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  5.6 商业支撑之商品域

  一、基础介绍 当业务在线化后，用于内部管理的产品主数据，叠加一堆销售属性变成了商品被推倒了前台，成为导购链路中最最重要的信息载体。看似最基础和最简单的商品模块也有很多门道。主要集中在以下几个方面： 商品的属性如何管理、呈现、参与导购（类目、搜索的过滤条件） 如何解决固定不变的内部管理需求与基于销售特性长期变化的运营需求之间的矛盾 在多渠道情况渠道商品，如何映射到实际sku进行履约 二、模型介绍 图5-6-1 模型介绍 类目属性，解决“商品的属性如何管理、呈现、参与导购（类目、搜索的过滤条件）” 前后台类目设计，解决“如何解决固定不变的内部管理需求与基于销售特性长期变化的运营需求之间的矛盾” 销售Sku和库存Sku设计，解决“在多渠道情况渠道商品，如何映射到实际sku进行履约” 要把这些问题搞清楚，得先把名词统一下： 领域 名称 oinone的定义 说明 举例 平台运营视角 Spu Product –>Spu2.1.9 –> 3.0.0 SPU(Standard Product Unit)：标准化产品单元。SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性 iPhone X可以确定一个产品 后台类目 后台类目(Category) 商品分类分级管理，以及规范该类目下公共属性可以分为普通属性、销售属性 比如类目：3c数码/手机销售属性：内存大小、颜色等普通属性：分辨率 前台类目 前台类目(FrontCategory) 平台导购类目 通过前台类目关联后台类目或后台类目属性，用于满足运营需求 大体上SPU处于最上层、Item属于下一级，而SKU属于最低一层。SPU是平台层面，Item是商家层面，SKU是商家的Item确定销售属性SPU非必须，在平台类交易中，平台方为了规范商家发布商品信息，进行统一运营时需要 商家销售视角 Item 渠道商品(Item) 简单来说是：SPU加上归属商家、以及商家自有的价格与描述 商家A的iPhone X Sku 销售Sku(SaleSku) SKU=Stock Keeping Unit（库存保有单位）。是对每一个产品和服务的唯一标示符，该系统的使用SKU的值根于数据管理，使公司能够跟踪系统，如仓库和零售商店或产品的库存情况。 iPhone X 64G 银色 则是一个SKU。 店铺类目 ShopCategory 商家店铺导购类目 在平台类电商，商家都会有自己独立的店铺主页，商家类目跟前台类目作用类似，只是局限影响范围为商家店铺内 销售SKU中会有一个InvSkuCode来关联InventorySku，比如：品牌上在不同渠道（淘宝、京东、自建电商）中会有不同的销售SKU，在从渠道同步销售SKU会根据外部code 商家管理视角 产品或库存Sku InventorySku 跟销售领域的sku的定义类似，但销售领域是为了规范购买行为，这里规范企业内部管理。 iPhone X 64G 银色 组合Sku InventorySkuComposition 空调有内外机组合而成，这就是一个组合sku 产品分类 ProductKind 企业内部管理划分 商品系列 ItemSeries 指互相关联或相似的产品，是按照一定的分类标准对企业生产经营的全部产品进行划分的结果。一个产品系列内往往包括多个产品项目。产品系列的划分标准有产品功能、消费上的连带性、面向的顾客群、分销渠道、价格范围等 存货类别 StorageKind 为了反映存货的组成内容，正确计算产品的生产成本以及销售成本，会计上必须对存货进行科学地分类，按存货的不同类别进行核算 表5-6-1 各领域名称说明

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  2024年5月23日

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  应用中心

  在App Finder 中点击应用中心可以进入Oinone的应用中心，可以看到Oinone平台所有应用列表、应用大屏、以及技术可视化。 1. App Finder 平台提供App Finder搜索查找已安装的应用、点击进入应用； 我收藏的应用：在应用中心收藏后会呈现在“我收藏的应用”； 业务应用：与业务相关、用户可操作的应用； 设计器：平台提供五大设计器设计应用，即平台的无代码能力，包括：模型设计器、界面设计器、流程设计器、数据可视化、集成设计器。 2. 应用列表 应用列表管理平台中所有应用，管理应用的生命周期，如安装、升级、卸载，提供搜索、创建、编辑、卸载、收藏、设置首页等功能。 在介绍应用具体操作前，我们先来了解以下概念： 应用类型：分为应用与模块两种类型，两者区别在于在于应用有前台页面，可以在前台页面操作数据，模块没有前台页面、服务于其他应用或模块，大家在创建应用时可根据业务需求创建应用或模块。 依赖：创建新应用时，可依赖已有应用或模块，依赖后使用依赖应用/模块的能力，比如依赖文件应用可使用导入、导出能力，依赖资源应用可使用地址、语言等能力。 图3-2-35 Oinone的应用列表 2.1 创建 创建应用时，需要选择类型、定义应用名称、技术名称，选择依赖模块、所属分类、客户端类型。 每个应用大多数都需要依赖一些基础模块：文件、资源、 应用分类是按照应用所属业务域进行的分类管理，目前是平台提供的分类，后续会开放给用户自行管理。 客户端类型是指应用适用于PC端、移动端，如果只选择PC端，则应用不可在移动端使用。 2.2 编辑 编辑时，不允许编辑类型，技术名称，需要在创建时定义正确。 2.3 安装与卸载 卸载后，应用就不会呈现在App Finder中，不可进入应用、使用应用，可重新安装，安装后继续使用。 2.4 收藏应用 点击应用卡片右上角的星标可收藏、取消收藏应用，收藏的应用在App Finder和工作台中展示在收藏位置，可快捷进入。 2.5 设置首页 定义每个应用的首页，有两种方式： a. 通过绑定菜单，进入绑定菜单的页面； b. 直接绑定视图，选择模型、找到模型下的视图，如果可作为首页的视图不存在，也可以进入设计器创建。 2.6 应用详情 点击了解更多，可进入应用详情，查看应用基础信息。 2.7 设计器快捷入口 设计页面：进入界面设计器； 设计模型：进入模型设计器； 设计流程：进入流程设计器； 3. 应用大屏 应用大屏按照分类展示应用，未设置应用分类的应用，无法在应用大屏中呈现。 图3-2-37 未设置应用类目则无法在应用大屏中呈现。 4. 技术可视化 在技术可视化页面，出展示已经安装模块的元数据，并进行分类呈现。 图3-2-38 云数据分类呈现

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  4.1.8 函数之事务管理

  一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction（默认为false），事务传播行为propagationBehavior（默认PROPAGATION_SUPPORTS），事务隔离级别isolationLevel（默认使用数据库默认的事务隔离级别），所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务，支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务，不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作，不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务，请使用PamirsTransational分布式事务管理方案（@PamirsTransational(enableXa=true)）。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务，使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下，与@Transactional注解功能一致。 编程式事务，使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下，与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务，使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 （atomicity）:强调事务的不可分割. 一致性 （consistency）:事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 （isolation）:一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性（durability） :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度，当多个事务同时访问相同数据时，如果没有采取必要的隔离机制，就可能发生以下问题： 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据，所谓脏读，就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据，比如银行取钱，事务A开启事务，此时切换到事务B，事务B开启事务–>取走100元，此时切换回事务A，事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据，因为事务B取走了100块钱，并没有提交，数据库里面的账务余额肯定还是原始余额，这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句，期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句，但先后得到的结果不一致，这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs（Spring）支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE（读已提交） MySQL（可重复读） READ_UNCOMITTED 读未提交（脏读）最低的隔离级别，一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交，ORACLE默认隔离级别，有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读，解决不可重复读的隔离级别，但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化，最高的事务隔离级别，不管多少事务，挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务，这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务，如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务，如果不存在，就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务，如果不存在，抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在，挂起当前事务，创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行，如果有事务存在，挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行，如果有事务存在，抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在，则嵌套事务执行 A中嵌套B事务，嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW （两个独立事务） PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚，B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常，并没有继续向上抛异常，则B先回滚，A再正常提交； 2.如果A未捕获B的异常，默认则会将B的异常向上抛，则B先回滚，A再回滚 B先回滚，A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚，A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交，A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务（举例） Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务，PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务，但此多库事务为非严格的分布式多库事务，之所以选择这个方案，原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证，特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文，自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页，选择记录点击【批量更新数据状态】按钮，修改记录的数据状态为【未启用】，提交看效果。期望效果为：提示系统异常，数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…

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  5.8 商业支撑之执行域

  一、基础介绍 执行域包括两个核心一是订单的产生，二是订单的履约。往往品牌商既有自营渠道（包括2c、2b）、又有第三方渠道。那么有两种设计思路： 把第三方渠道的订单当作自有渠道的订单产生一种特殊方式，开放订单创建接口，并统一履约。 好处：简单，在3方渠道不多、且自有渠道单一，并且逻辑相识时系统结构会简单 坏处： 当3方渠道的履约方式、库存分配方式、逆向逻辑等有差异时，会让自有渠道参杂很多不相干的逻辑引入不必要的复杂度 自有渠道不够独立和纯粹，自有渠道多样化时难以支撑 把商家自营渠道假设为特殊的第三方渠道，再建立统一的订单管理系统来对接渠道订单，并完成履约 好处：交易与履约逻辑分离，对未来发展有扩展性 坏处：引入一定复杂度 我们采用的是第二套方案，整体结构简易图如下 图5-8-1 方案整体结构简易图 二、模型介绍 图5-8-2 模型介绍 核心设计逻辑 首先我们看到上图交易域和履约域有很多相同父模型的子模型，交易域和履约域的父模型在CDM的在himalaya-trade里。履约域看oms（libra）对himalaya-trade扩展，交易域看b2c（leo）和b2b（aries）对对himalaya-trade扩展。libra、leo、aries是我们对上层业务产品的命名，取自黄道十二星座 交易域是多商家平台视角设计，有自身渠道必要的履约相关信息，完成自闭环。 履约域是从单一商家对接多渠道视角设计，有渠道交易订单同步后完成履约发货相关设计，完成自闭环。 履约域的合单拆单发货设计，渠道订单只能合单为履约单不可拆，履约单可以拆单发货不可合。用m2o和o2m的组合设计来降低难度，而非采用两个m2m的设计。

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• 3.4 Oinone以函数为内在

  函数（Function）：是oinone可管理的执行逻辑单元，跟模型绑定则对应模型的方法 描述满足数学领域函数定义，含有三个要素：定义域A、值域C{f（x），x属于A}和对应法则f。其中核心是对应法则f，它是函数关系的本质特征 满足面向对象原则，可设置不同开放级别，本地与远程智能切换。 本章会带大家更加详细地了解Function的方方面面，主要以几下几个维度 构建第一个Function 函数的开放级别与类型 函数的相关特性 函数元数据详解

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