畅购04——商品管理（分布式ID）

电商项目——CG

• 为何使用分布式ID
• 项目中如何使用分布式ID
• 搞清SPU和SKU的区别
• 商品的CRUD
• • 增加商品
  • 根据id查询商品
  • 修改商品
  • 审核商品
  • 商品上下架
  • 删除商品
  • 全局异常处理

为何使用分布式ID

1. 我们学过UUID是唯一的，但是它是字符串，

   查询效率低。无法保证递增的趋势，不可读

   。
2. 也可用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现，但是

   网络传输会造成性能下降

   。
3. 而雪花算法（snowflake）的其核心思想是：使用前41bit作为毫秒数，中间10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），后12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最前还有一个符号位，永远是0（二进制1为负数）。几乎完美解决了上述的问题。

项目中如何使用分布式ID

1. 首先引入工具包IdWorker.java
2. changgou_service_goods中yml配置：

   这两值只能在0~31之间

workerId: 0
datacenterId: 0
           

1. 在启动类配置一个idWorker的Bean，以@Value将两个属性注进来。

搞清SPU和SKU的区别

• 概念

  SPU：一个统称

  SKU：对SPU的细化，比如有颜色，内存大小等等

• 就搞一个SKU不行吗？

  答案是：不行，因为对于单个商品（如小米10）的详情，图片，友情链接是一样的。SPU更加便于维护。

商品的CRUD

增加商品

1. 商品Goods由spu和sku组成，所以在…-api中先创建Goods实体类

2. spu业务层新增方法add(Goods goods)，先存spu，再存sku。具体逻辑：

   - 生成分布式ID，重新封装spu（审核状态，删除状态，上架状态全为0），再调用方法spuMapper.insertSelective(spu)进行保存。

   - 存sku的时候注意两点，第一：分类与品牌的关联，如未建立则需在tb_category_brand添加数据，方便数据的维护。第二：skuList中拿到的spec是个json字符串，需要将其拿出来转成map取value的值再与name组合生成最终的name。再重新封装sku，向表中添加数据。sku所需数据如下：

private String sn;//商品条码
	private String name;//SKU名称
	private Integer price;//价格（分）
	private Integer num;//库存数量
	private Integer alertNum;//库存预警数量
	private String image;//商品图片
	private String images;//商品图片列表
	private Integer weight;//重量（克）
	private java.util.Date createTime;//创建时间
	private java.util.Date updateTime;//更新时间
	private String spuId;//SPUID
	private Integer categoryId;//类目ID
	private String categoryName;//类目名称
	private String brandName;//品牌名称
	private String spec;//规格
	private Integer saleNum;//销量
	private Integer commentNum;//评论数
	private String status;//商品状态 1-正常，2-下架，3-删除
           

根据id查询商品

1. 根据id查询spu。
2. 封装Example对象，然后根据id查询出所有的skuList。
3. 创建Goods对象，将spu和skuList一起放进对象中并返回。

修改商品

1. 首先从goods中拿到spu，对spu进行修改
2. 根据spu的id删除所有的sku，再重新增加（调用新增方法）

审核商品

• 分析：

  先通过id查询到spu，如果spu为空或者删除状态为1，则抛一个

  系统异常（本篇的最后）

  ，否则就将spu的status和isMarketable设为1。
• 代码如下：

@Transactional
    @Override
    public void audit(String id) {
        Spu spu = spuMapper.selectByPrimaryKey(id);
        if (spu==null || "1".equals(spu.getIsDelete())){
            throw new BusinessException(new Result(false, StatusCode.ERROR,"无此商品信息或处于删除状态"));
        }
        //审核
        spu.setStatus("1");
        //上架
        spu.setIsMarketable("1");
        spuMapper.updateByPrimaryKeySelective(spu);
    }
           

商品上下架

• 分析：

  无论上下架都要先进行判断，根据id查询spu，若spu为空或者处于删除状态，或status为0都不可操作，抛一个系统异常。否则直接更改上架状态，代码简单，不做赘述。

删除商品

• 逻辑删除（可还原）

  先做一个判断，未下架商品不能逻辑删除，下架后可直接更改删除状态为1。

  还原商品：当status为0或删除状态为0都不可操作，否则直接修改删除状态为0。

• 物理删除

  根据id直接删除数据即可。

全局异常处理

主要利用了Aop思想，做了异常捕获类，代码如下：

/**
 * 统一异常处理类
 */
@ControllerAdvice
public class BaseExceptionHandler {
	//BusinessException继承了RuntimeExcption
    @ExceptionHandler(value = BusinessException.class)
    @ResponseBody
    public Result otherError(BusinessException e){
        e.printStackTrace();
        return e.getResult();
    }

    @ExceptionHandler(value = Exception.class)
    @ResponseBody
    public Result error(Exception e){
        e.printStackTrace();
        return new Result(false, StatusCode.ERROR, "执行出错");
    }
}