一、系统概述
小象买菜系统是一个在线生鲜购物平台，动态价格展示功能能够根据市场行情、库存情况、促销活动等因素实时调整商品价格，提升用户体验和平台竞争力。
二、核心功能需求
1. 实时价格更新：根据预设规则或外部数据源自动调整价格
2. 多维度定价策略：
- 基于时间的定价（如早晚市不同价）
- 基于库存的定价（库存少时提价）
- 基于用户群体的定价（会员价、新用户价）
- 促销活动定价（限时折扣、满减）
3. 价格历史记录：记录价格变动历史供查询和分析
4. 价格预警机制：当价格波动超过阈值时通知管理员
三、技术实现方案
1. 系统架构设计
```
前端展示层 → API网关 → 价格计算服务 → 规则引擎 → 数据存储
↑ ↓
定价策略管理后台 外部数据源(市场行情API等)
```
2. 关键技术组件
后端实现
- 价格计算服务：
```java
public class PriceCalculator {
public BigDecimal calculateFinalPrice(Product product, User user,
DateTime currentTime, Map
context) {
// 1. 获取基础价格
BigDecimal basePrice = product.getBasePrice();
// 2. 应用时间定价规则
basePrice = applyTimeBasedPricing(basePrice, currentTime);
// 3. 应用库存定价规则
basePrice = applyInventoryBasedPricing(basePrice, product.getInventory());
// 4. 应用用户群体定价
basePrice = applyUserGroupPricing(basePrice, user);
// 5. 应用促销活动
basePrice = applyPromotionPricing(basePrice, product, currentTime);
return basePrice;
}
// 各定价策略的具体实现方法...
}
```
- 规则引擎（使用Drools等）：
```drl
rule "EarlyBirdDiscount"
when
$product : Product(inventory > 100)
$time : DateTime(hour >= 6 && hour < 9)
then
// 早市折扣规则
modify($product) { setPrice(getPrice().multiply(0.9)) };
end
```
前端实现
- React/Vue组件：
```javascript
// 价格展示组件示例
function PriceDisplay({ productId }) {
const [price, setPrice] = useState(null);
useEffect(() => {
const interval = setInterval(() => {
fetch(`/api/products/${productId}/price`)
.then(res => res.json())
.then(data => setPrice(data.currentPrice));
}, 5000); // 每5秒刷新一次价格
return () => clearInterval(interval);
}, [productId]);
return ¥{price?.toFixed(2) || 加载中...}
;
}
```
- WebSocket实时推送（可选）：
```javascript
// 前端WebSocket连接
const socket = new WebSocket(wss://yourdomain.com/price-updates);
socket.onmessage = (event) => {
const data = JSON.parse(event.data);
if (data.productId === currentProductId) {
updatePriceDisplay(data.newPrice);
}
};
```
3. 数据库设计
```sql
-- 商品表
CREATE TABLE products (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
base_price DECIMAL(10,2),
inventory INT,
-- 其他商品字段...
);
-- 价格历史表
CREATE TABLE price_history (
id SERIAL PRIMARY KEY,
product_id INT REFERENCES products(id),
old_price DECIMAL(10,2),
new_price DECIMAL(10,2),
change_reason VARCHAR(255),
changed_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- 定价规则表
CREATE TABLE pricing_rules (
id SERIAL PRIMARY KEY,
rule_type VARCHAR(50), -- TIME_BASED, INVENTORY_BASED等
condition_json JSONB, -- 规则条件
adjustment_type VARCHAR(50), -- PERCENTAGE, FIXED等
adjustment_value DECIMAL(10,2),
is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
```
四、定价策略实现示例
1. 基于时间的定价
```python
def apply_time_based_pricing(base_price, current_time):
hour = current_time.hour
早市折扣 (6-9点)
if 6 <= hour < 9:
return base_price * 0.9
晚市特价 (18-20点)
elif 18 <= hour < 20:
return base_price * 0.95
默认价格
return base_price
```
2. 基于库存的定价
```python
def apply_inventory_based_pricing(base_price, inventory):
if inventory < 50:
库存少时提价10%
return base_price * 1.1
elif inventory > 200:
库存多时降价5%
return base_price * 0.95
return base_price
```
3. 促销活动定价
```python
def apply_promotion_pricing(base_price, product, current_time):
检查是否有有效促销
active_promotions = get_active_promotions(product.id, current_time)
for promo in active_promotions:
if promo.type == PERCENTAGE_OFF:
base_price *= (1 - promo.value / 100)
elif promo.type == FIXED_DISCOUNT:
base_price -= promo.value
return max(base_price, 0) 确保价格不低于0
```
五、性能优化考虑
1. 缓存策略：
- 使用Redis缓存热门商品价格
- 设置合理的缓存过期时间
2. 批量查询：
- 商品列表页批量获取价格而非单个请求
3. 异步处理：
- 价格变动日志记录异步化
- 非实时关键操作使用消息队列
4. 限流措施：
- 对价格查询API实施限流
- 防止恶意刷价行为
六、测试方案
1. 单元测试：
- 测试各种定价策略的单独应用
- 测试多个策略叠加时的优先级
2. 集成测试：
- 测试从前端请求到数据库更新的完整流程
- 测试高并发场景下的价格更新
3. 性能测试：
- 模拟大量商品价格同时更新
- 测试系统在高负载下的响应时间
七、部署与监控
1. 监控指标：
- 价格计算服务响应时间
- 价格更新频率
- 缓存命中率
2. 告警设置：
- 价格计算失败告警
- 价格波动异常告警
- 系统负载过高告警
3. 日志记录：
- 详细记录每次价格变动原因
- 记录定价规则匹配情况
八、扩展功能建议
1. A/B测试不同定价策略：
- 对不同用户群体展示不同价格测试效果
2. 竞争对手价格监控：
- 集成第三方API获取竞品价格
- 自动调整以保持竞争力
3. 预测性定价：
- 基于历史数据和机器学习预测最佳价格
4. 动态定价仪表盘：
- 为运营人员提供实时定价决策支持
通过以上方案，小象买菜系统可以实现灵活、高效的动态价格展示功能，提升平台运营效率和用户体验。 
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