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产品需求文档 (PRD): 分销系统优化重构

1. 概述​

本功能旨在对现有的分销系统进行全面优化和重构，以提高系统的性能、可维护性和扩展性。当前的分销系统虽然功能完整，但在代码结构、性能优化、错误处理和用户体验方面存在改进空间。本次重构将重点关注系统架构优化、性能提升、功能增强和用户体验改善。

2. 目标​

  • 优化分销系统的代码架构，提高代码可维护性和可扩展性
  • 提升系统性能，减少数据库查询和计算开销
  • 增强分销功能的灵活性和智能化程度
  • 改善用户界面的交互体验和数据可视化
  • 完善错误处理和异常情况的应对机制
  • 增强系统的安全性和防作弊能力

3. 用户故事​

作为系统管理员​

  • 我希望能够更灵活地配置分销规则和佣金策略
  • 我希望能够实时监控分销系统的运行状态和关键指标
  • 我希望能够快速处理大批量的分销相关操作
  • 我希望能够识别和防范分销系统中的作弊行为

作为分销商​

  • 我希望能够清晰地查看我的分销网络和收益情况
  • 我希望能够方便地管理我的下线分销商
  • 我希望能够快速提现并获得良好的提现体验
  • 我希望能够获得分销业绩的详细分析和建议

作为开发者​

  • 我希望能够更容易地维护和扩展分销系统功能
  • 我希望能够快速定位和解决分销系统的问题
  • 我希望能够高效地处理大规模的分销数据
  • 我希望能够确保分销系统的稳定性和可靠性

4. 功能需求​

4.1 系统架构优化​

  1. 服务解耦: 将分销相关功能从用户服务中独立出来，创建专门的分销微服务
  2. 缓存优化: 引入Redis缓存机制，缓存分销等级、佣金配置等高频访问数据
  3. 异步处理: 将佣金计算、等级升级等耗时操作改为异步处理
  4. 数据库优化: 优化数据库表结构，添加必要的索引，提高查询效率
  5. 消息队列: 使用RabbitMQ处理分销相关的异步任务和事件

4.2 性能优化​

  1. 批量处理: 实现批量佣金结算、批量等级更新等批量操作
  2. 分页优化: 优化大量数据的分页查询性能
  3. 计算优化: 优化佣金计算算法，减少重复计算
  4. 定时任务优化: 优化定时任务的执行策略，减少系统负载
  5. 并发控制: 实现合理的并发控制机制，防止数据竞争

4.3 功能增强​

  1. 智能等级升级: 基于多维度指标的智能等级升级系统
  2. 灵活佣金策略: 支持多种佣金计算策略和规则配置
  3. 分销数据分析: 提供丰富的分销数据分析和报表功能
  4. 防作弊机制: 实现多种防作弊检测和处理机制
  5. 多级分销支持: 支持更深层次的多级分销结构

4.4 用户体验改善​

  1. 实时数据更新: 实现分销数据的实时更新和推送
  2. 可视化报表: 提供直观的数据可视化和图表展示
  3. 移动端适配: 优化移动端的分销功能体验
  4. 操作引导: 提供清晰的操作指引和帮助文档
  5. 通知系统: 实现分销相关事件的及时通知

4.5 安全性增强​

  1. 权限控制: 完善分销功能的权限控制机制
  2. 数据加密: 对敏感数据进行加密存储和传输
  3. 审计日志: 记录所有分销操作的详细日志
  4. 风险控制: 实现分销风险识别和控制机制
  5. 数据备份: 确保分销数据的安全备份和恢复

5. 非目标（范围之外）​

  • 完全重新设计分销业务模式
  • 改变现有的佣金分配基本原则
  • 引入新的支付渠道或提现方式
  • 修改现有的用户注册和邀请机制
  • 实现跨平台的分销数据同步
  • 提供第三方的分销API接口

6. 设计考虑​

6.1 系统架构​

  • 微服务架构: 将分销功能独立为微服务，提高系统的可扩展性
  • 事件驱动: 使用事件驱动架构，实现系统间的解耦
  • CQRS模式: 采用命令查询职责分离模式，优化读写操作
  • 领域驱动设计: 基于领域驱动设计原则，构建清晰的业务模型

6.2 数据模型​

  • 分销等级模型: 支持更灵活的等级配置和升级规则
  • 佣金计算模型: 支持多种佣金计算策略和规则
  • 分销关系模型: 优化分销关系的存储和查询效率
  • 业绩统计模型: 设计高效的业绩统计和分析模型

6.3 技术选型​

  • 缓存技术: 使用Redis作为缓存层，提高数据访问速度
  • 消息队列: 使用RabbitMQ处理异步任务和事件
  • 数据库优化: 使用PostgreSQL的分区和索引优化
  • 监控工具: 集成Prometheus和Grafana进行系统监控

7. 技术考虑​

7.1 依赖服务​

  • 用户服务: 提供用户基本信息和认证
  • 支付服务: 处理支付相关的分销事件
  • 通知服务: 发送分销相关的通知消息
  • 监控服务: 提供系统监控和告警功能

7.2 数据库设计​

  • 分区策略: 对大表进行分区，提高查询性能
  • 索引优化: 添加合适的索引，优化查询效率
  • 数据归档: 实现历史数据的归档机制
  • 备份策略: 制定完善的数据备份和恢复策略

7.3 性能指标​

  • 响应时间: API响应时间不超过200ms
  • 并发处理: 支持1000+并发用户访问
  • 数据处理: 能够处理百万级的分销数据
  • 可用性: 系统可用性达到99.9%

8. 成功指标​

  • 系统响应时间减少50%以上
  • 数据库查询效率提升60%以上
  • 用户满意度提升30%以上
  • 系统稳定性提升，故障率降低40%
  • 代码可维护性显著提升，新功能开发效率提高50%
  • 分销系统的安全性和防作弊能力显著增强

9. 待解决问题​

  1. 数据迁移: 如何平滑地将现有分销数据迁移到新系统？
  2. 兼容性: 如何确保新系统与现有系统的兼容性？
  3. 性能测试: 如何进行充分的性能测试和压力测试？
  4. 灰度发布: 如何实现新功能的灰度发布和回滚机制？
  5. 监控告警: 如何建立完善的监控告警体系？

10. 验收标准​

  • 分销微服务成功部署并正常运行
  • 所有现有分销功能在新系统中正常工作
  • 系统性能指标达到预期目标
  • 新增功能按需求规格实现
  • 所有单元测试和集成测试通过
  • 性能测试和压力测试通过
  • 安全测试和防作弊测试通过
  • 用户验收测试通过
  • 系统文档和操作手册完善
  • 监控和告警系统正常运行