某电商项目的若干技术问题

   某电商项目,存在若干问题,随便想了想,列举了一些。

   首要问题:业务和功能规划,总体技术架构(短期+长期)。移动端代码,可能处于 失控状态。

1.业务分析和设计
  没有,边做边想,产品思路不对,改产品,改界面。
  技术方案有问题,改技术。

2.技术架构

图片:缩略图,很多地方的图片,不应该展示原图,比如前后端的列表页面,应该使用某种格式的“缩略图”
库存:商品-库存,库存可以单独上架和下架
验证码:短信,邮箱,  业务-手机号
登录:PC、移动端

多终端:PC、移动端、多个移动端
分布式:登录、注销、多设备

3.同一个问题,解决方案众多
  图片上传,使用组件多种多样。

4.小功能,大设计
  商品搜索框,比如自动提示。看起来很简单,背后有巨大的产品设计和技术设计。
  商品搜索,店铺搜索

5.统一拦截
   登录、权限、 异步交互接口(登录过期、业务错误、系统错误、请求超时)

6.JS
  前端JS封装,比如post请求,检查是否过期、业务错误等
  后端JS封装,JS库混乱,多个jQuery,不同组件依赖的jQuery版本不同
7.移动端。登录
  保持登录?什么时候需要跳转到登录界面。什么时候需要,自动登录刷新。服务端保持多久?
 移动端保持登录1天,服务端Session也保存1天吗?

 移动端和Web前端:统一包装post请求,从服务端拿到结果,根据返回码code统一处理。
 500:提示
 超时:
  正常:回调每个业务的函数,或者每个业务单独处理数据,再渲染界面。
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1.物理删除
   delete
   商品、库存等,通过搜索delete,可以看到很多
2.代码重复。循环内部调用-性能极差。
3.垃圾代码
   存在不少没有使用的 历史遗留代码,通过 依赖,可以找出
4.代码不清晰
    后端、前端、js,类名、函数名、方法名,不准确。业务逻辑,不清晰。
   比如 deleteAll1 deleteAll2等
5.字符串,提成 常量, 1 2 3等数字, trousers 等字符串。
6.参数检查
   前端js验证之后,后端 基本的“为空”和“整数”等验证,再加上 业务验证,比如 “订单状态检查”

   PageHelper,分页参数检查
   绑定手机号,和之前的应该不一样
7.日志
   错误日志基本没有
8.锁、同步、事务、性能、表索引
9.前后端 公用库
   共用一个Service,一个Dao,一个Mybatis的Mapper。
   同1个代码,兼容支持后端和前端,sql语句 越来越复杂
10.查询
   多表联合查询比较多
11、前台系统,鸡肋功能多,用户体验极差
12、深层次的测试
  系统分析业务场景、根据源代码分析。简单的功能测试,太初级啦。
13、模块划分,合理组织
  后端代码、html模版
14.redis分离
    登录、业务(重要程度不同,登录的会话数据,数据库中没有缓存的)

<think>首先,用户的问题是关于供应链分销网络中的进、销、存数据分析问题,具体是数据存储、更新和迭代方面的技术选型和技术路线。用户提到“海量进销存数据的存储、更新与迭代技术选型及数据仓库解决方案”。 我需要参考用户提供的引用,但用户说“上述引用仅供参考”,并强调参考上一次的问题和我的回答。然而,在这个对话中,我没有之前的上下文,因为这是一个新的查询。用户提到“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”,但在这个消息中,没有提供上一次的问题。所以,我只能基于当前的问题和提供的引用。 提供的引用: - 引用[1]: 关于数据仓库和OLAP、数据挖掘的关系。 - 引用[2]: 关于系统可扩展性、性能优化、安全性等考虑。 这些引用似乎与供应链数据分析相关,特别是数据仓库方面。 我的回答需要: - 使用中文回答。 - 结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 - 对于行内数学表达式,使用$...$格式;独立公式使用$$...$$$$格式。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 **回答结构:** 1. **理解问题:** 简要重述用户的问题,确认需求。 2. **技术选型:** - 数据存储:讨论存储海量数据的解决方案,如分布式数据库、数据湖。 - 数据更新:如何高效更新数据,如增量更新、实时处理。 - 数据迭代:支持数据模型迭代的技术,如数据仓库、数据版本控制。 - 数据仓库解决方案:结合引用[1],讨论数据仓库在OLAP和分析中的作用。 3. **技术路线:** 提供一个逐步的技术实现路线。 4. **考虑因素:** 基于引用[2],讨论可扩展性、性能优化、安全性。 5. **结论:** 总结建议。 6. **相关问题:** 生成相关问题。 **关键点:** - 供应链进销存数据:涉及采购(进)、销售(销)、库存(存)数据,通常是时间序列数据,需要高效存储、查询和分析。 - 海量数据:可能需要分布式系统,如Hadoop、Spark、云存储(AWS S3, Google Cloud Storage)。 - 数据仓库:如引用[1]所述,数据仓库是OLAP的基础,适合分析。解决方案包括传统数据仓库(如Teradata)或现代数据仓库(如Snowflake, BigQuery)。 - 更新和迭代:使用CDC(Change Data Capture)进行实时更新;数据迭代支持通过模式演化、数据版本控制(如Delta Lake, Iceberg)。 - 技术栈:可能涉及ETL工具(如Apache Airflow)、数据库(如PostgreSQL for OLTP, columnar databases for OLAP)、分析工具(如Tableau, Power BI)。 **技术选型建议:** - **数据存储:** 使用对象存储(如S3)或数据湖(如Delta Lake)处理海量数据。 - **数据更新:** 采用流处理(如Kafka, Spark Streaming)进行实时更新。 - **数据仓库:** 选择云数据仓库(如Snowflake或BigQuery)用于OLAP分析。 - **迭代支持:** 使用数据湖技术(如Delta Lake)支持ACID事务和版本控制。 - **整体架构:** Lambda架构或Kappa架构处理批量和实时数据。 **添加引用:** - 在讨论数据仓库时,引用引用[1]。 - 在讨论可扩展性、性能、安全性时,引用引用[2]。 **生成相关问题:** - 类似于示例,生成3-5个相关问题。 **数学表达式:** - 如果涉及公式,比如在描述数据模型或优化时,使用LaTeX格式。例如,库存公式:$库存 = 进货量 - 销售量$,如果需要独立公式,用$$...$$。 现在,构建回答。</think>### 供应链分销网络中进销存数据的技术选型与解决方案 针对您的问题——为供应链分销网络中的进、销、存数据分析提供数据存储、更新与迭代的技术选型及技术路线,我将结合供应链业务特点(如海量时序数据、实时性要求高、模型迭代频繁)和现代数据架构实践,逐步说明解决方案。供应链进销存数据通常包括采购(进)、销售(销)、库存(存)记录,数据量庞大(例如TB级每日增量),需支持高效查询、实时更新和模型迭代。以下建议基于行业最佳实践,确保可扩展性、性能和安全性[^2]。 #### 1. **技术选型:核心组件与工具** - **数据存储:处理海量数据** - **分布式对象存储**:作为底层存储,适合原始数据湖。推荐使用云服务如AWS S3或Google Cloud Storage(GCS),成本低、扩展性强,支持PB级数据。例如,原始进销存CSV/JSON文件可直接存入S3,便于后续处理。 - **列式数据库**:用于分析查询。选择云数据仓库如Snowflake或Google BigQuery,它们专为OLAP优化,支持SQL查询和复杂聚合(如计算库存周转率:$ \text{周转率} = \frac{\text{销售量}}{\text{平均库存}} $)。数据仓库解决了OLAP的数据来源问题,是商务智能的核心[^1]。 - **NoSQL数据库**:用于实时读写。例如,Apache Cassandra或Amazon DynamoDB,处理高并发更新(如实时库存变更),支持分区键优化查询。 - **数据更新:高效增量处理** - **流处理引擎**:实现实时更新。使用Apache Kafka作为消息队列(捕获数据变更事件),结合Apache Flink或Spark Streaming进行流处理。例如,销售数据更新可通过Kafka实时摄入,Flink执行ETL后写入数据仓库,延迟在秒级。 - **增量更新机制**:采用CDC(Change Data Capture)工具,如Debezium,捕获数据库变更日志(binlog),避免全量更新。技术公式表示增量更新过程: $$ \Delta D_{\text{new}} = D_{\text{current}} - D_{\text{previous}} $$ 其中,$\Delta D_{\text{new}}$ 表示增量数据,$D_{\text{current}}$ 是当前状态。 - **批处理补充**:对于历史数据,使用Apache Airflow调度每日批作业,结合Spark处理大规模数据清洗。 - **数据迭代:支持模型演化** - **数据湖表格式**:启用ACID事务和版本控制。推荐Delta Lake或Apache Iceberg,它们构建在对象存储上(如S3),支持模式演化(schema evolution)和时间旅行(time travel)。例如,库存模型迭代时,Delta Lake允许添加新列而不中断查询。 - **MLOps集成**:用于预测模型迭代。结合MLflow跟踪实验版本,数据科学家可迭代训练模型(如需求预测模型),并将新版本部署到生产环境。 - **元数据管理**:使用Apache Atlas或DataHub,记录数据血缘和变更历史,便于审计和回滚。 #### 2. **技术路线:分步实施建议** 以下是针对供应链进销存系统的推荐技术路线,分为三个阶段,确保从基础到高级的平滑演进: - **阶段1: 数据存储与采集(1-3个月)** - 步骤1: 部署云存储(如AWS S3)作为数据湖,存储原始进销存数据。 - 步骤2: 设置CDC工具(如Debezium)捕获源系统(如ERP数据库)的变更,实时写入Kafka。 - 步骤3: 构建批处理管道,使用Airflow+Spark清洗历史数据,并加载到数据湖。 - 输出:统一数据湖,支持基础查询。 - **阶段2: 实时更新与分析(2-4个月)** - 步骤1: 集成流处理(Kafka+Flink),实时处理销售和库存事件,更新数据湖。 - 步骤2: 部署云数据仓库(如Snowflake),构建星型模型:事实表(销售事务)和维度表(产品、时间)。例如,库存分析SQL: ```sql SELECT product_id, SUM(quantity_in) - SUM(quantity_out) AS current_stock FROM inventory_facts GROUP BY product_id; ``` - 步骤3: 添加监控(如Prometheus),确保数据流水线延迟低于1秒[^2]。 - 输出:实时仪表盘,显示库存水位和销售趋势。 - **阶段3: 迭代与优化(持续迭代)** - 步骤1: 采用Delta Lake实现数据版本控制,支持业务模型变更(如添加新指标)。 - 步骤2: 集成BI工具(如Tableau)和ML服务(如SageMaker),用于预测性分析(如基于$ \text{需求} = f(\text{历史销量}, \text{季节性}) $ 的库存优化)。 - 步骤3: 强化安全性:数据加密(AES-256),基于RBAC的权限控制(如使用Apache Ranger)。 - 输出:可迭代的分析平台,支持动态业务需求。 #### 3. **关键考虑因素** - **可扩展性**:云原生架构(如Kubernetes)允许水平扩展,轻松添加新数据源(如不同电商平台),通过自动分区处理数据增长[^2]。 - **性能优化**:使用列式存储和缓存(如Redis)加速查询;并行处理通过Spark分布式计算实现,资源分配需监控以避免瓶颈。 - **安全性**:必须实施端到端加密和访问控制,符合GDPR等法规,防止数据泄露。 - **成本效益**:云服务按需付费,初始成本低;但需优化存储生命周期(如S3分层存储)。 - **与引用结合**:数据仓库作为OLAP基础,驱动进销存分析,而数据挖掘(如异常检测)可提升“智能”水平[^1]。 #### 4. **总结建议** 针对供应链海量进销存数据,核心推荐**云数据湖+实时流处理+Delta Lake**架构: - **存储**:S3/GCS + Snowflake/BigQuery - **更新**:Kafka + Flink (实时) + Airflow (批量) - **迭代**:Delta Lake + MLflow 此方案平衡实时性与成本,支持从基础报告到预测分析的演进。实施时,优先验证POC(如使用AWS或GCP免费层),再逐步扩展。
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