消费者对于购物体验的要求越来越高,既希望享受线上购物的便捷与丰富选择,又渴望获得线下购物的真实体验和即时满足感。门店自提预约、同城即时配送以及线下扫码购等 O2O 服务模式应运而生,这些服务模式不仅打破了传统零售的时空限制,还为消费者带来了全新的购物体验。
本文将深入解析支撑新零售O2O全链路的核心架构设计,通过真实代码案例揭示从扫码购到即时配送的全流程实现方案。我们将重点探讨三个关键场景:门店自提预约的库存博弈、即时配送的运力调度算法、扫码购交易链路的事务一致性保障。
消费者扫描商品二维码→进入H5商品详情页→完成支付→生成提货凭证。看似简单的链路需要协调:
/**
* 尝试创建订单并预占相关资源(Try阶段)
*
* 1. 锁定订单商品对应的门店库存,防止超卖
* 2. 冻结订单使用的优惠券,避免重复使用
* 3. 创建状态为PENDING的订单记录
*
* @param {Object} order - 订单对象,需包含商品、优惠券等订单信息
* @returns {Promise<Object>} 返回新创建的订单记录Promise对象
*/
// Try阶段:资源预占
tryCreateOrder = async function (order) {
// 执行库存锁定操作,预占商品库存资源
await inventoryService.lock(order.items);
// 执行优惠券冻结操作,标记优惠券为已使用状态
await couponService.freeze(order.coupons);
// 创建待处理状态的订单记录(此时订单尚未最终确认)
return OrderModel.create({ ...order, status: 'PENDING' });
};
/**
* 锁定库存项,从门店库存和中心仓库动态分配可用库存
* 注:当前为示例代码,库存锁定逻辑待实现
*
* @param {Array<Object>} items - 需要锁定的商品项数组,每个项需包含以下属性:
* - storeId {string} 门店ID,用于查询门店库存
* @returns {Promise<Object>} 返回库存锁定结果(具体返回结构待实现)
* 可能包含成功锁定的库存数量及来源信息
*/
// 库存服务内部逻辑示例
async function lock(items) {
// 并行获取门店级库存和中心仓库库存
const storeStock = await getStoreInventory(item.storeId);
const centerStock = await getCenterInventory();
// 动态分配库存来源
}
状态 | 描述 |
---|---|
AVAILABLE | 初始可用状态 |
FROZEN | 已冻结待支付 |
USED | 已核销 |
EXPIRED | 已过期 |
/**
* 条形码解码服务类,用于从图像缓冲区中解码条形码信息
*/
class BarcodeService {
/**
* 对输入的图像缓冲区进行条形码解码
* @param {Buffer} imageBuffer - 包含图像数据的缓冲区对象,支持常见图片格式如JPEG/PNG
* @returns {Promise<Array<{code: string, confidence: number}>>} - 返回包含解码结果的数组,
* 每个元素包含识别到的条形码(code)及其置信度(confidence)
*/
async decode(imageBuffer) {
// 将图像缓冲区转换为TensorFlow张量,支持自动识别图像格式
const tensor = tf.node.decodeImage(imageBuffer);
// 执行模型推理获取检测结果,包含边界框和类别信息
// 注意:此处假设model已预先加载且返回结构包含boxes/classes/scores
const { boxes, classes } = await model.executeAsync(tensor);
// 将检测结果映射为结构化数据
// 注意:原代码中scores变量未定义,此处保留原始逻辑但可能存在运行时错误
return boxes.map((box, i) => ({
code: CLASS_NAMES[classes[i]], // 从预设常量转换类别编号为可读文本
confidence: scores[i], // 置信度数值应来源于模型输出的scores字段
}));
}
}
参数说明:
TensorFlow.js
:前端离线识别模型。CLASS_NAMES
:预训练的商品分类标签。confidence
:识别置信度阈值(>0.85)。class PaymentService {
/**
* 处理订单超时逻辑
*
* 当订单超时时:
* 1. 检查订单状态是否为未支付
* 2. 若未支付则释放库存并取消订单
*
* @param {string|number} orderId - 需要处理的订单ID
* @returns {Promise<void>} 无直接返回值,但会修改订单状态和库存数据
*/
async handleTimeout(orderId) {
// 获取订单数据
const order = await Order.findById(orderId);
// 仅处理未支付状态的订单
if (order.status === 'UNPAID') {
// 并行执行库存释放和订单状态更新
await Promise.all([
// 释放被占用的库存
Inventory.release(order.sku, order.quantity),
// 将订单标记为已取消
order.update({ status: 'CANCELED' })
]);
}
}
}
/**
* 确认订单并完成后续业务操作
* @param {string} orderId - 订单唯一标识符
* @returns {Promise<void>} 异步操作Promise
*/
// Confirm阶段:最终提交
confirmOrder = async function (orderId) {
// 获取订单实体
const order = await OrderModel.findById(orderId);
// 确认支付交易
await paymentService.commit(order.paymentId);
// 扣减商品库存
await inventoryService.deduct(order.items);
// 核销使用的优惠券
await couponService.consume(order.coupons);
// 触发配送调度
if (order.deliveryType === 'INSTANT') {
// 即时订单需要调度骑手
await dispatchRider(order);
}
};
参数 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
deliveryTimeWindow | String | 期望配送时段 "19:00-21:00" |
deliveryGeoHash | String | 地理哈希值 "wx4g0b" |
riderScore | Number | 骑手匹配评分算法结果 |
/**
* 选择最优的配送供应商
* 静态方法,根据订单的预计到达时间(ETA)和成本选择最合适的配送供应商
* @param {Object} order - 需要配送的订单对象,包含配送相关信息
* @returns {Promise<Object>} 返回最优供应商的结果对象,包含eta和cost属性
*/
class DeliveryRouter {
static async selectVendor(order) {
// 并行获取三个配送渠道的估算结果:达达、蜂鸟和自配送
const candidates = await Promise.all([
DadaAPI.estimate(order),
FengniaoAPI.estimate(order),
SelfDelivery.calculate(order)
]);
// 按ETA优先(升序)、成本其次(升序)的规则排序,并选择最优项
return candidates.sort((a, b) => a.eta - b.eta || a.cost - b.cost)[0];
}
}
/**
* WebSocket 服务端路由 - 实时骑手位置订阅
* @param {WebSocket} ws - WebSocket 连接实例
* @param {Request} req - HTTP 请求对象,包含路径参数
* @sideeffect
* 1. 根据订单ID创建 Redis 扫描流
* 2. 监听数据流实时推送 GeoJSON 格式位置数据
* 3. 维护 WebSocket 连接状态
*/
// 骑手位置订阅服务
app.ws('/tracking/:orderId', (ws, req) => {
// 从路径参数获取订单标识
const orderId = req.params.orderId;
// 创建 Redis 位置数据扫描流(匹配 pattern: pos:<orderId>:*)
const stream = redis.scanStream({
match: `pos:${orderId}:*`, // 匹配当前订单的所有位置键
});
// 流式数据事件处理器:将 Redis 数据转换为 GeoJSON 格式
stream.on('data', positions => {
// 构建符合 GeoJSON 标准的特征集合
ws.send(
JSON.stringify({
type: 'FeatureCollection',
// 转换坐标点为地理要素点
features: positions.map(p => ({
geometry: {
type: 'Point',
// 坐标顺序遵循 [经度, 纬度] 标准
coordinates: [p.lng, p.lat],
},
})),
}),
);
});
});
/**
* 核销订单状态管理函数
*
* @param {string} code - 订单唯一核销码,用于检索对应订单
* @returns {Promise<Object>} 包含核销商品信息和核销时间的对象
* - items {Array} 订单包含的商品清单
* - verifyTime {Date} 核销完成时间
* @throws {Error} 当订单状态不符合核销条件时抛出异常
*/
// 核销状态管理
async function verifyPickup(code) {
// 通过核销码查询关联订单
const order = await Order.findByCode(code);
// 验证订单当前状态是否允许核销
if (order.status !== 'PICKUP_PENDING') {
throw new Error('非法核销状态');
}
// 校验订单取货时间是否在允许的时间窗口内
await validateTimeWindow(order.pickupTime); // 校验预约时段
// 执行库存扣减操作(展示库存管理)
await markInventoryAsPicked(order.items); // 扣减展示库存
return {
items: order.items,
verifyTime: new Date(),
};
}
技术实现:基于Three.js构建3D门店地图,集成LBS定位与库存状态实时同步:
/**
* 门店商品库存预约调度类
* 使用分布式锁保证库存操作的原子性,支持高频次库存操作
*/
class PickupScheduler {
constructor() {
this.storeCache = new LRU({ max: 1000 }); // 缓存热门门店数据
this.lock = new Redlock([redisClients]); // 分布式锁
}
/**
* 执行商品库存预留操作
* @param {string} storeId - 门店唯一标识符
* @param {string} sku - 商品库存单位编码
* @param {number} quantity - 需要预约的商品数量
* @returns {Promise<Object>} 预约结果对象,包含状态码和预约码/错误信息
* @desc 通过分布式锁保证单个门店库存操作的原子性,使用Redis哈希存储实时库存数据
*/
async reserve(storeId, sku, quantity) {
// 获取门店级别的分布式锁,5000毫秒自动释放防止死锁
const lockKey = `store:${storeId}:lock`;
const lock = await this.lock.acquire([lockKey], 5000);
try {
// 原子化库存操作区块:获取当前库存 -> 检查库存余量 -> 扣减库存
const stock = await redis.hget(`store:${storeId}`, sku);
if (stock >= quantity) {
// 执行库存扣减并生成预约码(伪代码)
await redis.hincrby(`store:${storeId}`, sku, -quantity);
return { code: 200, data: generateReserveCode() };
}
// 库存不足时的错误返回
return { code: 500, msg: '库存不足' };
} finally {
// 无论成功失败都释放分布式锁
await lock.release();
}
}
}
LRU缓存
:降低门店元数据查询延迟(TTL 30秒)。Redlock
:实现跨节点库存操作原子性。hincrby
:Redis哈希结构存储分SKU库存。/**
* 核销服务类 - 处理核销码验证及相关业务操作
*/
class VerifyService {
/**
* 验证核销码并触发后续业务流程
* @param {string} code - 需要验证的核销码字符串
* @returns {Promise<boolean>} 验证成功返回true,失败抛出异常
* @throws {Error} 当核销码失效时抛出异常
*/
async verify(code) {
// 构造Redis存储的键名(使用业务前缀避免键冲突)
const key = `pickup:${code}`;
/**
* Redis事务操作:
* 1. 原子化获取并删除核销码数据
* 2. 使用事务保证操作原子性,防止并发问题
*/
const session = await redis.multi().get(key).del(key).exec();
// 检查核销码是否存在(事务结果数组结构:[ [err1, result1], [err2, result2] ])
if (!session[0][1]) throw new Error('核销码已失效');
/**
* 消息队列操作:
* 1. 解析存储的会话数据
* 2. 发送WMS出库指令到消息队列
* 3. 使用独立消息通道保证系统间解耦
*/
await mq.send('wms_outbound', JSON.parse(session[0][1]));
return true;
}
}
/**
* 取消订单的补偿操作(Saga模式的Cancel阶段)
*
* 该函数用于执行订单取消后的分布式事务回滚操作,依次进行:
* 1. 支付回退
* 2. 库存释放
* 3. 优惠券恢复
*
* @param {string} orderId - 需要取消的订单ID(MongoDB ObjectId格式)
* @returns {Promise<void>} 无直接返回值,但包含异步操作的Promise链
*/
// Cancel阶段:补偿操作
cancelOrder = async function (orderId) {
// 获取订单详细信息(包含支付、商品、优惠券等关联信息)
const order = await OrderModel.findById(orderId);
// 执行支付系统的金额回滚操作
await paymentService.rollback(order.paymentId);
// 释放订单中所有商品项占用的库存
await inventoryService.release(order.items);
// 恢复订单使用的优惠券额度/状态
await couponService.restore(order.coupons);
};
异常类型 | 处理策略 |
---|---|
网络超时 | 异步重试+幂等控制 |
数据库死锁 | 随机退避重试 |
第三方服务不可用 | 熔断降级+人工干预 |
/**
* 库存同步类:负责管理多销售渠道的库存同步操作
*/
class InventorySync {
constructor() {
// 支持的库存同步渠道列表
this.channels = ['store', 'warehouse', 'third_party'];
}
/**
* 执行库存同步操作
* @param {string} sku - 商品唯一标识符
* @param {number} delta - 库存变动增量(可正可负)
* @returns {Promise<void>} 异步操作Promise
*/
async sync(sku, delta) {
// 并行处理所有渠道的库存更新
await Promise.all(
this.channels.map(async channel => {
// 生成Redis缓存键并执行原子增减操作
const key = `stock:${channel}:${sku}`;
await redis.incrby(key, delta);
// 同步更新数据库中的库存记录
await DB.updateStock(channel, sku, delta);
}),
);
}
}
本文围绕新零售 O2O 服务架构设计展开,详细介绍了门店自提预约、同城即时配送以及线下扫码购三个核心模块。门店自提预约与到店核销系统通过与第三方门店系统对接,实现了用户自提预约和到店核销的高效管理;同城即时配送系统支持对接多个第三方配送平台,为用户提供了便捷的即时配送服务;线下扫码购系统将线下扫码与线上支付相结合,提升了用户的购物体验。
新零售O2O架构需要具备三大核心能力:弹性扩展能力应对流量洪峰、柔性事务能力保障数据一致性、智能调度能力优化履约体验。
通过构建完善的 O2O 服务架构,零售企业能够实现线上线下业务的深度融合,提高运营效率和用户满意度。同时,在架构设计和实现过程中,积累了多系统对接、数据同步、异常处理等方面的经验,为后续业务的拓展和优化奠定了基础。
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