一、系统架构设计
　　
　　1. 数据层架构
　　 - 中央库存数据库：存储所有门店实时库存数据
　　 - 分布式缓存层：Redis集群缓存高频访问数据
　　 - 数据同步中间件：Kafka/RocketMQ实现实时数据同步
　　
　　2. 应用层架构
　　 - 库存服务API：提供RESTful/gRPC接口
　　 - 库存计算引擎：处理库存预占、释放、冻结等逻辑
　　 - 库存同步服务：对接门店POS系统/ERP系统
　　
　　 二、门店库存数据接入方案
　　
　　 1. 数据采集方式
　　- 实时接口对接：
　　 - 与门店POS系统对接，获取实时销售数据
　　 - 与ERP系统对接，获取入库、调拨等数据
　　 - 推荐协议：HTTP/REST、WebSocket、gRPC
　　
　　- 定时文件传输：
　　 - 对于不支持实时接口的系统，可采用CSV/JSON文件定时传输
　　 - 建议频率：每5-15分钟一次
　　
　　- 物联网设备集成：
　　 - 智能秤、电子价签等设备数据采集
　　 - RFID/NFC扫描数据接入
　　
　　 2. 数据标准化处理
　　```json
　　{
　　 "store_id": "SH001",
　　 "sku_id": "1001",
　　 "quantity": 150,
　　 "unit": "个",
　　 "last_update_time": "2023-08-01T12:30:45Z",
　　 "batch_no": "BATCH20230801",
　　 "shelf_life": "2023-08-15"
　　}
　　```
　　
　　 三、核心功能实现
　　
　　 1. 实时库存管理
　　- 库存预占机制：
　　 ```java
　　 // 伪代码示例
　　 public boolean reserveInventory(String orderId, Map skuMap) {
　　 // 1. 查询当前可用库存
　　 // 2. 事务中预占库存
　　 // 3. 更新库存快照
　　 // 4. 记录库存变动日志
　　 }
　　 ```
　　
　　- 库存同步策略：
　　 - 最终一致性模型
　　 - 冲突解决机制（先到先得）
　　 - 版本号控制（乐观锁）
　　
　　 2. 库存预警系统
　　- 设置三级库存预警阈值：
　　 - 安全库存（绿色）
　　 - 预警库存（黄色）
　　 - 缺货库存（红色）
　　
　　- 自动补货建议算法：
　　 ```
　　 建议补货量 = (日均销量 * 补货周期) - 当前库存 + 安全库存
　　 ```
　　
　　 四、技术实现要点
　　
　　1. 分布式事务处理
　　 - 使用Seata等分布式事务框架
　　 - 或采用TCC模式实现最终一致性
　　
　　2. 高并发优化
　　 - 库存服务分片（按商品ID或门店ID）
　　 - 热点商品库存缓存
　　 - 异步化处理非关键路径
　　
　　3. 数据一致性保障
　　 - 实施CDC（变更数据捕获）机制
　　 - 定期全量+增量数据核对
　　 - 异常数据告警机制
　　
　　 五、实施路线图
　　
　　1. 试点阶段（1-2个月）
　　 - 选择3-5家门店试点
　　 - 完成基础数据对接
　　 - 验证核心业务流程
　　
　　2. 推广阶段（3-6个月）
　　 - 覆盖80%以上门店
　　 - 优化系统性能
　　 - 完善监控体系
　　
　　3. 优化阶段（持续）
　　 - AI预测模型集成
　　 - 自动化补货系统
　　 - 动态定价策略
　　
　　 六、风险与应对
　　
　　1. 数据延迟风险
　　 - 设置合理的超时机制
　　 - 实施降级策略（显示"库存更新中"）
　　
　　2. 系统耦合风险
　　 - 采用领域驱动设计（DDD）
　　 - 保持库存服务独立性
　　
　　3. 操作风险
　　 - 完善的权限控制系统
　　 - 操作日志全留痕
　　 - 定期数据备份
　　
　　建议采用微服务架构，将库存服务作为独立服务运行，通过API网关对外提供服务，同时建立完善的数据监控和告警体系，确保库存数据的准确性和实时性。