户提交过来的价格一致
  10. 消费第三方数据(消费优惠券 消费积分 扣减库存)
  11. 保存订单
  12. 通知第三方系统
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