一个有线下门店业务的商家,在做业务扩张时,考虑到扩张的成本,会寻找一套可复制的经营方式,通过连锁的模式进行规模化扩张。
不同行业对于规模化的应用也有所不同:对于零售商家,单个门店的人流量和仓储能力都是有限的,更多的门店往往意味着更大的人流和更快的物流;而对于美业这样重线下服务的商家,单个门店能覆盖的服务范围是有限的,更多的门店意味着更大的服务范围和更多的客户;即便对于单纯做网店的商家,也可以利用合伙人的能力来帮助自己更快的发展。
在从单个门店到多个门店的过程中,商家的管理和运营都会变得更加复杂,怎么对门店的商品、店铺装修等进行统一管理,怎么发挥总部的优势给底下的门店带流量,怎么去激励业绩不好的门店等等。对应的在技术侧,架构也需要演进、迭代来支撑越来越复杂的业务,从前只需要考虑一个门店,现在需要考虑多个,考虑品牌下总部和门店、门店和门店间的关系等等。
以上是对连锁业务复杂度由来的简单介绍。复杂业务如果没有得到相应的设计和处理,就会带来痛点,这篇文章聚焦在其中一个比较常见的痛点上,聊聊这个痛点是如何产生,以及我们如何解决。
连锁的很多功能都需要深入到具体的业务去设计和开发,在给一个业务去迭代一个连锁的能力时,都需要对这块业务原本的逻辑有一个深入和全面的理解后才能上手,比如商品库、跨店核销、组合卡适用多门店等等。
经历了这么多项目后,会发现有一些共同的痛点: 1、系统不易理解:开发同学往往会发现原有系统设计和代码实现逻辑混乱,不知从何下手 2、代码不好修改:调整一个连锁的逻辑,会影响到原有一些很底层的功能,影响面很大 3、维护和部署不方便:改动一个连锁的功能,需要发布核心应用
整体而言就是在涉及到连锁解决方案的需求时,研发的生产力会比较低。
于是就在想,有没有办法通过一些优化和设计,来让连锁的开发同学: 1、更快速的理解一个业务,做出合理的技术设计 2、更舒服的编写代码 3、更安全的发布一个新功能
在探索和实践这件事情时,大致的思路是这样: 1、找一个具体的连锁场景,分析其业务逻辑:这里我找的典型场景是商品,考虑到大家对商品都比较了解; 2、分析下现在是怎么实现的? 3、现在这样的实现方式,会有哪些问题? 4、怎么去优化它?
这里用一个多维表格,描述下一个简单的 B 端商品业务流程,包含:商品创建、上下架、查看和编辑。
横轴是业务场景,纵轴是组织类型,中间的内容,是这些业务场景在对应的组织类型上会有什么样的表现: 注: 1、横向越权控制,是指总部只能操作总部下的门店,而不能操作归属于其他总部的门店 2、总部编辑商品,信息同步至门店时会有一定的同步规则,不是所有信息都会同步过去,这里不展开细讲,知道有这样一个逻辑即可 3、同样的,对于从总部上架过来的商品,门店只允许更新部分属性,这些都属于连锁经营场景下的特有逻辑
以编辑商品为例,现在的实现大致分两步: 1、更新商品,发送商品变更消息 2、消费者收到消息,处理变更信息,更新分店商品看起来是很清晰,但实现上还是有些问题,下面是伪代码:
编辑商品
updateItem(req) {
// 前置校验:参数校验、权限校验、编码重复性校验等等
validate(...);
// 如果是总部更新
if(updateByHeadQuarter(...)) {
// 更新总部商品
...
}
// 如果是门店更新
if(updateByStore(...)) {
// 只允许更新部分属性
...
}
// 发消息
sendMsg(...);
}
消费者监听消息,更新门店商品信息
handle(msg) {
// 根据不同的商品事件类型,走不同的处理动作
switch (msg.goodsEventType) {
// 新建商品
case NEW:
...
// 更新商品
case UPDATE:
processUpdateEvent(msg);
// 上下架
case TAKE_UP_DOWN:
...
// 其他事件类型,不一一列举
case XXX:
...
}
}
processUpdateEvent(msg) {
// 如果是总部更新,则同步信息到门店
if (updateByHeadQuarter()) {
// 查询总部下所有门店
getAllStore(...);
// 更新这些门店的商品信息
updateAllStore(...);
}
}
刚刚提到的所有业务功能,都是由商品服务提供的,把他们都平铺出来,就是这样: 一个直观的感受就是这个商品服务做了太多事情,既有一些商品通用的底层能力,又有连锁的逻辑。
讲具体些,以上面的商品编辑为例,当前的实现存在的问题有:
1、耦合 通用的底层逻辑和连锁逻辑耦合在一起,比如门店能更新哪些商品属性,这个逻辑和通用的更新商品逻辑耦合在了一起,如果后续需要调整这个逻辑,比如允许门店自己修改商品条码,那就会动到通用编辑商品的代码;
2、忙碌的消费者 代码里通过一个消费者,来监听和处理所有的商品事件,而把总部商品同步到门店,这本身是一个独立的逻辑,却被揉在了这个消费者里去实现,本质上是因为大家对这个服务的定位有关,大家觉得这个服务就是要把所有的商品能力都实现了,所以就会写出这样一个忙碌的消费者;
3、能力缺少复用 无论是编辑单个商品,还是批量编辑门店商品,逻辑上应该是一致的,但是我们却看到现在是两份代码,代码没有任何复用;
基于以上分析,再结合一些常用的设计模式和原则,于是有了以下的优化思路:
1、开闭原则(OCP) 能不能让允许门店更新哪些属性,和商品通用编辑能力隔离、解耦,不互相干扰;
2、单一职责(SRP) 能不能把「总部商品信息同步到门店」,这个逻辑单独抽离,独立成一个消费者,就只专心做这一件事情;
3、让商品更专注于自己的领域 能不能让商品不太去关注总部、门店这样的连锁组织关系,让它去提供一套对所有店铺通用的商品能力,和店铺的耦合,就只是弱耦合一个店铺ID。
基于上面的「业务场景-组织关系」的二维矩阵,我们发现可以把业务场景做进一步的抽象和拆分,分成: 单店能力 + 连锁能力
划分的标准很简单,如果一个能力是单店商家就需要有的,那就属于单店能力,如果是连锁商家(两个或两个以上门店的商家)才需要的能力,那就属于连锁能力。
我们来看看如果按照上面的划分标准,之前的场景可以抽象出哪些能力,这些能力属于单店能力还是连锁能力:
简单描述下: 1、总部下创建商品,其实就是在一个店铺下去创建商品,明显是单店能力; 2、总部把商品上架到门店,商品上架,本身属于单店能力,但是针对总部对门店的横向越权控制,这个属于连锁的范畴; 3、同样的,编辑商品、下架商品,这些也是单店能力,但是编辑总部商品后,信息怎么同步给门店,门店可以编辑哪些商品属性,这些则是连锁场景下才需要的能力,属于连锁的范畴。完成这样的结构化分析后,我们再把之前的场景进行一个拆分:
虽然只是给一团浆糊来一刀,变成两团浆糊,但是会发现这样的划分,能帮助我们更好的思考,并且基于这两团浆糊,做出更多的设计和优化。
把商品能力拆解为连锁能力和单店能力后,在部署方式上也进行了对应的设计,来支持业务的快速发展和系统的稳定: 商品的单店能力由 mei-goods 实现,连锁能力交给 mei-chain 负责。当然如果单店和连锁能力都需要再往细拆分,也可以拆分成更细的服务。
带来的好处是: 1、代码解耦 比如门店能更新哪些商品属性,这个属于连锁能力,需求有调整时只需修改发布 mei-chain,不会修改 mei-goods,不影响单店逻辑; 2、部署隔离 就算 mei-chain 挂了,也不影响单店操作场景,只影响连锁场景。 举个例子,如果 mei-chain 所有实例都下线了,那么总部和门店还是可以创建商品,但是如果总部编辑了商品,同步信息给门店时会失败,等 mei-chain 恢复后重新启动消费者,把消息消费了,业务和数据即可恢复正常; 3、职责单一明确 通过这样的部署方式,促使开发时会进行更细粒度的思考,比如总部-门店商品信息同步的事情属于连锁能力,就该由 mei-chain 负责,通过单独一个消费者实现,而不是在 mei-goods 写一个庞大的消费者。
图中画了一个 api 层,这里想展开聊一下。
其实本来 api 层我画的是虚线,因为 mei-goods 和 mei-chain 本身都可以对外提供 api 接口,不管是 rpc 还是 restful,都可以提供,这样 api 层也就只是一个概念意义上的存在了。
之所以画成实线,一方面是因为对于前端来说 api 层是很真实的存在,前端同学不关心接口底层是由 mei-goods 还是 mei-chain 实现,只对接 api;另一方面,我们可以在 api 层做一些聚合类的操作,比如对于商详页,我们除了基础的商品信息,还需要聚合一些活动信息,比如这个商品是不是参与了秒杀、拼团、体验价,还需要聚合库存等等,如果没有单独拎出来,那我们就很容易把这些逻辑也放到 mei-goods 或者 mei-chain 来实现,这样就又造成了污染。
我们可以提供一些大而全的接口,但是我们要基于一些小而精的接口来提供,这种思路是和最近常常被提起的 Serverless 背后的理念是一致的。每个领域都会单独提供自己领域内的接口,然后再在这上面做一些胶水层,进行数据的聚合,现在我们可能是在后端应用做,以后我们可以在 node 层做,甚至可以在 Serverless 架构中的云函数里做。
常规来说,连锁逻辑(mei-chain)由连锁团队开发,单店逻辑(mei-goods)由营销、店务团队开发。
实际情况常常是资源紧缺的,比如营销店务同学业务很忙,则连锁团队即开发 mei-chain 又开发 mei-goods,反过来,连锁同学很忙,那营销店务同学也可能即开发 mei-chain 又开发 mei-goods。
其实架构的设计终究还是为业务服务的,由哪个团队、由谁来开发哪个应用,这个并不是特别重要,重要的是通过这样一种架构的设计,我们能够: 1、快速支撑业务的调整和发展 2、提高系统稳定性 3、引导开发和产品思考
最后一点似乎有点狂,一个架构的设计还能引导产品思考?其实这点也是在组内分享的时候,产品同学的共鸣给我带来的启发。通过对连锁和单店的解耦,开发同学会自然的将连锁、单店的逻辑分开考虑,不耦合在一起,而开发同学在和产品同学的频繁接触过程中,会反过来去推动产品,也这样去思考问题。
正如 Bob 大叔在《架构整洁之道》里说的,软件架构的设计,会影响软件系统的全生命周期:
软件架构设计的主要目标,是支撑软件系统的全生命周期,设计良好的架构可以让系统便于理解、易于修改、方便维护,并且能轻松部署。 软件架构设计的终极目标,是最大化程序员的生产力,同时最小化系统的总运营成本。 —— 《架构整洁之道》
我们在小程序直播项目里第一次采用了这样的设计。
对于直播而言,理论上每个具有经营能力的组织都可以发起直播,但是有能力去把直播这件事做好的往往只有总部,所以我们既要支持有能力直播的门店自己发起直播,又要让总部可以给门店去直播带货。很自然的我们把创建直播间这类能力归为单店能力,把和总部统一直播相关的,诸如批量应用直播间、批量配置直播间浮窗等,归为连锁能力。
实践中印象比较深的,是由于进行了拆分,后端给前端提供了更低粒度的接口,并且这次后端也没有在 api 层进行聚合,有些业务需要前端去进行聚合,这和以往一个接口对应一个页面的前后端配合模式不太一样,也算是一种尝试吧。
这也是在组内分享时大家讨论的最深的一个问题。
在思考这个问题前,我觉得需要先思考另一个问题 —— 店铺域和其他领域的关系。
每个领域都有自己负责的那块业务,这些业务大多都会关联一个店铺ID,虽说对于一件商品、一个营销活动、一个客户,它们本身并不一定需要和店铺有什么关系,但是考虑到实际的电商经营场景,这些商品、营销活动终究要归属到某个店铺上。
但是其他领域在进行设计的时候,出于聚焦也好,出于减轻思考压力也好,并不会把店铺摆在台面上来讨论,因为我们默认一件商品、一个营销活动、一个客户天然就是要挂在一个店铺上的。我们更多的是聚焦在商品、营销活动、客户域自身应该有哪些业务属性和动作。
而这个时候如果把一些连锁的场景考虑进来,就会让思考变得复杂,这时候我们可以做一个减法,只考虑单门店商家,无需关心操作的是总部,还是门店,还是合伙人,还是其他店铺角色。从业务的角度思考,连锁商家都是从单门店做起来的,在探索和实践出一套可复制的经营之道后再进行规模化,把整套方法应用在每个门店上,对应到技术上,最后的操作还是要落在每一个门店上的,在基于单门店场景构建单店能力后,我们同样可以继续基于这套单店能力,去继续搭建更复杂的连锁能力,而这个时候,我们只需要去思考连锁场景,因为单店的我们已经解决了。
回到问题本身,DDD(Domain Driven Design,领域驱动设计) 是一套解决复杂业务问题的方法,对于已经很复杂的业务,如果我们同时考虑单门店和连锁的场景,就会让业务变得更加复杂,加大了 DDD 实践起来的难度,这时候我们对业务场景划分了边界,先聚焦在单门店的场景,再聚焦在连锁的场景,把他们分成两个独立的领域去解决,比如在这个例子里,我们把商品分成单店商品领域和连锁商品领域,他们合起来共同为有赞的商品领域提供解决方案。
最后想探讨一下这套设计的局限性。
有一些业务需求在单门店商家里是不存在的,比如绝大多数的供应链场景、财务场景,比如库存调拨、门店要货、资金分润等等,这些场景只会发生在连锁的商家,那也就不需要像上面那样按照单店、连锁的维度进行划分了。
这篇文章主要介绍了连锁业务的痛点,并且分析了痛点的来源,以及通过结构化分析进行解耦的探索和实践,中间也穿插了一些自己对于架构设计、DDD、Serverless 的一些思考和看法。希望通过这篇文章,能为读者在解决复杂业务上提供一些参考价值。
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