Senior
47
Produsul a venit cu solicitarea de a dezvolta un serviciu de Fidelitate, care pe baza numărului de comenzi livrate (sistemul principal de comenzi OMS) va oferi serviciului de plasare a comenzii (casier) mărimea reducerii. Serviciul de Fidelitate nu va avea încă o parte frontală, trebuie doar să stocheze în baza de date maparea de la câte comenzi livrate și neanulate la ce reducere. Ceva de genul: Comenzi Reducere [phone]% [phone]% [phone]% [phone]% Este necesar să proiectăm un serviciu, să propunem mecanisme de integrare cu Serviciul de plasare a comenzii și cu Serviciul de gestionare a comenzilor. Este necesar să proiectăm arhitectura serviciului, pe care o putem transmite echipei de dezvoltare și implementare.
Companiile au fost întrebate
Răspuns de la AI
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.