პროდუქტი მივიდა მოთხოვნით, განავითაროს ლოიალობის სერვისი, რომელიც დაფუძნებულია მიწოდებული შეკვეთების რაოდენობაზე (OMS მთავარი სისტემა) და რომელიც გადაეცემა გადახდის სერვისს (კასს) ფასდაკლების ზომას. ლოიალობის სერვისი ჯერ არ ექნება ფრონტ-ენდი, მხოლოდ მონაცემთა ბაზაში უნდა იყოს შენახული მეპოვნის მორგება, თუ რამდენი მიწოდებული და არ გაუქმებული შეკვეთა არის და რა ფასდაკლება: ზოგიერთი სახე: შეკვეთები ფასდაკლება [phone]% [phone]% [phone]% [phone]% საჭიროა სერვისის პროექტირება, ინტეგრაციის მექანიზმების შეთავაზება გადახდის სერვისთან და შეკვეთების მართვის სერვისთან. სერვისის არქიტექტურის პროექტირება, რომელიც შეიძლება გადაეცეს განვითარების და განთავსების გუნდს.

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.