Sobes.tech
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
СБЕРСБЕР

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.