一、系统架构设计
1. 核心模块划分
- 仓库基础管理模块：仓库信息维护、仓库类型定义、仓库容量管理
- 库存管理模块：实时库存跟踪、库存预警、库存调拨
- 订单处理模块：智能分仓、订单拆分、路径优化
- 物流管理模块：配送路线规划、运输跟踪、时效管理
- 数据分析模块：库存周转分析、仓库效率分析、成本分析
2. 技术架构
- 前端：React/Vue + Ant Design/Element UI
- 后端：Spring Cloud微服务架构
- 数据库：MySQL(关系型) + MongoDB(文档型) + Redis(缓存)
- 中间件：RabbitMQ(消息队列)、Elasticsearch(搜索)
- 部署：Docker + Kubernetes容器化部署
二、多仓库管理核心功能实现
1. 仓库信息管理
```java
// 仓库实体类示例
public class Warehouse {
private Long id;
private String code; // 仓库编码
private String name; // 仓库名称
private WarehouseType type; // 仓库类型(常温/冷藏/冷冻)
private String address; // 仓库地址
private Double longitude; // 经度
private Double latitude; // 纬度
private Integer capacity; // 总容量
private Integer usedCapacity; // 已用容量
// getters & setters
}
```
2. 智能分仓算法实现
```python
def smart_warehouse_allocation(order_items, warehouses):
"""
基于距离、库存、负载的智能分仓算法
:param order_items: 订单商品列表
:param warehouses: 可用仓库列表
:return: 分仓结果
"""
results = []
for item in order_items:
筛选有库存的仓库
available_wh = [wh for wh in warehouses if wh.check_stock(item.sku, item.quantity)]
if not available_wh:
raise Exception(f"商品{item.sku}库存不足")
按距离和负载排序
available_wh.sort(key=lambda wh: (
wh.distance_to_customer(order.customer),
wh.current_load()
))
选择最优仓库
selected_wh = available_wh[0]
selected_wh.allocate_stock(item.sku, item.quantity)
results.append({
sku: item.sku,
warehouse_id: selected_wh.id,
quantity: item.quantity
})
return results
```
3. 库存同步机制
```java
// 使用Redis实现分布式锁保证库存操作原子性
public boolean deductStock(String sku, Long warehouseId, int quantity) {
String lockKey = "lock:stock:" + warehouseId + ":" + sku;
try {
// 尝试获取锁，等待5秒，超时10秒
boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(
lockKey, "1", 5, TimeUnit.SECONDS);
if (!locked) {
throw new RuntimeException("获取库存锁失败");
}
// 查询当前库存
Inventory inventory = inventoryRepository.findBySkuAndWarehouseId(sku, warehouseId);
if (inventory.getQuantity() < quantity) {
return false;
}
// 更新库存
inventory.setQuantity(inventory.getQuantity() - quantity);
inventoryRepository.save(inventory);
return true;
} finally {
// 释放锁
redisTemplate.delete(lockKey);
}
}
```
三、关键业务场景实现
1. 跨仓库调拨流程
1. 调拨申请：仓库A发起调拨请求
2. 智能匹配：系统自动匹配有库存的仓库B
3. 调拨审批：供应链负责人审批
4. 物流安排：生成调拨单并安排运输
5. 执行调拨：仓库A出库，仓库B入库
6. 状态更新：实时更新两地库存
2. 预售商品库存预留
```sql
-- 预售库存预留表设计
CREATE TABLE pre_sale_reservation (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
sku VARCHAR(50) NOT NULL,
warehouse_id BIGINT NOT NULL,
reserved_quantity INT NOT NULL,
order_id BIGINT,
expire_time DATETIME,
create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
INDEX idx_sku_warehouse (sku, warehouse_id),
INDEX idx_expire_time (expire_time)
);
```
3. 动态库存水位管理
```javascript
// 前端库存水位可视化
function renderInventoryWaterLevel(warehouseData) {
const chart = echarts.init(document.getElementById(inventory-chart));
const option = {
title: { text: 仓库库存水位 },
tooltip: { trigger: axis },
legend: { data: [总容量, 已用容量, 安全水位] },
xAxis: { type: category, data: warehouseData.map(w => w.name) },
yAxis: { type: value, name: 容量 },
series: [
{ name: 总容量, type: bar, data: warehouseData.map(w => w.capacity) },
{ name: 已用容量, type: bar, data: warehouseData.map(w => w.usedCapacity) },
{
name: 安全水位,
type: line,
data: warehouseData.map(w => w.capacity * 0.7),
markLine: { data: [{ type: average, name: 平均水位 }] }
}
]
};
chart.setOption(option);
}
```
四、系统优化策略
1. 性能优化
- 读写分离：主库写，从库读
- 分库分表：按仓库ID分库，按商品类别分表
- 缓存策略：热点数据缓存(Redis)、多级缓存
- 异步处理：库存变更日志异步写入数据库
2. 高可用设计
- 多活架构：同城双活+异地灾备
- 限流降级：Hystrix实现服务熔断
- 数据同步：Canal实现MySQL binlog实时同步
3. 智能预测
- 需求预测：基于历史数据的ARIMA模型
- 安全库存计算：考虑供应商交期、需求波动
- 动态补货：结合在途库存的智能补货算法
五、实施路线图
1. 一期(1-3月)：
- 完成仓库基础信息管理
- 实现单仓库库存管理
- 搭建基础数据报表
2. 二期(4-6月)：
- 多仓库库存可视化
- 智能分仓算法上线
- 跨仓库调拨流程
3. 三期(7-9月)：
- 预售库存管理
- 动态库存水位预警
- 与TMS系统对接
4. 四期(10-12月)：
- 大数据分析平台
- AI预测模型集成
- 全链路追溯系统
六、风险与应对
1. 数据一致性风险：
- 解决方案：采用Seata实现分布式事务
2. 系统耦合风险：
- 解决方案：严格遵循微服务边界，使用API网关
3. 库存超卖风险：
- 解决方案：数据库乐观锁+Redis分布式锁双重保障
4. 性能瓶颈风险：
- 解决方案：定期压力测试，弹性扩容策略
通过以上方案，美菜生鲜系统可以实现高效的多仓库管理，提升库存周转率，降低物流成本，最终提高客户满意度和企业竞争力。
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