文 | Alex、Siam
面对线下收银场景,针对商品收银业务,如何提升商家收银的效率?如何保证即使在弱网或无网条件下商家正常的收银?如何设计大量商品时搜索方案?如何对业务模块进行解耦和各种复杂的业务场景交互?都是在设计零售收银业务时,需要去认真思考的问题。
有赞零售移动团队在业务快速地迭代中,沉淀出商品收银的一套可行方案。
得益于零售移动的组件化框架,对业务线划分为店铺、交易、商品、营销等模块
路由负责页面跳转与组件间通信
私有化商品模块数据,商品模块提供查询接口
客户端本地存储商品商品,即使在无网时,商家仍可正常收银
提供商品名拼音搜索、扫码枪的商品条码扫码能力
支持门店商品收银时营销活动的数据组装
支持不同营销活动时门店商品页面数据渲染
硬件支持
扫码枪、电子秤等多种硬件设备支持,提升商品搜索与收银效率
最初的零售移动多业务线共用本地数据库,调用时业务方式直接访问数据库 DAO 类查询数据,虽然使用上来说各个业务 Module 无须重新定义 DAO 数据类,但是业务之间耦合反而加重,违背了业务组件化的初衷。因此决定对数据库进行拆库:
按照业务线将数据库进行拆库
业务 Module 统一数据访问的入口
路由调用方法
上图是商品模块进行数据库拆分之后的基本模型。拆分之后:
单个数据库职责更单一,清晰明了,耦合降低
商品模块统一各个业务线访问商品数据的入口。
商品业务或底层数据变更时,其他业务线无须关心数据模型变更
各个业务组件之间数据通过 JSON 或商定好的协议进行数据传递
模块化设计把与业务强耦合的数据封装到业务模块内,调用方无须关心具体的业务细节;同时业务有变更或重构时,只要能够保证接口新旧一致性,上层业务方做到无感知,业务变更影响面减少,代码便于维护,一举两得。
业务模块化解决了业务模块间的耦合问题,那么如何设计商品离线数据同步机制?先思考一个问题:为什么要做商品离线同步?答案很显然:
线下门店与线上网店不同,在弱网或无网条件时,仍需要保证商品收银可用。
本地商品搜索效率上来说要比只依赖与网络接口请求要高效很多
门店收银要涉及到对接硬件的场景,在这些场景下,离线数据也有天然的优势
那么回到问题上如何设计商品离线数据的同步机制?应该至少考虑以下几个要求:
保证尽可能少的数据传输量
同步任务启动时机:网络重连后要进行数据同步等
同步任务尽可能地简单高效,便于维护
服务端数据变更后能够实时同步到客户端
同步数据的一致性与稳定性
从设计复杂角度来说,全量同步是最容易实现的,数据的一致性容易保证。然而随着数据量的增加,每次全量同步消耗的资源和同步时间会越来越多,而且服务端数据变更后都要进行一次全量更新。与增量同步相比缺点比较明显。
相比于全量数据同步,增量同步只在初始时批量拉取服务端的商品数据。在本地已有商品时,通过本地最新的同步时间拉取商品,在数据传输量亦比全量同步更少,降低同步时间与流量消耗。
在选型上零售移动采用后者作为商品离线数据方案,通过同步时间来进行增量更新拉取最新的门店商品数据。
同步任务采用 单任务方式
(即同步时只有一个同步任务在执行)减少多线程带来的并发问题维护成本,数据的一致性得到保证。
基本的同步过程:
移动端读取本地最新同步时间,根据时间请求服务端
服务端下发增量数据
客户端对比本地时间和增量数据的时间,判断是否已拉取最新数据
如果本地已是最新数据,停止同步;否则继续增量拉取数据,重复步骤1
忽略掉各种边界条件和异常状况,一个简化的增量拉取流程可以抽象为下图:
对于商品数据新增和更新,上面的同步能够保证,那么数据的删除操作呢?
零售商品数据对删除操作只做逻辑删除,这样删除操作也可以归为数据更新。从而解决商品删除操作的问题。
商品数据同步任务确定后,需要考虑同步任务的触发时机。
未接入长连接消息前,采用客户端主动触发同步任务:
APP在用户登录后
断网重连后
用户在商品页,手动触发同步
基本上满足那些商品数据基本不怎么变更的商家,但不能符合大多数的商家的使用场景。如:在 PC 后台创建一个门店商品或更改门店商品价格,移动端需要保证本地的商品数据实时更新,才是一个比较合理的设计。
长连接,这里所说的是 TCP 协议经过三次握手建立的连接。IM(即时通讯)的实现方案亦是维护 Socket 长连接作为消息通道,进行收发消息。
IM 消息接收流程
发送方发送消息,经过服务器转发;
对于在线的接收方,选择推送消息;
在线推送失败或离线接收方,消息持久化到离线库;
当接收方重新连接时,主动拉取去离线消息;
IM 形式的长连接方式,消息数据通过推送发送给接收方,接收方解析消息数据,本地做持久化存储。需要考虑消息去重、消息丢失等多种复杂的场景处理。
从业务方角度来说,实现和维护 IM 的功能成本较大。零售业务线对接有赞 IM SDK收发消息。商品数据的同步采用 轻消息
的方式来保证数据变更的实时性。
所谓 轻消息
,消息不包含具体的业务线数据,仅有业务线类型。移动端解析业务线类型数据,判断数据变更类型如:商品更新、商品删除、商品创建等,触发数据同步任务。
一个简化的商品长连接同步时序图:
个端(APP/前端)在对商品操作后,商品后端发送商品变更的消息给消息中心,消息中心推送商品变更消息,移动端接收到消息解析,同步商品数据。
好处
商品数据变更实时性能够保证
业务线只关心消息类型,无须处理复杂消息长连接的问题
商品数据持久化一致性能够得到保证
不足
场景增量同步+长连接推送满足零售商品离线数据满足线下商品收银,基本需求能够得到保证。但面对千上万的商品数据如何提升商家的收银效率呢?因此商品搜索场景必不可少。
考虑线下门店商品数量,需要设计可行的搜索方案。方案需要考虑的问题:
门店商品的模糊搜索。在商品页面可以根据商品的拼音全拼或首字母模糊匹配商品数据
门店使用扫码枪设备时,支持商品扫码的精确匹配
由于要对接扫码枪,而扫码枪属于特殊的硬件键盘,而在 APP 页面存在输入框在获取焦点时,会拦截掉扫码枪的输入事件。所以:
在页面设计时,对于输入框使用 TextView(Android)替换。
自定义支持英文字母和特殊符号的软件盘
在设计层面规避输入框的存在造成扫码枪事件被拦截的问题。但也导致无法使用系统软键盘或中文输入法,只能够使用商品名的拼音进行模糊搜索。
增量下发的门店商品没有拼音字段,要求移动端在持久数据时,对商品的中文转换为对应的拼音。
对于中文转拼音,App 层都现成的转换方案,Android 端有 Pinyin4J 库,iOS 端系统提供了汉字转拼音的 API。但都有大大小小的问题:
iOS 与 Android 的转换的拼音不一致,如 女
:Android 转换为 nv
;iOS 转为 nu
不支持多音字,两端均是取字库中的默认音
一个理想的拼音库应该满足以下条件:
多端结果一致
转换速度快
内存占用低
转换结果长度可控
字库、词库可动态下发
3.1.1 基于JS引擎的汉字转拼音方案
在跨平台技术选型上,零售移动选择 JS 引擎解决两端数据一致性问题。JS 引擎能够解析执行 JS 脚本,帮助移动端进行跨平台开发。业界流行的移动端跨平台方案如Facebook 的 ReactNative、阿里的 Weex 均是依赖 V8(Android)与 JSCore(iOS)的 JS 引擎实现的跨平台前端动态方案。iOS 曾流行的 JSPatch 补丁库,亦归功于 JSCore 的优秀的动态化。
在执行速度上,V8 引擎将 JS 代码变为机器码并进行优化,加快执行速度。对于垃圾回收,V8 使用一种传统的分代式标记清除的方式去清除老生代的数据。
一个简化的汉字转拼音的流程:
流程中遍历商品名称,根据字在汉字拼音表中对应的拼音数量,判断是否为多音字。如果是多音字则查找字在多音字词语中的精准读音。
3.1.2 汉字拼音表
汉字与拼音的对应关系表。如果是多音字,则对应多个拼音。如:
dict[0x96f6] = "ling"; /* 零 */ dict[0x91cd] = "zhong,chong"; /* 重 */
对于声调不同的多音字,如 扇
有 shàn
和 shān
两种声调,汉字拼音表只维护一个无声调的拼音 shan
。
dict[0x6247] = "shan"; /* 扇 */
因为拼音搜索时,不区分声调不同导致的多音字。
3.1.3 多音字词表
常见的多音词表格式
"阿Q": [["ā"], ["Q"]], "阿爸": [["ā"], ["bà"]], "阿鼻": [["ā"], ["bí"]], ...
使用上面格式的多音词表来判断多音字的正确读音时,要遍历整张多音字表,汉字常用有4万+多音字词,遍历效果并不理想。因此需要对原有的多音字词表进行改造优化。
3.1.4 改造后的多音字词表
... dict[0x62d7] = ["拗断,ao,0","拗口,ao,0","违拗,ao,1","执拗,niu,1","拗不过,niu,0", "拗口令,ao,0","强嘴拗舌,niu,2","三不拗六,niu,2","四不拗六,niu,2"]; ...
多音字在不同词语或邻词中的读音关系映射。如 "拗断,ao,0"
表示 拗
在 拗断
中的正确读音为 ao
且 拗
在分词中的索引位置为 0
。
在确定多音字的读音时,只要找到多音字词表中该多音字对应的多音字读音即可。
3.1.5 多音字拼音的判断流程
现实生活瞬息万变,一个字的读音亦可能会发生变更,尤其是在互联网。多音字词表不能保证维护多音字的全部读音。在汉字的不同语境又是强上下文关联,也不能保证多音字拼音转换的准确性。
针对这种情况,多音字的拼音转换考虑笛卡尔积的形式生成拼音。如 重庆的咖喱牛肉
,假定多音字词表未收录 重庆
对应的拼音,根据 重
在汉字拼音表的中的多个读音进行拼装。
chongqingdegaliniurou|zhongqingdegaliniurou|..
笛卡尔积的方式解决了多音字词表未匹配的问题。但是相应的增加了最终生成的多音字拼音的长度,对搜索速度会有影响。所以限制生成的拼音字符的最大长度的阈值。在使用笛卡尔积形式时判断生成的字符串是否超过指定的长度阈值,若有超过阈值的问题,则多音使用汉字拼音表中默认的拼音。
3.1.6 商品名拼音首字母
搜索除了拼音全拼,拼音首字母也是很常见的场景。不过有了全拼的解决方案后,拼音首字母相对来简单很多,只须在获取获取汉字拼音时,取到拼音的首字母后组合即可。
解决了商品名中文转拼音问题后,就可以愉快地进行搜索本地商品啦。
应用场景: 收银也拼音模糊匹配,搜索商品。
商品搜索逻辑相对比较简单:搜索时模糊匹配商品的拼音或条码。输入内容时,调用商品模块提供的搜索接口,匹配本地商品的拼音中含有指定文本的门店商品。可以方便快速查找商品,节省时间。
简单的SQL搜索语句
SELECT title, price, code, pinyin, pinyinletter FROM goods WHERE pinyin LIKE '%xx%' OR pinyinletter LIKE '%xx%' OR code LIKE '%xx%' AND shopid = '店铺id' ORDER BY 'sortName' OFFSET 'pageNo' LIMIT 'pageSize'
3.3.1 扫码枪的场景
收银员在收银界面,使用扫码枪扫描商品条码或条码秤的 PLU
码,通过条码查找到商品,添加到购物车。
商品条码由一组规则排列的条、空及其对应代码组成,表示商品代码的条码符号。
与商品模糊搜索场景不同,条码可以确定唯一商品,所以扫码枪的场景为
扫码枪精确匹配对应条码的商品
相同商品不同厂商会多个条码(一品多码)
设计上采用商品搜索表满足扫码枪的快速搜索与 一品多码
的业务需求
3.3.2 商品搜索表设计
条码与商品 ID 映射
以条码字段创建索引
扫码枪的商品搜索流程:
3.3.3 商品未同步时的补偿机制
因为扫码枪搜索的是本地商品数据,在门店初次启动零售 APP,使用扫码枪扫码时商品可能尚未同步到本地,影响门店的收银效率。
所以在扫码枪的使用场景,需要加上商品搜索的补偿机制:在扫码枪未在本地搜索到对应条码的商品,则调用后端接口获取商品信息。考虑到网络不稳定,对接口调用做 2 秒的超时限制,超过 2 秒则取消请求,并给出提示文案。
在无网时,本地若未搜索到则直接给出 未搜索到指定商品
的提示。
零售商品属于基础业务,要为收银、营销等业务提供数据。若抛开其他业务线,只谈商品是没有任何价值的。
最初有赞零售业务线尚未成形,营销活动与商品、收银互相耦合。随着营销业务增长,业务耦合的现状不能够满足的业务迭代与维护,因此进行了业务重构
划分商品、收银、营销活动业务为三个模块
离线数据库按照业务线进行划分并封装到业务模块内部
数据模型依赖关系解除
业务模块之间通信通过路由方法调用
一个解耦后的商品、收银、营销的业务模型
营销 -> 商品
营销唤起商品页面时,传入营销活动。商品页解析营销参数,调用营销模块远程接口,获取页面渲染数据与交互样式。
商品 -> 收银
在商品页选中商品后,判断是否有营销活动数据。若有营销相关信息,传回商品数据模型给营销页面。营销在商品模型基础上,添加营销详细数据,传给收银模块(购物车)。
收银 -> 营销
收银模块收到添加商品的请求,无营销数据则解析商品数据,组成为购物车数据模型。若有营销活动信息则通过营销数据请求营销接口,计算详细的营销信息,组装购物车数据模型。
门店的营销活动与门店商品业务解耦,商品模块需要给营销活动模块提供门店商品查询的能力,营销活动模块组合门店商品与营销信息展示。
营销模块组装商品流程:
营销活动请求指定门店商品信息时,可能会存在门店商品尚未离线到本地。如果门店商品未拉取到本地,则请求服务器对应的门店商品数据,存储到本地后返回给统一返回给营销模块。
在营销活动模块,启动商品模块的商品规格选择页面时。规格选择页通过不同的活动类型来渲染展示。
请求: 商品信息、营销活动信息
{ "pain_type" : "活动类型", "activity_value" : "活动信息json", "goods_value": { "price": 0, "property_price": 1, "amount": 0, "unit": "件", ... } }
返回: 营销渲染数据
{ "sku_price" : "¥12.00", "total_price" : "¥12.00", "available_skus" : [12980,12121], "limited_amount" : 0, "info_content" : "" }
零售移动商品商品只是零售商品业务的部分,对于移动来说收银又是非常重要的一环。作为基础模块,经历两年的业务与技术沉淀,已基本覆盖线下门店商品管理、收银场景。后续重点在快速业务迭代同时,保证核心功能稳定;探索如何提升商家经营效率;完善商品的日志,问题快速响应。
https://mp.weixin..com/s/KUIoCuc5NsvlVe31cXvazw