一、数据库设计
　　1. 商品主表（Product）
　　 - 存储商品基础信息：`product_id`、名称、分类、品牌、描述、主图等。
　　 - 关联字段：`category_id`（分类ID）、`brand_id`（品牌ID）。
　　
　　2. 规格模板表（SpecTemplate）
　　 - 定义规格类型（如重量、包装、口味）：`template_id`、名称、描述。
　　 - 示例：水果类可定义“重量（500g/1kg）”，零食类定义“包装（袋装/盒装）”。
　　
　　3. 规格值表（SpecValue）
　　 - 存储具体规格选项：`value_id`、`template_id`（关联模板）、值（如“500g”）、排序权重。
　　
　　4. 商品规格关联表（ProductSpec）
　　 - 绑定商品与规格模板：`product_id`、`template_id`、是否多选（如“口味”可多选）。
　　
　　5. SKU表（Sku）
　　 - 生成具体商品规格组合：`sku_id`、`product_id`、规格值组合（JSON或关联表）、价格、库存、条形码。
　　 - 示例：苹果（500g/红富士）→ SKU_001，苹果（1kg/红富士）→ SKU_002。
　　
　　 二、业务逻辑实现
　　1. 规格组合生成
　　 - 算法：通过递归或位运算生成所有可能的规格组合（如重量×包装×口味）。
　　 - 去重优化：过滤无效组合（如“500g+盒装”可能不存在）。
　　 - 动态定价：根据规格值调整价格（如大包装单价更低）。
　　
　　2. 库存管理
　　 - SKU级库存：每个SKU独立管理库存，避免超卖。
　　 - 库存预警：设置阈值，低库存时自动提醒或下架。
　　 - 锁库存：用户下单时锁定对应SKU库存，支付超时释放。
　　
　　3. 价格计算
　　 - 基础价+规格溢价：如基础价10元，加“有机”标签+5元。
　　 - 促销活动：支持按SKU或规格维度打折（如“500g装8折”）。
　　
　　 三、前端交互设计
　　1. 规格选择器
　　 - 多级联动：用户选择“重量”后，动态加载对应“包装”选项。
　　 - 视觉反馈：已选规格高亮显示，不可选规格置灰。
　　 - 实时价格：选择规格后立即显示最终价格。
　　
　　2. 商品详情页
　　 - 规格矩阵：以表格形式展示所有SKU及价格（适合少量规格）。
　　 - 图片切换：不同规格对应不同商品图（如不同颜色包装）。
　　
　　3. 购物车与结算
　　 - 合并显示：购物车中展示“商品名+规格”（如“苹果 500g 红富士”）。
　　 - 规格修改：支持在购物车中直接更改规格（需校验库存）。
　　
　　 四、系统扩展性优化
　　1. 规格模板复用
　　 - 同一分类商品共享规格模板（如所有水果共用“重量”模板）。
　　 - 支持模板版本控制，修改后不影响已绑定商品。
　　
　　2. API设计
　　 - 获取规格列表：`GET /api/products/{id}/specs` 返回模板及可选值。
　　 - 获取SKU信息：`GET /api/skus?product_id={id}&spec_values=500g,袋装` 返回匹配SKU。
　　
　　3. 缓存策略
　　 - 规格数据缓存至Redis，减少数据库查询。
　　 - SKU库存使用分布式锁（如Redlock）防止超卖。
　　
　　 五、典型业务场景处理
　　1. 缺货处理
　　 - 当某SKU库存为0时，前端自动禁用对应规格组合。
　　 - 提供“到货通知”功能，用户订阅后库存恢复时推送提醒。
　　
　　2. 规格依赖
　　 - 逻辑约束：如“1kg装”必须选择“礼盒包装”。
　　 - 技术实现：在SKU生成时通过规则引擎校验组合有效性。
　　
　　3. 批量操作
　　 - 后台支持按规格维度批量修改价格或库存（如所有“500g”装降价）。
　　
　　 六、测试与监控
　　1. 测试用例
　　 - 规格组合全量测试：确保所有可能组合均能正确生成SKU。
　　 - 并发测试：模拟多用户同时购买同一SKU，验证库存扣减准确性。
　　
　　2. 监控指标
　　 - 规格加载耗时：确保前端选择器响应<500ms。
　　 - SKU库存同步延迟：监控缓存与数据库一致性。
　　
　　 七、技术选型建议
　　- 数据库：MySQL（关系型）或MongoDB（文档型，适合灵活规格）。
　　- 缓存：Redis（存储规格模板和SKU库存）。
　　- 搜索：Elasticsearch（支持按规格筛选商品）。
　　- 框架：Spring Cloud（微服务架构）或React/Vue（前端交互）。
　　
　　通过以上设计，美团买菜系统可实现高效的多规格商品管理，同时保障用户体验和系统稳定性。实际开发中需根据业务规模调整技术细节，如采用分布式ID生成器（如Snowflake）确保SKU唯一性。