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我的购物车设计思考：从个人项目到生产实战思考的蜕变

news 2025/4/6 5:44:25

一、代码初体验：我踩过的那些坑

还记得大二做课程设计时，我写的购物车直接用ArrayList存商品，结果改数量时遍历半天找商品。现在看你这个HashMap实现，确实清爽很多，但有几点让我想起当年惨痛经历：

1. 线程安全问题
我之前在多线程测试时遇到过诡异问题：两个线程同时addItem，结果总数量少了一半。你的代码里：

public void addItem(String productId, int quantity) {cartItems.put(productId, cartItems.getOrDefault(productId, 0) + quantity);
}

这行代码在多线程环境下就是定时炸弹！比如线程A和B同时读取到商品P001的数量是2，各自加3后都写回5，正确应该是8。我的解决方法是：把HashMap换成ConcurrentHashMap，或者用synchronized锁住关键代码段。

血泪教训：有次在机房通宵调试，发现两个用户同时下单时总价少算了一半。后来用ConcurrentHashMap才解决，但代价是重构了三天代码——这让我深刻意识到线程安全不是小事。

2. 业务逻辑陷阱
当用户把商品数量改成0时，直接remove的逻辑让我想起实习时遇到的"幽灵订单"。有用户反馈"明明删了商品，结算时还在扣费"，结果发现是清零后残留的条目。我现在的做法是：改成把数量设为0后保留在购物车，结算时过滤掉。当然，这也取决于产品经理的需求——有次和产品争论这个设计，差点被当成"过度设计"。

二、细节里的魔鬼：容易被忽视的corner case

1. 商品消失之谜
假设用户把商品加入购物车后，后台商品下架了怎么办？比如用户下单时发现P004已经被删除。我的经验是：在checkout时应该检查商品有效性，而不是等到支付时才报错。可以这样改：

public double checkout() {List<String> invalidItems = new ArrayList<>();for (String pid : cartItems.keySet()) {if (ProductPriceService.getProductPrice(pid) == 0) {invalidItems.add(pid);}}// 先删除无效商品再计算总价invalidItems.forEach(cartItems::remove);// ...原有计算逻辑
}

真实案例：去年团队项目里，有用户反馈"购物车里的商品突然消失了"，最后发现是商品下架后未处理残留数据。这次教训让我养成了"防御性编程"的习惯。

2. 并发修改异常
有次我在写类似代码时，遇到ConcurrentModificationException，因为遍历时修改了集合。你的代码目前没有这个问题，但如果将来要加"批量删除"功能就要注意。我的解决方案是：使用Iterator来遍历和删除。

三、性能优化：从校园机房到生产环境的跨越

1. 缓存策略的血泪教训
我第一次做缓存时，直接把整个购物车对象序列化存储，结果每次更新都要反序列化整个对象，性能极差。现在我的优化思路是：
• 把热点数据（如用户最近浏览的商品）单独缓存
• 使用二级缓存：本地缓存+Redis
• 设置合理的过期时间（比如7天未操作的购物车自动过期）

踩坑记录：有次为了省事，直接把购物车存在Session里，结果服务器重启后所有用户购物车清空。现在想来，还是应该把核心数据持久化到数据库。

2. 数据库设计的坑
如果要做持久化存储，千万别学我当初把购物车存成JSON字符串。正确的做法是：

CREATE TABLE cart (user_id BIGINT,product_id VARCHAR(32),quantity INT,added_at TIMESTAMP,PRIMARY KEY (user_id, product_id)
);

这样既方便按用户查询，又能灵活做数据分析。血泪教训：曾经为了省表结构设计时间，直接用NoSQL存购物车，结果后期统计用户行为时简直抓狂。

四、架构演进：从单机到微服务的思考

1. 分布式锁的实战经验
在微服务架构下，多个实例同时操作购物车最容易出问题。我曾经遇到过两个服务实例同时修改同一个购物车，导致数量不一致。我的解法是：
• 使用Redis的RedLock算法
• 或者数据库行级锁

// Redisson分布式锁示例
RLock lock = redissonClient.getLock("lock:user:" + userId);
lock.lock();
try {// 修改购物车逻辑
} finally {lock.unlock();
}

反思：分布式锁虽然解决了问题，但也引入了新的复杂度——有次因为锁超时导致订单重复提交，真是得不偿失。

2. 服务拆分的阵痛
当购物车需要支持促销活动时，我最初把所有逻辑都塞进ShoppingCart类里，导致代码臃肿。后来拆分成策略模式才好维护：

// 不同促销策略的实现
public interface DiscountStrategy {double applyDiscount(CartItem item);
}public class BlackFridayStrategy implements DiscountStrategy {@Overridepublic double applyDiscount(CartItem item) {return item.getPrice() * 0.7; // 七折}
}

成长感悟：重构代码的过程虽然痛苦，但看到代码整洁度提升时特别有成就感。这让我明白了"开闭原则"的真正价值。

五、特别建议（基于我的踩坑经验）

防御性编程
在updateQuantity方法里，建议加上商品存在的校验：
```
public void updateQuantity(String productId, int newQuantity) {if (!cartItems.containsKey(productId)) {throw new IllegalArgumentException("商品不存在");}// ...原有逻辑
}
```
为什么这么做：有次因为前端传参错误，导致购物车更新了不存在的商品ID，埋了几个隐藏Bug。这种防御性代码虽然增加了一点工作量，但后期维护省力很多。

测试驱动开发
我习惯用JUnit写边界测试：

@Test
public void testAddItemOverwrite() {ShoppingCart cart = new ShoppingCart();cart.addItem("P001", 2);cart.addItem("P001", 3);assertEquals(5, cart.getItemQuantity("P001"));
}