电商系统-严选

立项背景：本项目为一款自营品质电商 App 的导购域服务端建设。导购链路（首页频道、类目导航、商品列表、商品详情页）是用户从进入 App 到完成购买决策的主干路径，直接决定浏览转化率、客单价与整体 GMV。随着 SKU 规模持续扩张与内容化、个性化导购玩法的快速迭代，早期导购接口逐渐暴露出多源数据分散、聚合逻辑下沉到客户端、价格与库存实时性差、大促期间响应抖动、营销玩法迭代成本高等问题。为此立项对导购域后端服务进行统一收口与重构，将商品、价格、营销、库存、内容、评价等分散数据聚合为稳定、低延迟、易扩展的导购服务，支撑日常与大促的高并发访问，提升用户浏览体验与转化效率。

软件功能模块：①类目与导航：多级前台类目树维护、频道页与运营坑位配置、类目筛选属性与品牌聚合、类目推荐词与热搜；②商品列表与筛选聚合：多维筛选（价格区间、属性、标签、服务承诺、品牌）、多策略排序（综合、销量、价格、上新、好评）、分页游标与筛选项聚合统计、商品卡信息聚合；③商品详情页：SPU/SKU 主信息、图文与视频素材、规格选择与 SKU 联动、服务承诺标签、详情富文本、可售状态判定；④价格与营销：会员价、限时活动价、阶梯价、优惠券、满减凑单的到手价实时计算与营销标签透出；⑤库存与履约：实时库存、区域仓可售判定、预售、缺货登记与到货提醒；⑥商品评价：评分聚合、好评率、评价标签统计、图文评价列表；⑦推荐与个性化：猜你喜欢、相关商品、搭配推荐、浏览足迹与个性化排序；⑧内容化导购：种草内容、榜单、直播与短视频挂载商品；⑨基础支撑能力：商品索引同步、多级缓存、灰度开关、埋点采集与降级兜底。

业务流程：运营在后台配置类目树、频道坑位与营销活动 → 商品中心完成商品建模并发布 → 商品、价格、库存、营销等变更数据通过消息队列实时同步至搜索索引与缓存 → 用户打开 App 进入首页或类目页 → 列表服务聚合商品索引、价格、促销、库存与标签，按筛选与排序规则返回结果 → 用户点击进入商详 → 商详聚合服务并行编排多个下游数据源，输出完整商品信息、到手价与库存可售状态 → 用户加购或下单，浏览与点击行为埋点回流至推荐与数据分析系统，形成"浏览—种草—转化—反馈"的导购业务闭环。

技术架构：项目采用 Java 微服务架构，按领域拆分为类目导航服务、商品列表与筛选聚合服务、商品详情聚合服务、价格营销计算服务、索引同步服务、评价与内容接入服务。存储与中间件层面采用分布式关系型数据库（分库分表）+ 分布式缓存集群 + 搜索引擎集群 + 消息队列 + 本地缓存，配套配置中心、限流熔断降级组件、分布式链路追踪与监控告警平台，整体为"多级缓存前置 + 并行异步编排 + 消息驱动同步 + 最终一致"的高可用架构设计。

个人负责模块：我独立承担导购域面向 C 端用户的全部后端服务设计与开发，包括类目导航、商品列表与筛选聚合、商品详情聚合、价格与到手价计算、商品索引同步与多级缓存体系，并主导接口协议设计、性能优化与大促稳定性保障方案落地，覆盖从数据同步、列表聚合、商详编排到价格计算与降级兜底的完整服务端链路。

难点与解决方案：①详情页聚合高 QPS 与低延迟：商详需并发调用商品、价格、营销、库存、评价、推荐等多个下游数据源，采用并行编排框架做异步化改造并按强弱依赖设置分级超时，任一弱依赖失败自动降级取兜底值，配合本地缓存 + 分布式缓存 + 搜索引擎的多级缓存架构，热点数据做本地缓存与热点分片打散；②数据实时性与一致性：商品、价格、库存变更通过监听数据库增量日志投递消息队列广播，消费端执行缓存删除与延迟双删策略，写入携带版本号做乐观校验防止旧数据回灌覆盖，搜索引擎侧采用增量同步与定时全量校对，保证索引与库表最终一致；③到手价计算复杂度高：会员价、限时活动、优惠券、满减等多规则叠加且互相影响，抽象为可配置的价格计算引擎，规则插件化接入、计算过程可追溯，结果按依赖维度缓存并由变更消息精准失效，同时保留兜底价格链路防止营销服务故障导致详情页不可用；④列表查询性能：搜索引擎侧优化索引结构与分片路由，深分页改用游标方案，筛选与聚合条件下推执行，热点与长尾数据分层存储，慢查询常态化治理；⑤大促稳定性保障：开展全链路压测与容量评估，核心接口按渠道分级限流，建设配置化降级开关与静态兜底数据，读写分离与热点隔离部署，配合灰度发布与预案演练，保障大促期间导购链路零重大故障。