谷粒商城-商品上架

🕗 发布于 2024-07-19 10:32 java 服务器 elasticsearch spring boot

1.sku在es中的存储模型分析(spring整和es)

es中所有数据存在内存中,内存产品贵,能节省就节省,只保存有用的信息

两种保存方法:(空间换时间,时间换空间):

我们选空间换时间

ES中放这些东西:

"mappings": {
"properties": {
"skuId": {
"type": "long"
},
"spuId": {
"type": "keyword"
},
"skuTitle": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"skuPrice": {
"type": "keyword"
},
"skuImg": {
"type": "keyword",
"index": false,
"doc_values": false
},
"saleCount": {
"type": "long"
},
"hasStock": {
"type": "boolean"
},
"hotScore": {
"type": "long"
},
"brandId": {
"type": "long"
},
"catalogId": {
"type": "long"
},
"brandName": {
"type": "keyword",
"index": false,
"doc_values": false
},
"brandImg": {
"type": "keyword",
"index": false,
"doc_values": false
},
"catalogName": {
"type": "keyword",
"index": false,
"doc_values": false
},
"attrs": {
"type": "nested",
"properties": {
"attrId": {
"type": "long"
},
"attrName": {
"type": "keyword",
"index": false,
"doc_values": false
},
"attrValue": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}

//nested嵌入式的数据类型,

因为数组类型不标记nested的数据处理时会被扁平化处理(如下图),所以检索时就会出现问题,当我们查询first包含Alice且last包含Smith时是会查到结果的,因为被扁平化处理,first数组里查到了Alice,而且last数组里也查到了smith,所以当数组中的每个单元是对象的时候我们就可以用nested的数据类型,这样就不会出现扁平化处理这个错误

2.构造基本数据(商品上架功能编写)

根据接口文档,来到product的spuinfo下:

因为es里存的是我们挑出来的有用的信息而且需要product服务和search服务通信,正常开发权限问题有可能需要在product和search里都建立一个esModel的TO类,但是我们为了方便开发,可以直接在common里建这个TO:

然后来到实现类里来写方法体:(业务逻辑,我们不仅要查是否有库存,也要把可检索的规格属性一起存进es里,方便检索)

1.查出当前spuid对应的所有sku信息,再通过sku信息拿到所有的skuId组成数组,我们用这个数组去查这些sku是否都有库存(发送远程调用gulimall-ware服务),查出来的结果,用了一个map来装(Long,Boolean)这里用到了fastjson进行逆转(把R里的数据转成我们想要的对象),然后把是否有库存和skuid设置进 esModel 这个TO类里.

2.通过brandService和esModel的brandId查出品牌相关的name和img,通过catalogService和esModel的catalogId查出三级分类相关的name,放进 esModel

3.通过spuid查出所有sku的规格属性,把规格属性的id组成一个数组,遍历数组找到可检索的规格属性,通过过滤和映射把所有可检索的规格属性放进SkuEsModel类的内部类Attrs里,组成attrList的List,然后设置进esModel里

4.通过上述流程esModel里数据就充足了,我们通过远程调用gulimall-search服务,来将数据发给es保存

5.保存成功,修改当前spu的状态为已上架

以下是部分代码:

SpuInfoServiceImpl:主方法体:

    @Override
    public void up(Long spuId) {
        //1.1查出当前spuid对应的所有sku信息,品牌的名字
        List<SkuInfoEntity> skus=skuInfoService.getSkusBySpuId(spuId);
        List<Long> skuIdList = skus.stream().map(SkuInfoEntity::getSkuId).collect(Collectors.toList());//拿到所有的skuId ,方便我们用id去查库存
        //TODO 4.查询当前SkU的所有可以被用来检索的规格属性
        List<ProductAttrValueEntity> baseAttrs = productAttrValueService.baseAttrListForSpu(spuId);//查出SKU的所有规格属性
        List<Long> attrIds = baseAttrs.stream().map(attr -> {
            return attr.getAttrId();
        }).collect(Collectors.toList());//把这些规格属性的ID组成一个数组

        List<Long> searchAttrIds= attrService.selectSearchAttrs(attrIds);//通过遍历这个规格属性的Id,找到 可检索 的 规格属性的Id

        Set<Long> idSet=new HashSet<>(searchAttrIds);//这里转成Set不是为了去重是因为set的查找操作时间复杂度是 O(1)，而 List 的查找操作时间复杂度是 O(n)

        List<SkuEsModel.Attrs> attrsList = baseAttrs.stream().filter(item -> {//baseAttrs 里放的是规格属性的实体类,我们通过之前的查到的可检索的规格属性的ID,把实体类其中不可检索的过滤掉
            return idSet.contains(item.getAttrId());
        }).map(item -> {//再把 可检索的规格属性 映射成为SkuEsModel的内部类Attrs,方便我们底下的set
            SkuEsModel.Attrs attrs = new SkuEsModel.Attrs();
            BeanUtils.copyProperties(item, attrs);
            return attrs;
        }).collect(Collectors.toList());//这个stream流的功能是找出 baseAttrs 里的可检索的规格属性,装进 SkuEsModel的内部类Attrs(attrs) 里
        //TODO 1.发送远程调用,库存系统查询是否有库存 因为是批量所以拿出来
        Map<Long, Boolean> stockMap=null;
        try {
            R r = wareFeignService.getSkusHasStock(skuIdList);
            TypeReference<List<SkuHasStockVo>> typeReference = new TypeReference<>() {};
            stockMap = r.getData(typeReference).stream().collect(Collectors.toMap(SkuHasStockVo::getSkuId, item -> item.getHasStock()));
        }catch (Exception e){
            log.error("库存查询服务异常:原因{}",e);
        }
        //1.2封装每个sku的信息
        Map<Long, Boolean> finalStockMap = stockMap;
        List<SkuEsModel> upProducts = skus.stream().map(sku -> {
            //组装需要的数据
            SkuEsModel esModel = new SkuEsModel();
            BeanUtils.copyProperties(sku,esModel);
            esModel.setSkuPrice(sku.getPrice());
            esModel.setSkuImg(sku.getSkuDefaultImg());
            //TODO 1.发送远程调用,库存系统查询是否有库存

            //设置库存信息
            if (finalStockMap ==null){
                esModel.setHasStock(true);
            }else {
                esModel.setHasStock(finalStockMap.get(sku.getSkuId()));
            }
            //TODO 2.热度评分,默认刚上架为0后续可能有复杂的热度算法,后续再说
            esModel.setHotScore(0L);
            //TODO 3.查询品牌和分类信息
            BrandEntity brand = brandService.getById(esModel.getBrandId());
            esModel.setBrandName(brand.getName());
            esModel.setBrandImg(brand.getLogo());
            CategoryEntity category = categoryService.getById(esModel.getCatalogId());
            esModel.setCatalogName(category.getName());

            //设置检索属性
            esModel.setAttrs(attrsList);

            return esModel;
        }).collect(Collectors.toList());
        //TODO 5.将数据发给es进行保存  gulimall-search服务
        R r = searchFeignService.productStatusUp(upProducts);
        if(r.getCode()==0){
            //远程调用成功
            //TODO 6.修改当前SPU的状态
            baseMapper.updateSpuStatus(spuId, ProductConstant.StatusEnum.UP_SPU.getCode());
        }else {
            //远程调用失败
            //TODO 7.重复调用? 接口幂等性;重试机制?
            //feign的调用流程
            /**
             * 1.构造请求数据,将对象转为json
             * 2.发送请求进行执行(执行成功会解码相应的数据)
             * 3.执行请求会有重试机制
             */
        }
    }

wear查询是否有库存:

   public List<SkuHasStockVo> getSkusHasStock(List<Long> skuIds) {
        List<SkuHasStockVo> collect = skuIds.stream().map(skuId -> {
            SkuHasStockVo vo = new SkuHasStockVo();
            //查询当前sku的总库存量
            Long count= baseMapper.getSkuStock(skuId);
            vo.setSkuId(skuId);
            vo.setHasStock(count==null?false:count>0);
            return vo;
        }).collect(Collectors.toList());
        return collect;
    }

统一返回类R里新增的方法:

//利用fastjson进行逆转
public <T> T getData(TypeReference<T> typeReference){
Object data = get("data");
String s = JSON.toJSONString(data);
T t = JSON.parseObject(s, typeReference);
return t;
}
public R setData(Object data){
put("data",data);
return this;
}

gulimall-search的controller类:

 //上架商品
    @PostMapping("/product")
    public R  productStatusUp(@RequestBody List<SkuEsModel> skuEsModels){
        boolean b=false;
        try {
            b=productSaveService.productStatusUp(skuEsModels);
        }catch (Exception e){
            log.error("ElasticSaveController商品上架错误:{}",e);
            return R.error(BizCodeEnume.PRODUCT_UP_EXCEPTION.getCode(),BizCodeEnume.PRODUCT_UP_EXCEPTION.getMsg());
        }
        if (!b){
            return R.ok();
        }else {
            return R.error(BizCodeEnume.PRODUCT_UP_EXCEPTION.getCode(),BizCodeEnume.PRODUCT_UP_EXCEPTION.getMsg());
        }
    }

方法的实现:

    @Override
    public Boolean productStatusUp(List<SkuEsModel> skuEsModels) throws IOException {
        //保存进es
        //1.给ES中建立索引: product,建立好映射关系
        //2.给ES中保存数据:批量操作bulk
        BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
        for (SkuEsModel skuEsModel : skuEsModels) {
            //构造保存请求
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(EsConstant.PRODUCT_INDEX);
            indexRequest.id(skuEsModel.getSkuId().toString());
            String s = JSON.toJSONString(skuEsModel);
            indexRequest.source(s, XContentType.JSON);
            bulkRequest.add(indexRequest);
        }
        BulkResponse bulk = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, GulimallElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS);
        //TODO 如果批量错误 可以处理错误
        Boolean b=bulk.hasFailures();
        List<String> collect = Arrays.stream(bulk.getItems()).map(item -> {
            return item.getId();
        }).collect(Collectors.toList());
        log.info("商品上架完成:{}",collect);
        return b;
    }

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_62485485/article/details/140497620

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