Senior

/** * == ФТ == * Сервис обработки заказа получает заказ для обработки через Rest API. * Обработка в следующем: * - Проверить наличие товара на складе (вызывается внешний сервис по REST/HTTP). Если товара нет, то обработка заказа прекращается. * - Сохранить заказ в БД заказов * - Запустить дальнейшую обработку заказа (Processing, вызывается внешний сервис по REST/HTTP) * - Инициировать уведомления о новом заказе (Notification, вызывается внешний сервис по REST/HTTP) * * == НОТ == * - обработка должна быть такой, что если сохранить в БД заказ не удалось, то запускать заказ в обработку (processing) и инициировать уведомление (notification) не надо * - использовать для корреляции логов идентификатор заказа * - поддержать метрики 1) количество принятых заказов 2) количество успешно обработанных заказов * - сервис должен обрабатывать до 100 заказов в секунду */ const MaxItems = 9999 // ... (остальной код не переводится)

sobes.tech AI

Answer from AI

To implement the order processing service with the specified requirements, you can use the following approach:

Check product availability: call an external REST service; if the product is not available, stop processing.
Save the order to the database: if saving fails, do not proceed with further processing and notifications.
Start further processing and notifications: call the respective REST services.
Log correlation: use the order ID as part of the logging context (e.g., via MDC in SLF4J).
Metrics: use counters for the number of received and successfully processed orders (e.g., Micrometer).
Performance: ensure asynchronous processing limited to 100 orders per second, for example, using a thread pool or reactive approach.

Example of simplified Java code using Spring Boot and RestTemplate:

@Service
public class OrderProcessingService {
    private final RestTemplate restTemplate;
    private final OrderRepository orderRepository;
    private final MeterRegistry meterRegistry;

    private final Counter acceptedOrders;
    private final Counter successfulOrders;

    public OrderProcessingService(RestTemplate restTemplate, OrderRepository orderRepository, MeterRegistry meterRegistry) {
        this.restTemplate = restTemplate;
        this.orderRepository = orderRepository;
        this.meterRegistry = meterRegistry;
        this.acceptedOrders = meterRegistry.counter("orders.accepted");
        this.successfulOrders = meterRegistry.counter("orders.successful");
    }

    public void processOrder(Order order) {
        MDC.put("orderId", order.getId());
        acceptedOrders.increment();

        // Check product availability
        Boolean inStock = restTemplate.getForObject("http://stock-service/api/stock/{productId}", Boolean.class, order.getProductId());
        if (inStock == null || !inStock) {
            // Product not available, stop processing
            MDC.clear();
            return;
        }

        try {
            orderRepository.save(order);
        } catch (Exception e) {
            // Failed to save order, do not proceed with processing and notification
            MDC.clear();
            return;
        }

        // Start further processing
        restTemplate.postForEntity("http://processing-service/api/process", order, Void.class);

        // Initiate notifications
        restTemplate.postForEntity("http://notification-service/api/notify", order, Void.class);

        successfulOrders.increment();
        MDC.clear();
    }
}

To ensure throughput of up to 100 orders per second, you can use:

Asynchronous processing with a queue and thread pool.
Reactive libraries (Spring WebFlux).
Rate limiting on incoming requests.

Thus, the service will correctly process orders, track metrics, and log with correlation by order ID.

Previous Next