A termék egy kérés érkezett a Hűség szolgáltatás fejlesztésére, amely a szállított rendelések számán alapul (OMS fő rendszer) és a fizetési szolgáltatásnak (pénztár) adja a kedvezmény mértékét. A Hűség szolgáltatás jelenleg nem fog rendelkezni front-enddel, csak az adatbázisban kell tárolni a leképezést arról, hogy hány szállított és nem törölt rendelés tartozik melyik kedvezményhez. Valami ilyesmi: Rendelések Kedvezmény [phone]% [phone]% [phone]% [phone]% Szükséges egy szolgáltatás tervezése, javaslatok az integrációs mechanizmusokra a Fizetési és a Rendeléskezelő szolgáltatásokkal. A szolgáltatás architektúráját meg kell tervezni, amit át lehet adni a fejlesztő és telepítő csapatnak.

Для сервиса Лояльности предлагается следующая архитектура и интеграция:

Архитектура сервиса Лояльности

• Хранение данных: таблица в БД с маппингом количества доставленных и не отменённых заказов на размер скидки.

  CREATE TABLE loyalty_discounts (
    min_orders INT PRIMARY KEY,
    discount_percent DECIMAL(5,2)
  );
  

• API сервиса: REST или gRPC интерфейс, предоставляющий метод получения скидки по количеству заказов.

  // Пример метода на Java
  public BigDecimal getDiscount(int deliveredOrders) {
      // Логика выбора максимальной скидки, где min_orders <= deliveredOrders
  }
  

Интеграция с другими сервисами

• Сервис управления заказами (OMS):

  • Отвечает за учёт и обновление статусов заказов.
  • При изменении статуса заказа (доставлен, отменён) отправляет событие (например, через Kafka или RabbitMQ) в сервис Лояльности.

• Сервис Лояльности:

  • Подписывается на события OMS.
  • Обновляет внутренние данные о количестве доставленных заказов для каждого пользователя.

• Сервис оформления заказа (cashier):

  • При оформлении заказа запрашивает у сервиса Лояльности размер скидки по идентификатору пользователя.
  • Применяет скидку к заказу.

Дополнительно

• Использовать кеширование в сервисе Лояльности для ускорения ответов.
• Обеспечить идемпотентность обработки событий от OMS.
• Логирование и мониторинг для отслеживания корректности работы.

Такой подход позволит отделить бизнес-логику скидок от основных сервисов, обеспечить масштабируемость и простоту поддержки.