一、多终端数据同步需求分析
美菜生鲜系统作为B2B生鲜供应链平台，需要支持PC端、移动APP、微信小程序、POS终端等多终端访问，数据同步需求主要包括：
1. 实时性要求：库存、订单状态、价格等核心数据需要实时同步
2. 一致性要求：各终端显示的数据必须一致，避免超卖等问题
3. 离线能力：移动端需要支持离线操作，网络恢复后自动同步
4. 冲突处理：多终端同时修改同一数据时的冲突解决方案
二、技术架构设计
1. 数据同步核心架构
```
[各终端] ←→ [同步服务层] ←→ [核心数据库]
↑
[消息队列(Kafka/RocketMQ)]
↑
[缓存层(Redis)] ←→ [搜索引擎(Elasticsearch)]
```
2. 关键组件
- 同步服务层：负责处理各终端的数据同步请求
- 消息队列：实现异步数据同步和削峰填谷
- 缓存层：提高数据读取速度，减少数据库压力
- 变更数据捕获(CDC)：实时捕获数据库变更
三、数据同步实现方案
1. 实时同步方案
WebSocket长连接：
- 适用于订单状态变更、库存预警等实时性要求高的场景
- 各终端建立WebSocket连接，服务端主动推送变更
Server-Sent Events(SSE)：
- 适用于单向数据推送场景
- 比WebSocket更轻量级
2. 准实时同步方案
消息队列+轮询：
1. 终端修改数据后，将变更事件写入消息队列
2. 其他终端定期轮询检查是否有新消息
3. 适用于对实时性要求不极高的场景
3. 离线同步方案
本地数据库+冲突解决：
1. 移动端维护本地SQLite数据库
2. 离线时操作本地数据
3. 网络恢复后与服务器数据对比：
- 基于时间戳的"最后写入胜利"策略
- 业务逻辑冲突检测（如库存不能为负）
四、核心数据同步实现
1. 商品数据同步
```java
// 示例：商品信息变更同步
public class ProductSyncService {
@Autowired
private MessageQueue messageQueue;
@Transactional
public void updateProduct(Product product) {
// 1. 更新数据库
productRepository.save(product);
// 2. 发布变更事件
ProductChangeEvent event = new ProductChangeEvent(
product.getId(),
ChangeType.UPDATE,
System.currentTimeMillis()
);
messageQueue.publish("product.change", event);
// 3. 更新缓存
cacheService.updateProductCache(product);
}
}
```
2. 库存数据同步
分布式锁+乐观锁：
```java
public class InventoryService {
@Transactional
public boolean decreaseInventory(Long productId, int quantity) {
// 1. 获取分布式锁
String lockKey = "inventory:lock:" + productId;
boolean locked = redisLock.tryLock(lockKey, 5, TimeUnit.SECONDS);
if (!locked) {
throw new RuntimeException("操作太频繁，请稍后再试");
}
try {
// 2. 乐观锁更新
int affected = inventoryRepository.updateInventory(
productId,
quantity,
System.currentTimeMillis() // 版本号/时间戳
);
if (affected == 0) {
throw new RuntimeException("库存不足或数据已变更");
}
// 3. 发布库存变更事件
messageQueue.publish("inventory.change",
new InventoryChangeEvent(productId, quantity));
return true;
} finally {
redisLock.unlock(lockKey);
}
}
}
```
3. 订单数据同步
状态机模式：
```java
public class OrderSyncService {
public void updateOrderStatus(Long orderId, OrderStatus newStatus) {
// 1. 验证状态转换是否合法
if (!orderStateMachine.canTransition(currentStatus, newStatus)) {
throw new IllegalArgumentException("非法状态转换");
}
// 2. 更新订单状态
orderRepository.updateStatus(orderId, newStatus);
// 3. 发布订单状态变更事件
OrderStatusChangeEvent event = new OrderStatusChangeEvent(
orderId, newStatus, System.currentTimeMillis());
messageQueue.publish("order.status.change", event);
// 4. 触发后续业务逻辑
if (newStatus == OrderStatus.SHIPPED) {
notifyDeliveryService(orderId);
}
}
}
```
五、性能优化策略
1. 数据分片：按商品类别或区域分片，减少单次同步数据量
2. 增量同步：只同步变更的数据字段，而非整个对象
3. 批量处理：将多个小变更合并为一个批次同步
4. 压缩传输：对同步数据进行gzip压缩
5. 智能预加载：根据用户行为预测可能需要的数据提前加载
六、监控与运维
1. 同步延迟监控：实时监控各终端数据同步延迟
2. 冲突率统计：记录并分析数据冲突发生频率和原因
3. 重试机制：对同步失败的请求自动重试，设置最大重试次数
4. 日志审计：完整记录数据变更历史和同步过程
七、安全考虑
1. 数据加密：敏感数据在传输过程中加密
2. 身份验证：各终端接入需严格身份验证
3. 权限控制：基于角色的细粒度数据访问控制
4. 审计日志：记录所有数据变更操作
八、实施路线图
1. 第一阶段：实现核心数据（商品、库存、订单）的实时同步
2. 第二阶段：完善离线功能和冲突解决机制
3. 第三阶段：优化同步性能，建立监控体系
4. 第四阶段：扩展支持更多终端类型（如智能货架、IoT设备）
通过以上方案，美菜生鲜系统可以实现高效、可靠的多终端数据同步，确保各端用户看到一致、准确的数据，提升供应链协同效率。
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