郑州商城系统开发 多商户入驻+智能营销打造综合性线上商城平台

      我在郑州落地一个多商户商城时，最先听到的不是新功能，而是商家抱怨：入驻流程复杂、活动券难控、库存隔离出问题。于是项目从“能上架”变成了“能运转、能结算、能营销”，需求的顺序反过来了。这段经历让我把技术选型当成风险管理，而非炫技。

      架构上我们走过几种路线：共享库加tenant_id、schema-per-tenant、以及服务拆分后的跨库路由。实操中我更倾向于混合策略——中小商户用共享表+行级隔离以降低成本；头部商户采用独立schema甚至独立集群以保证性能和合规。这决定了数据库采用MySQL为主（配合Vitess做水平拆分或TiDB做无缝扩容），使用Flyway做schema迁移，慢查询用pt-query-digest定位并加索引，监控p99延迟。

      订单与库存是核心痛点。我们用了异步下单+Kafka事件总线来削峰，库存采用Redis做预占，最终一致性靠SAGA模式与补偿事务。实践里碰到过因为并发重试导致超卖，教训是：在关键路径加入幂等ID、用Redis的Lua脚本做原子扣减，必要时降级到行级锁。Redisson做分布式锁好用，但别把它当万能钥匙，性能测试总要覆盖真实并发场景。

      智能营销部分不是简单“推荐商品”。我们把策略拆成三层：实时召回（Elasticsearch+向量检索）、在线评分（Flink或Spark Streaming做特征、Redis做在线特征库）、策略引擎（基于Drools或自研规则引擎管理券、满减、叠加规则）。离线训练用PyTorch+MLflow，部署为轻量化推理服务。实操心得：模型效果常被工程化细节抵消，线上A/B需要和结算指标联动，否则只是点击率在跳。

      非功能需求也很耗时间。我们在Kubernetes上跑微服务，边缘用Envoy做流量管理，身份用OAuth2+JWT，限流与熔断用Envoy配合Resilience4j。日志链路用ELK，分布式追踪用Jaeger，指标Prometheus+Grafana报警。调优时常用jfr采样堆栈、async-profiler定位GC与锁竞争，压测工具选k6与自定义脚本结合，以覆盖复杂支付场景。

      最后是运营与合规：商家入驻涉及KYC、结算周期、发票与退货规则，技术要留接口给财务和风控。我常建议从MVP出发，把复杂规则放到可配置的规则引擎，先跑半年数据再做优化。展望来看，向量检索和在线特征工程会越发重要；但无论技术如何更新，切实可测、可回滚的工程实践，始终比“更智能”的口号更值钱。