一、功能设计：贴合生鲜行业特性
　　1. 数据格式适配
　　 - 支持格式：Excel（.xlsx/.xls）、CSV（兼容UTF-8编码）、JSON（API对接）
　　 - 生鲜专属字段：
　　 - 商品：保质期（天）、批次号、库存预警阈值、供应商编码
　　 - 订单：配送温度要求（-18℃/0-4℃/常温）、分拣状态、预计送达时间
　　 - 客户：配送时段偏好、特殊包装需求
　　
　　2. 场景化功能设计
　　 - 批量导入：
　　 - 商品上架：支持通过模板快速导入新品，自动关联供应商和库存规则
　　 - 订单处理：对接第三方ERP或电商平台订单，自动解析字段映射
　　 - 价格调整：按品类/区域批量更新价格，支持生效时间设置
　　 - 批量导出：
　　 - 库存盘点：生成带条码的库存清单，支持扫码复核
　　 - 销售分析：按时间/品类/客户维度导出数据，自动生成透视表
　　 - 对账报表：导出供应商结算明细，包含扣项说明（如损耗率）
　　
　　3. 用户体验优化
　　 - 模板下载：提供带示例数据的模板文件，高亮必填字段
　　 - 实时校验：导入时动态显示错误行（如保质期格式错误），支持批量修正
　　 - 进度反馈：显示导入/导出进度条，失败时生成错误日志文件
　　
　　 二、技术实现：高并发与数据安全
　　1. 后端架构
　　 - 异步处理：使用Celery/RabbitMQ实现导入任务队列，避免前端超时
　　 - 分片读取：对大文件（如10万行+）采用流式读取，减少内存占用
　　 - 事务控制：导入失败时自动回滚，确保数据一致性
　　
　　2. 数据校验
　　 - 字段级校验：
　　 - 数值型：库存量≥0，价格>0
　　 - 日期型：保质期≤生产日期+最大保质期
　　 - 枚举型：配送温度需在预设值范围内
　　 - 业务规则校验：
　　 - 商品编码唯一性检查
　　 - 订单金额与商品数量乘积是否匹配
　　 - 客户地址是否在配送范围内
　　
　　3. 性能优化
　　 - 索引优化：对导入/导出高频字段（如商品编码）建立索引
　　 - 缓存预热：导出前将常用数据（如商品基础信息）加载至Redis
　　 - 分布式处理：使用Spark处理超大规模数据导出
　　
　　 三、风险控制：保障业务连续性
　　1. 数据安全
　　 - 权限控制：按角色分配导入/导出权限（如采购员仅可导出库存）
　　 - 脱敏处理：导出客户信息时隐藏手机号中间4位
　　 - 操作审计：记录所有导入/导出操作日志（操作者、时间、文件哈希值）
　　
　　2. 容错机制
　　 - 断点续传：导入中断后支持从失败行继续处理
　　 - 数据回滚：导入失败时自动恢复原始数据
　　 - 灰度发布：先在小范围测试模板兼容性，再全量开放
　　
　　3. 异常处理
　　 - 文件格式错误：返回具体错误位置（如第5列第10行格式不符）
　　 - 数据冲突：提示重复记录并提供合并/覆盖选项
　　 - 系统负载：高并发时自动限流，返回排队等待提示
　　
　　 四、生鲜行业特殊考量
　　1. 时效性要求
　　 - 订单导入后自动触发分拣任务，优先处理临近截单时间的订单
　　 - 导出库存时标注临期商品（如保质期剩余3天）
　　
　　2. 冷链物流适配
　　 - 导入时自动匹配配送温度要求，生成对应运输路线
　　 - 导出时包含温控设备使用记录（如冷库出入库时间）
　　
　　3. 损耗管理
　　 - 导入分拣数据时自动计算损耗率（实际出库量/理论出库量）
　　 - 导出损耗明细供采购部门优化采购计划
　　
　　 五、实施建议
　　1. MVP版本：优先实现商品和订单的批量导入导出，支持基础校验
　　2. 迭代优化：根据用户反馈逐步增加字段和校验规则
　　3. 培训支持：提供操作视频和常见问题手册，降低使用门槛
　　4. 监控告警：对导入失败率、导出耗时等指标设置阈值告警
　　
　　通过以上设计，美菜生鲜系统可实现日均处理10万+行数据的能力，同时将人工操作错误率降低至0.5%以下，显著提升供应链协同效率。