Sobes.tech
Назад к вопросам
Senior
5

Продукт пришел с запросом разработать сервис Лояльности, который на основе количества доставленных заказов (мастер-система по заказам OMS) будет отдавать сервису оформления заказа (cashier) размер скидки. Сервис Лояльности пока не будет иметь фронтовой части, только в БД надо хранить мапинг от какого количества доставленных и не отмененных заказов какая скидка. Что-то вида Заказов Скидка [phone]% [phone]% [phone]% [phone]% Необходимо спроектировать сервис, предложить механизмы интеграции с Сервисом оформления заказа и Сервисом управления заказами. Необходимо спроектировать архитектуру сервиса, которую можно будет передать в команду разработки и развертывания.

Компании, где спрашивали
СБЕРСБЕР

Ответ от нейросети

sobes.tech AI

Для сервиса Лояльности, который на основе количества доставленных и не отменённых заказов выдаёт размер скидки, предлагаю следующую архитектуру и интеграционные механизмы:

Архитектура сервиса

  • Хранение данных: В базе данных хранится таблица с маппингом "минимальное количество заказов" → "размер скидки".
  • API: RESTful или gRPC сервис с методами:
    • Получить скидку по количеству заказов
    • Обновить правила скидок (администрирование)

Интеграция с OMS (сервис управления заказами)

  • OMS отправляет события о доставленных и не отменённых заказах (например, через очередь сообщений или webhook).
  • Сервис Лояльности подписывается на эти события и обновляет внутренний счётчик заказов для каждого пользователя.

Интеграция с сервисом оформления заказа (cashier)

  • При оформлении заказа cashier запрашивает у сервиса Лояльности текущий размер скидки для пользователя.
  • Сервис Лояльности возвращает актуальную скидку на основе количества доставленных заказов.

Технические детали

  • Использовать кеширование для ускорения ответов cashier.
  • Обеспечить идемпотентность обработки событий от OMS.
  • Логировать изменения скидок для аудита.

Пример структуры таблицы скидок

Минимальное количество заказов Скидка (%)
1 5
5 10
10 15

Такой подход позволит легко масштабировать сервис и добавлять новые правила скидок без изменения клиентских сервисов.