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# 拼团交易系统

## 系统设计

### **功能流程**

![image-20250619190759804](https://pic.bitday.top/i/2025/06/19/vjqcr7-0.png)



### **库表设计**

![image-20250624134726763](https://pic.bitday.top/i/2025/06/24/ma2pcj-0.png)

- 首先，站在**运营**的角度，要为这次拼团配置对应的**拼团活动**。那么就会涉及到；给哪个渠道的**什么商品**ID配置拼团，这样用户在进入商品页就可以看到带有拼团商品的信息了。之后要考虑，这个拼团的商**品所提供的规则信息**，包括：折扣、起止时间、人数等。还要拿到折扣的一个**试算金额**。这个试算出来的金额，就是告诉用户，通过拼团可以拿到的最低价格。
- 之后，站在**用户**的角度，是参与拼团。首次**发起一个拼团**或者**参与已存在的拼团**进行数据的记录，达成拼团约定拼团人数后，开始进行**通知**。这个通知的设计站在平台角度可以提供回调，那么任何的系统也就都可以接入了。
- 另外，为了支持拼团库表，需要先根据业务规则把符合条件的用户 ID 写入 Redis，并为这批用户打上可配置的**人群标签**。创建拼团活动时，只需关联对应标签，即可让活动自动面向这部分用户生效，实现精准运营和差异化折扣。
- 那么，拼团活动表，为什么会把**折扣拆分**出来呢。因为这里的折扣**可能有多种**迭代到一个拼团上。比如，给一个商品添加了直减10元的优惠，又对符合的人群id的用户，额外打9折，这样就有了2个折扣迭代。所以拆分出来会更好维护。这是对常变的元素和稳定的元素进行设计的思考。



**（一）拼团配置表**

group_buy_activity 拼团活动

| 字段名           | 说明                                                     |
| ---------------- | -------------------------------------------------------- |
| id               | 自增ID                                                   |
| activity_id      | 活动ID                                                   |
| source           | 来源                                                     |
| channel          | 渠道                                                     |
| goods_id         | 商品ID                                                   |
| discount_id      | 折扣ID                                                   |
| group_type       | 成团方式【0自动成团（到时间后自动成团）、1达成目标成团】 |
| take_limit_count | 拼团次数限制                                             |
| target           | 达成目标（3人单、5人单）                                 |
| valid_time       | 拼单时长（20分钟），未完成拼团则=》自动成功or失败        |
| status           | 活动状态 （活动是否有效，运营可临时设置为失效）          |
| start_time       | 活动开始时间                                             |
| end_time         | 活动结束时间                                             |
| tag_id           | 人群标签规则标识                                         |
| tag_scope        | 人群标签规则范围【多选；可见、参与】                     |
| create_time      | 创建时间                                                 |
| update_time      | 更新时间                                                 |

group_buy_discount 折扣配置

| 字段名        | 说明                              |
| ------------- | --------------------------------- |
| id            | 自增ID                            |
| discount_id   | 折扣ID                            |
| discount_name | 折扣标题                          |
| discount_desc | 折扣描述                          |
| discount_type | 类型【base、tag】                 |
| market_plan   | 营销优惠计划【直减、满减、N元购】 |
| market_expr   | 营销优惠表达式                    |
| tag_id        | 人群标签，特定优惠限定            |
| create_time   | 创建时间                          |
| update_time   | 更新时间                          |

crowd_tags 人群标签

| 字段名      | 说明                          |
| ----------- | ----------------------------- |
| id          | 自增ID                        |
| tag_id      | 标签ID                        |
| tag_name    | 标签名称                      |
| tag_desc    | 标签描述                      |
| statistics  | 人群标签统计量 200\10万\100万 |
| create_time | 创建时间                      |
| update_time | 更新时间                      |

crowd_tags_detail 人群标签明细（写入缓存）

| 字段名      | 说明     |
| ----------- | -------- |
| id          | 自增ID   |
| tag_id      | 标签ID   |
| user_id     | 用户ID   |
| create_time | 创建时间 |
| update_time | 更新时间 |

crowd_tags_job 人群标签任务

| 字段名          | 说明                         |
| --------------- | ---------------------------- |
| id              | 自增ID                       |
| tag_id          | 标签ID                       |
| batch_id        | 批次ID                       |
| tag_type        | 标签类型【参与量、消费金额】 |
| tag_rule        | 标签规则【限定参与N次】      |
| stat_start_time | 统计开始时间                 |
| stat_end_time   | 统计结束时间                 |
| status          | 计划、重置、完成             |
| create_time     | 创建时间                     |
| update_time     | 更新时间                     |



- 拼团活动表：设定了拼团的成团规则，人群标签的使用可以限定哪些人可见，哪些人可参与。
- 折扣配置表：拆分出拼团优惠到一个新的表进行多条配置。如果折扣还有更多的复杂规则，则可以配置新的折扣规则表进行处理。
- 人群标签表：专门来做人群设计记录的，这3张表就是为了把符合规则的人群ID，也就是用户ID，全部跑任务到一个记录下进行使用。比如黑玫瑰人群、高净值人群、拼团履约率90%以上的人群等。



**（二）参与拼团表**

**group_buy_account 拼团账户**

| 字段名                | 说明         |
| --------------------- | ------------ |
| id                    | 自增ID       |
| user_id               | 用户ID       |
| activity_id           | 活动ID       |
| take_limit_count      | 拼团次数限制 |
| take_limit_count_used | 拼团次数消耗 |
| create_time           | 创建时间     |
| update_time           | 更新时间     |

**group_buy_order 用户拼单**

一条记录 = 一个拼团**团队**（`team_id` 唯一）

| 字段名          | 说明                             |
| --------------- | -------------------------------- |
| id              | 自增ID                           |
| team_id         | 拼单组队ID                       |
| activity_id     | 活动ID                           |
| source          | 渠道                             |
| channel         | 来源                             |
| original_price  | 原始价格                         |
| deduction_price | 折扣金额                         |
| pay_price       | 支付价格                         |
| target_count    | 目标数量                         |
| complete_count  | 完成数量                         |
| status          | 状态（0-拼单中、1-完成、2-失败） |
| create_time     | 创建时间                         |
| update_time     | 更新时间                         |

**group_buy_order_list 用户拼单明细**

一条记录 = **某用户**在该团队里锁的一笔单

| 字段名          | 说明                                 |
| --------------- | ------------------------------------ |
| id              | 自增ID                               |
| user_id         | 用户ID                               |
| team_id         | 拼单组队ID                           |
| order_id        | 订单ID                               |
| activity_id     | 活动ID                               |
| start_time      | 活动开始时间                         |
| end_time        | 活动结束时间                         |
| goods_id        | 商品ID                               |
| source          | 渠道                                 |
| channel         | 来源                                 |
| original_price  | 原始价格                             |
| deduction_price | 折扣金额                             |
| status          | 状态；0 初始锁定、1 消费完成         |
| out_trade_no    | 外部交易单号（确保外部调用唯一幂等） |
| create_time     | 创建时间                             |
| update_time     | 更新时间                             |

**notify_task 回调任务**

| 字段名         | 说明                               |
| -------------- | ---------------------------------- |
| id             | 自增ID                             |
| activity_id    | 活动ID                             |
| order_id       | 拼单ID                             |
| notify_url     | 回调接口                           |
| notify_count   | 回调次数（3-5次）                  |
| notify_status  | 回调状态【初始、完成、重试、失败】 |
| parameter_json | 参数对象                           |
| create_time    | 创建时间                           |
| update_time    | 更新时间                           |

- 拼团账户表：记录用户的拼团参与数据，一个是为了限制用户的参与拼团次数，另外是为了人群标签任务统计数据。
- 用户拼单表：当有用户发起首次拼单的时候，产生拼单id，并记录所需成团的拼单记录，另外是写上拼团的状态、唯一索引、回调接口等。这样拼团完成就可以回调对接的平台，通知完成了。【微信支付也是这样的设计，回调支付结果，这样的设计可以方便平台化对接】当再有用户参与后，则写入用户拼单明细表。直至达成拼团。
- 回调任务表：当拼团完成后，要做回调处理。但可能会有失败，所以加入任务的方式进行补偿。如果仍然失败，则需要对接的平台，自己查询拼团结果。



### 架构设计

**MVC架构：**

![image-20250624143253403](https://pic.bitday.top/i/2025/06/24/nou9d6-0.png)

**DDD架构：**

![image-20250624143304200](https://pic.bitday.top/i/2025/06/24/nowdoo-0.png)



## 价格试算

```java
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class IndexGroupBuyMarketServiceImpl implements IIndexGroupBuyMarketService {

    private final DefaultActivityStrategyFactory defaultActivityStrategyFactory;

    @Override
    public TrialBalanceEntity indexMarketTrial(MarketProductEntity marketProductEntity) throws Exception {

        StrategyHandler<MarketProductEntity, DefaultActivityStrategyFactory.DynamicContext, TrialBalanceEntity> strategyHandler = defaultActivityStrategyFactory.strategyHandler();

        TrialBalanceEntity trialBalanceEntity = strategyHandler.apply(marketProductEntity, new DefaultActivityStrategyFactory.DynamicContext());

        return trialBalanceEntity;
    }

}
```

```text
IndexGroupBuyMarketService
      │
      │ indexMarketTrial()
      ▼
DefaultActivityStrategyFactory
      │  (return rootNode)
      ▼
RootNode.apply()
      │ doApply()  (执行)
      │ router()   （路由到下一node）
      ▼
SwitchNode.apply()
      │ ...
      ▼
...  (可能还有其他节点)
      ▼
EndNode.apply()   → 组装结果并返回 TrialBalanceEntity
      ▲
      └────────── 最终一路向上 return

```

`IndexGroupBuyMarketService` 是领域服务，整个价格试算的入口

`DefaultActivityStrategyFactory` 帮你拿到 *根节点*，真正的“工厂”工作（多线程预处理、分支路由）都在各 Node 里完成。

`DynamicContext` 是一次性创建的共享上下文：谁需要谁就往里放



## 人群标签数据采集

| 步骤                | 目的                                            | 说明                                                         |
| ------------------- | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| **1. 记录日志**     | 标明本次批次任务的开始                          | 方便后续排查、链路追踪                                       |
| **2. 读取批次配置** | 拿到该批次**统计范围、规则、时间窗**等          | 若返回 `null` 通常代表批次号错误或已被清理                   |
| **3. 采集候选用户** | 从业务数仓/模型结果里拉取符合条件的用户 ID 列表 | 真实场景中会：• 调 REST / RPC 拿画像• 或扫离线结果表• 或读 Kafka 流 |
| **4. 双写标签明细** | 将每个用户与标签的关系永久化 & 提供实时校验能力 | 方法内部两件事：• 插入 `crowd_tags_detail` 表• <br />在 Redis **BitMap** 中把该用户对应位设为 1（幂等处理冲突） |
| **5. 更新统计量**   | 维护标签当前命中人数，用于运营看板              | 这里简单按“新增条数”累加，也可改为重新 `count(*)` 全量回填   |
| **6. 结束**         | 方法返回 void                                   | 如果过程抛异常，调度系统可重试/报警                          |

> **一句话总结**
>  这是一个被定时器或消息触发的**离线批量打标签任务**：
>  拉取任务规则 → （离线）筛出符合条件的用户 → 写库 + 写 Redis 位图 → 更新命中人数。
>  之后业务系统就能用位图做到毫秒级 `isUserInTag(userId, tagId)` 判断，实现精准运营投放。



### Bitmap（位图）

**概念**

- Bitmap 又称 Bitset，是一种用位（bit）来表示状态的数据结构。
- 它把一个大的“布尔数组”压缩到最小空间：每个元素只占 1 位，要么 0（False）、要么 1（True）。

**为什么用 Bitmap？**

- **超高空间效率**：1000 万个用户，只需要约 10 MB（1000 万 / 8）。
- **超快操作**：检查某个索引位是否为 1、计数所有“1”的个数（BITCOUNT）、找出第一个“1”的位置（BITPOS）等，都是 O(1) 或者极快的位运算。

**典型场景**

- **用户标签 / 权限判断**：把符合某个条件的用户的索引位置设置为 1，以后实时判断“用户 X 是否在标签 A 中？”就只需读一个 bit。
- **海量去重 / 布隆过滤器**：在超大流量场景下判断“URL 是否已访问过”、“手机号是否已注册”等。
- **统计分析**：快速统计某个条件下有多少个用户／对象符合（BITCOUNT）。



## 拼团交易锁单

![image-20250630124304410](https://pic.bitday.top/i/2025/06/30/kjsuy7-0.png)

下单到支付中间有一个流程，即锁单，比如淘宝京东中，在这个环节（限定时间内）选择使用优惠券、京豆等，可以得到优惠价，再进行支付；拼团场景同理，先加入拼团，进行锁单，然后优惠试算，最后才付款。



## 收获

### 实体对象

实体是指具有唯一标识的业务对象。

在 DDD 分层里，**Domain Entity ≠ 数据库 PO**。
在 `edu.whut.domain.*.model.entity` 包下放的是**纯粹的业务对象**，它们只表达业务语义（团队 ID、活动时间、优惠金额……），对「数据持久化细节」保持**无感知**。因此它们看起来“字段不全”是正常的：

- 它们不会带 `@TableName` / `@TableId` 等 MyBatis-Plus 注解；
- 也不会出现数据库的技术字段（`id`、`create_time`、`update_time`、`status` 等）；
- 只保留聚合根真正**需要的**业务属性与行为。

```java
@Data
@Builder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class PayActivityEntity {

    /** 拼单组队ID */
    private String teamId;
    /** 活动ID */
    private Long activityId;
    /** 活动名称 */
    private String activityName;
    /** 拼团开始时间 */
    private Date startTime;
    /** 拼团结束时间 */
    private Date endTime;
    /** 目标数量 */
    private Integer targetCount;

}
```

这个也是实体对象，因为多个字段的组合：teamId和activityId能唯一标识这个实体。



### 模板方法

**核心思想**：
在抽象父类中定义**算法骨架**（固定执行顺序），把某些可变步骤留给子类重写；调用方只用模板方法，保证流程一致。

```text
 Client  ───▶  AbstractClass
                ├─ templateMethod()  ←—— 固定流程
                │    step1()
                │    step2()         ←—— 抽象，可变
                │    step3()
                └─ hookMethod()      ←—— 可选覆盖
                       ▲
                       │ extends
            ┌──────────┴──────────┐
            │ ConcreteClassA/B…   │

```

**示例：**

```java
// 1. 抽象模板
public abstract class AbstractDialog {

    // 模板方法：固定调用顺序，设为 final 防止子类改流程
    public final void show() {
        initLayout();
        bindEvent();
        beforeDisplay();       // 钩子，可选
        display();
        afterDisplay();        // 钩子，可选
    }

    // 具体公共步骤
    private void initLayout() {
        System.out.println("加载通用布局文件");
    }

    // 需要子类实现的抽象步骤
    protected abstract void bindEvent();

    // 钩子方法，默认空实现
    protected void beforeDisplay() {}
    protected void afterDisplay() {}

    private void display() {
        System.out.println("弹出对话框");
    }
}

// 2. 子类：登录对话框
public class LoginDialog extends AbstractDialog {
    @Override
    protected void bindEvent() {
        System.out.println("绑定登录按钮事件");
    }
    @Override
    protected void afterDisplay() {
        System.out.println("focus 到用户名输入框");
    }
}

// 3. 调用
public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        AbstractDialog dialog = new LoginDialog();
        dialog.show();
        /* 输出：
           加载通用布局文件
           绑定登录按钮事件
           弹出对话框
           focus 到用户名输入框
         */
    }
}
```

**要点**

- **复用公共流程**：`initLayout()`、`display()` 写一次即可。
- **限制流程顺序**：`show()` 定为 `final`，防止子类乱改步骤。
- **钩子方法**：子类可选择性覆盖（如 `beforeDisplay`）。



### 责任链

应用场景：日志系统、审批流程、权限校验——任何需要将请求按阶段传递、并由某一环节决定是否继续或终止处理的地方，都非常适合职责链模式。

####  单例链

典型的责任链模式要点：

- **解耦请求发送者和处理者**：调用者只持有链头，不关心中间环节。
- **动态组装**：通过 `appendNext` 可以灵活地增加、删除或重排链上的节点。
- **可扩展**：新增处理逻辑只需继承 `AbstractLogicLink` 并实现 `apply`，不用改动已有代码。

接口定义：`ILogicChainArmory<T, D, R>`  提供添加节点方法和获取节点

```java
//定义了责任链的组装接口：
public interface ILogicChainArmory<T, D, R> {

    ILogicLink<T, D, R> next();	   //在当前节点中获取下一个节点

    ILogicLink<T, D, R> appendNext(ILogicLink<T, D, R> next); //把下一个处理节点挂接上来

}
```

`ILogicLink<T, D, R>` 继承自 `ILogicChainArmory<T, D, R>`，并额外声明了核心方法 `apply`

```java
public interface ILogicLink<T, D, R> extends ILogicChainArmory<T, D, R> {

    R apply(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception;  //处理请求

}
```

抽象基类：`AbstractLogicLink`

```java
public abstract class AbstractLogicLink<T, D, R> implements ILogicLink<T, D, R> {

    private ILogicLink<T, D, R> next;

    @Override
    public ILogicLink<T, D, R> next() {
        return next;
    }

    @Override
    public ILogicLink<T, D, R> appendNext(ILogicLink<T, D, R> next) {
        this.next = next;
        return next;
    }

    protected R next(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception {
        return next.apply(requestParameter, dynamicContext);   //交给下一节点处理
    }

}
```

子类只需继承它，重写 `apply(...)`，在合适的条件下要么直接处理并返回，要么调用 `next(requestParameter, dynamicContext)` 继续传递。

**使用示例：**

```java
public class AuthLink extends AbstractLogicLink<Request, Context, Response> {
    @Override
    public Response apply(Request req, Context ctx) throws Exception {
        if (!ctx.isAuthenticated()) {
            throw new UnauthorizedException();
        }
        // 认证通过，继续下一个环节
        return next(req, ctx);
    }
}

public class LoggingLink extends AbstractLogicLink<Request, Context, Response> {
    @Override
    public Response apply(Request req, Context ctx) throws Exception {
        System.out.println("Request received: " + req);
        Response resp = next(req, ctx);
        System.out.println("Response sent: " + resp);
        return resp;
    }
}

// 组装责任链 放工厂类factory中实现
ILogicLink<Request, Context, Response> chain =
    new AuthLink()
        .appendNext(new LoggingLink())
        .appendNext(new BusinessLogicLink());

//客户端使用
Request req = new Request(...);
Context ctx = new Context(...);
Response resp = chain.apply(req, ctx);
```

示例图：

```text
AuthLink.apply
   └─▶ LoggingLink.apply
          └─▶ BusinessLogicLink.apply
                 └─▶ 返回 Response
```

这种模式链上的每个节点都手动 `next()`到下一节点。



#### 多例链

```java
/**
 * 通用逻辑处理器接口 —— 责任链中的「节点」要实现的核心契约。
 */
public interface ILogicHandler<T, D, R> {

    /**
     * 默认的 next占位实现，方便节点若不需要向后传递时直接返回 null。
     */
    default R next(T requestParameter, D dynamicContext) {
        return null;
    }

    /**
     * 节点的核心处理方法。
     */
    R apply(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception;

}

```

```java
/**
 * 业务链路容器 —— 双向链表实现，同时实现 ILogicHandler，从而可以被当作单个节点使用。
 */
public class BusinessLinkedList<T, D, R> extends LinkedList<ILogicHandler<T, D, R>> implements ILogicHandler<T, D, R>{

    public BusinessLinkedList(String name) {
        super(name);
    }

    /**
     * BusinessLinkedList是头节点，它的apply方法就是循环调用后面的节点，直至返回。
     * 遍历并执行链路。
     */
    @Override
    public R apply(T requestParameter, D dynamicContext) throws Exception {
        Node<ILogicHandler<T, D, R>> current = this.first;
        // 顺序执行，直到链尾或返回结果
        while (current != null) {
            ILogicHandler<T, D, R> handler = current.item;
            R result = handler.apply(requestParameter, dynamicContext);
            if (result != null) {
                // 节点命中，立即返回
                return result;
            }
            //result==null，则交给那一节点继续处理
            current = current.next;
        }
        // 全链未命中
        return null;
    }
}
```

```java
/**
 * 链路装配工厂 —— 负责把一组 ILogicHandler 顺序注册到 BusinessLinkedList 中。
 */
public class LinkArmory<T, D, R> {

    private final BusinessLinkedList<T, D, R> logicLink;

    /**
     * @param linkName      链路名称，便于日志排查
     * @param logicHandlers 节点列表，按传入顺序链接
     */
    @SafeVarargs
    public LinkArmory(String linkName, ILogicHandler<T, D, R>... logicHandlers) {
        logicLink = new BusinessLinkedList<>(linkName);
        for (ILogicHandler<T, D, R> logicHandler: logicHandlers){
            logicLink.add(logicHandler);
        }
    }

    /** 返回组装完成的链路 */
    public BusinessLinkedList<T, D, R> getLogicLink() {
        return logicLink;
    }

}

//工厂类，可以定义多条责任链，每条有自己的Bean名称区分。
@Bean("tradeRuleFilter")
public BusinessLinkedList<TradeRuleCommandEntity, DynamicContext, TradeRuleFilterBackEntity> tradeRuleFilter(ActivityUsabilityRuleFilter activityUsabilityRuleFilter, UserTakeLimitRuleFilter userTakeLimitRuleFilter) {
     // 1. 组装链
     LinkArmory<TradeRuleCommandEntity, DynamicContext, TradeRuleFilterBackEntity> linkArmory =
                new LinkArmory<>("交易规则过滤链", activityUsabilityRuleFilter, userTakeLimitRuleFilter);

     // 2. 返回链容器（即可作为责任链使用）
     return linkArmory.getLogicLink();
}
```

示例图：

```text
BusinessLinkedList.apply  ←─ 只有这一层在栈里
while 循环：
   ├─▶ 调用 ActivityUsability.apply → 返回 null → 继续
   ├─▶ 调用 UserTakeLimit.apply   → 返回 null → 继续
   └─▶ 调用 ...                  → 返回 Result → break

```

链头拿着“游标”一个个跑，节点只告诉“命中 / 未命中”。



### 规则树流程

![8d9ca81791b613eb7ff06b096a3d7c4a](https://pic.bitday.top/i/2025/06/24/pgcnns-0.png)

**整体分层思路**

| 分层           | 作用                                                         | 关键对象                                                     |
| -------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| **通用模板层** | 抽象出与具体业务无关的「规则树」骨架，解决 *如何找到并执行策略* 的共性问题 | `StrategyMapper`、`StrategyHandler`、`AbstractStrategyRouter<T,D,R>` |
| **业务装配层** | 基于模板，自由拼装出 *一棵* 贴合业务流程的策略树             | `RootNode / SwitchRoot / MarketNode / EndNode …`             |
| **对外暴露层** | 通过 **工厂 + 服务支持类** 将整棵树封装成一个可直接调用的 `StrategyHandler`，并交给 Spring 整体托管 | `DefaultActivityStrategyFactory`、`AbstractGroupBuyMarketSupport` |

**通用模板层：规则树的“骨架”**

| 角色                            | 职责                                                         | 关系                                                         |
| ------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| `StrategyMapper`                | **映射器**：依据 `requestParameter + dynamicContext` 选出 *下一个* 策略节点 | 被 `AbstractStrategyRouter` 调用                             |
| `StrategyHandler`               | **处理器**：真正执行业务逻辑；`apply` 结束后可返回结果或继续路由 | 节点本身 / 路由器本身都是它的实现                            |
| `AbstractStrategyRouter<T,D,R>` | **路由模板**：① 调用 `get(...)` 找到合适的 `StrategyHandler`;② 调用该 handler 的 `apply(...)`;③ 若未命中则走 `defaultStrategyHandler` | 同时实现 `StrategyMapper` 与 `StrategyHandler`，但自身保持 *抽象*，把细节延迟到子类 |

**业务装配层：一棵可编排的策略树**

```text
RootNode  ->  SwitchRoot  ->  MarketNode  ->  EndNode
                          ↘︎  OtherNode ...
```

- 每个节点

  继承 `AbstractStrategyRouter`

  - 实现 `get(...)`：决定当前节点的下一跳是哪一个节点
  - 实现 `apply(...)`：实现节点自身应做的业务动作（或继续下钻）

- 组合方式

  比责任链更灵活：

  - 一个节点既可以“继续路由”也可以“自己处理完直接返回”
  - 可以随时插拔 / 替换子节点，形成多分支、循环、早停等复杂流转

**对外暴露层：工厂 + 服务支持类**

| 组件                                          | 主要职责                                                     |
| --------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| `DefaultActivityStrategyFactory` (`@Service`) | **工厂**：1. 在 Spring 启动时注入根节点 `RootNode`；2. 暴露**统一入口** `strategyHandler()` → 返回整个策略树顶点（一个 `StrategyHandler` 实例） |
| `AbstractGroupBuyMarketSupport`               | **业务服务基类**：封装拼团场景下共用的查询、工具方法；供每个**节点**继承使用 |

这样，调用方只需

```java
TrialBalanceEntity result =
    factory.strategyHandler().apply(product, new DynamicContext(vo1, vo2));
```

就能驱动整棵策略树，而**完全不用关心**节点搭建、依赖注入等细节。



### 策略模式

**核心思想**：
把可互换的算法/行为抽成独立策略类，运行时由“上下文”对象选择合适的策略；对调用方来说，只关心统一接口，而非具体实现。

```text
┌───────────────┐
│   Client      │
└─────▲─────────┘
      │ has-a
┌─────┴─────────┐                 implements
│  Context      │────────────┐  ┌──────────────┐
│ (使用者)      │ strategy    └─▶│ Strategy A   │
└───────────────┘                ├──────────────┤
                                 │ Strategy B   │
                                 └──────────────┘

```

#### 集合自动注入

常见于策略/工厂/插件场景。

```java
@Autowired       
private Map<String, IDiscountCalculateService> discountCalculateServiceMap;
```

**字段类型**：`Map<String, IDiscountCalculateService>`

- key—— Bean 的名字
  - 默认是类名首字母小写 (`mjCalculateService`)
  - 或者你在实现类上显式写的 `@Service("MJ")`
- **value** —— 那个实现类对应的实例
- **Spring 机制**：
  1. 启动时扫描所有实现 `IDiscountCalculateService` 的 Bean。
  2. 把它们按 “BeanName → Bean 实例” 的映射注入到这张 `Map` 里。
  3. 你一次性就拿到了“策略字典”。

**示例：**

```java
@Service("MJ")                  // ★ 关键：Bean 名即策略键
public class MJCalculateService extends IDiscountCalculateService {

    @Override
    protected BigDecimal Calculate(String userId, BigDecimal originalPrice,
                                     GroupBuyActivityDiscountVO.GroupBuyDiscount groupBuyDiscount) {
        //忽略实现细节
}

@Component
@RequiredArgsConstructor          // 构造器注入更推荐
public class DiscountContext {

    private final Map<String, IDiscountCalculateService> discountServiceMap;

    public BigDecimal calc(String strategyKey,
                           String userId,
                           BigDecimal originalPrice,
                           GroupBuyActivityDiscountVO.GroupBuyDiscount plan) {
 	    //strategyKey可以是"MJ" ..
        IDiscountCalculateService strategy = discountServiceMap.get(strategyKey); 
        if (strategy == null) {
            throw new IllegalArgumentException("无匹配折扣类型: " + strategyKey);
        }
        return strategy.calculate(userId, originalPrice, plan);
    }
}
```





### 多线程异步调用

如果某任务比较耗时（如加载大量数据），可以考虑开多线程异步调用。

```java
// Runnable  ➞ 只能 run()，没有返回值
public interface Runnable {
    void run();
}

// Callable<V> ➞ call() 能返回 V，也能抛检查型异常
public interface Callable<V> {
    V call() throws Exception;
}
```

```java
public class MyTask implements Callable<String> {
    private final String name;
    public MyTask(String name) {
        this.name = name;
    }
    @Override
    public String call() throws Exception {
        // 模拟耗时操作
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
        return "任务[" + name + "]的执行结果";
    }
}
```

```java
public class SimpleAsyncDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建大小为 2 的线程池
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);

        try {
            // 构造两个任务
            MyTask task1 = new MyTask("A");
            MyTask task2 = new MyTask("B");

            // 用 FutureTask 包装 Callable
            FutureTask<String> future1 = new FutureTask<>(task1);
            FutureTask<String> future2 = new FutureTask<>(task2);

            // 提交给线程池异步执行
            pool.execute(future1);
            pool.execute(future2);

            // 主线程可以先做别的事…
            System.out.println("主线程正在做其他事情…");

            // 在需要的时候再获取结果（可加超时）
            String result1 = future1.get(1, TimeUnit.SECONDS); //设置超时时间1秒
            String result2 = future2.get();   //无超时时间

            System.out.println("拿到结果1 → " + result1);
            System.out.println("拿到结果2 → " + result2);

        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        } catch (ExecutionException e) {
            System.err.println("任务执行中出错: " + e.getCause());
        } catch (TimeoutException e) {
            System.err.println("等待结果超时");
        } finally {
            pool.shutdown();
        }
    }
}
```



### 动态配置（热更新）

**注解标记**
用 `@DCCValue("key:default")` 标注需要动态注入的字段，指定对应的 Redis Key（带前缀）及默认值。

```java
// 标记要动态注入的字段
@Retention(RUNTIME) @Target(FIELD)
public @interface DCCValue {
  String value(); // "key:default"
}
```

```java
// 业务使用示例
@Service
public class MyFeature {
  @DCCValue("myFlag:0")
  private String myFlag;
  public boolean enabled() { return "1".equals(myFlag); }
}
```

**启动时注入**
实现一个 `BeanPostProcessor`，在每个 Spring Bean 初始化后：

- 扫描带 `@DCCValue` 的字段；
- 拼出完整 Redis Key（如 `dcc_prefix_key`），若不存在则写入默认值，否则读最新值；
- **反射把值注入到该 Bean 的私有字段**；
- 将 `(redisKey → Bean 实例)` 记录到内存映射，用于后续热更新。

```java
@Override
public Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String name) {
    Class<?> cls = AopUtils.isAopProxy(bean)
      ? AopUtils.getTargetClass(bean)
      : bean.getClass();
    for (Field f : cls.getDeclaredFields()) {
      DCCValue dv = f.getAnnotation(DCCValue.class);
      if (dv==null) continue;
      String[] p = dv.value().split(":");
      String key = PREFIX + p[0], defaultValue = p[1];
      RBucket<String> bucket = redis.getBucket(key);
      String val = bucket.isExists() ? bucket.get() : defaultValue;
      bucket.trySet(defaultValue);           //同步redis内容
      injectField(bean, f, val);    //反射注入
      beans.put(key, bean);
    }
    return bean;
  }
```

**运行时热更新**

- 在同一个组件里，订阅一个 Redis Topic（频道），比如 `"dcc_update"`；

- 外部调用发布接口 `PUBLISH dcc_update "key,newValue"`；

  ```java
  //更新配置
  @GetMapping("/dcc/update")
  public void update(@RequestParam String key, @RequestParam String value) {
    dccTopic().publish(key + "," + value);
  }
  ```

- 订阅者收到后：

  1. 同步把新值写回 Redis；
  2. 从映射里取出对应 Bean，反射更新它的字段。

```java
// 发布/订阅频道
  @Bean
  public RTopic dccTopic() {
    RTopic t = redis.getTopic("dcc_update");
    t.addListener(String.class, (c,msg)->{
      String[] a = msg.split(",");
      String key = PREFIX + a[0], val = a[1];
      RBucket<String> bucket = redis.getBucket(key);
      if (!bucket.isExists()) return;
      bucket.set(val);
      Object bean = beans.get(key);
      if (bean!=null) injectField(bean, a[0], val);
    });
    return t;
  }
```



### HTTP客戶端框架

**引入依赖**

```xml
<dependency>
      <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
      <artifactId>okhttp-sse</artifactId>
</dependency>
```

**让Spring 管理 Http客户端**

- 写配置类

  ```java
  @Configuration
  public class OKHttpClientConfig {
  
      @Bean
      public OkHttpClient httpClient() {
          return new OkHttpClient();
      }
  }
  ```

- 在需要使用的地方注入

  ```java
  @Slf4j
  @Service
  @RequiredArgsConstructor
  public class HttpService {
  
      private final OkHttpClient okHttpClient;
  
      /**
       * 发送 JSON POST 请求并返回响应内容
       *
       * @param apiUrl       接口地址
       * @param jsonPayload  请求体 JSON 字符串
       */
      public String postJson(String apiUrl, String jsonPayload) throws IOException {
          //1.构建参数
          MediaType mediaType = MediaType.get("application/json; charset=utf-8");
          RequestBody body = RequestBody.create(jsonPayload, mediaType);
          Request request = new Request.Builder()
              .url(apiUrl)
              .post(body)
              .addHeader("Content-Type", "application/json")
              .build();
  		//2.调用接口
          try (Response response = okHttpClient.newCall(request).execute()) {
              if (!response.isSuccessful()) {
                  log.error("HTTP 请求失败，URL：{}，状态码：{}", apiUrl, response.code());
                  throw new IOException("Unexpected HTTP code " + response.code());
              }
              ResponseBody responseBody = response.body();
              return responseBody != null ? responseBody.string() : "";
          } catch (IOException e) {
              log.error("调用 HTTP 接口异常：{}", apiUrl, e);
              throw e;
          }
      }
  }
  ```

- 优点：

  单例复用，性能更优

  - Spring 默认将 Bean 作为单例管理，整个应用只创建一次 `OkHttpClient`。
  - 内部的连接池、线程池、缓存等资源可以被复用，**避免频繁创建、销毁**带来的开销。

  统一配置，易于维护

  - 超时、拦截器、连接池、SSL、日志等配置集中在一个地方，改动一次全局生效。
  - 避免在代码各处手动 `new OkHttpClient()`、重复配置。