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# 商品交易量排行榜定时任务
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## 功能说明
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本功能实现了每天12点自动查询交易量最多的100个商品并存储到Redis中的定时任务。
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## 实现内容
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### 1. 数据库查询
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- 在 `OrderItemMapper` 中添加了 `selectTopTradingProducts` 方法
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- 查询条件：已完成订单（status = 3）且未删除订单（delete_status = 0）
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- 按销售数量降序排列，取前100个商品
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- 统计信息包括：商品ID、商品名称、图片、总销售数量、总销售金额、订单数量
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### 2. 服务层实现
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- 在 `OrderItemService` 接口中添加了 `cacheTopTradingProducts` 方法
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- 在 `OrderItemServiceImpl` 中实现了缓存逻辑
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- 将查询结果以JSON格式存储到Redis，过期时间为24小时
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### 3. 定时任务
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- 创建了 `OrderScheduledTask` 定时任务类
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- 使用 `@Scheduled(cron = "0 0 12 * * ?")` 配置每天12点执行
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- 在主应用类 `DromaraApplication` 上已添加了 `@EnableScheduling` 注解
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### 4. 控制器接口
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- 添加了手动触发缓存的接口：`POST /oms/order/cacheTopTradingProducts`
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- 添加了获取缓存数据的接口：`GET /oms/order/getTopTradingProducts`
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## 使用方法
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### 1. 自动执行
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定时任务会在每天12点自动执行，无需手动干预。
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### 2. 手动触发
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如果需要立即执行缓存任务，可以调用以下接口：
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```bash
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POST /oms/order/cacheTopTradingProducts?limit=100
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```
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参数说明：
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- `limit`: 查询的商品数量，默认为100
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### 3. 查看缓存结果
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可以通过以下接口查看缓存的数据：
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```bash
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GET /oms/order/getTopTradingProducts
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GET /oms/order/getTopTradingProducts?date=2024-01-15
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```
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参数说明：
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- `date`: 可选，指定查看某一天的缓存数据，格式为yyyy-MM-dd
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### 4. 返回数据格式
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缓存的数据包含以下字段：
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- `product_id`: 商品ID
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- `product_name`: 商品名称
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- `pic`: 商品图片
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- `out_product_id`: 商品编码
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- `product_category_id`: 商品分类ID
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- `total_quantity`: 总销售数量
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- `total_amount`: 总销售金额
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- `order_count`: 订单数量
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## 技术实现
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### 1. SQL查询逻辑
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```sql
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SELECT
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oi.product_id,
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oi.product_name,
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oi.pic,
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oi.out_product_id,
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oi.product_category_id,
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SUM(oi.quantity) as total_quantity,
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SUM(oi.quantity * oi.sale_price) as total_amount,
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COUNT(DISTINCT o.id) as order_count
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FROM oms_order_item oi
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JOIN oms_order o ON oi.order_id = o.id
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WHERE o.status = 3 -- 已完成订单
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AND o.delete_status = 0 -- 未删除订单
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GROUP BY oi.product_id, oi.product_name, oi.pic, oi.out_product_id, oi.product_category_id
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ORDER BY total_quantity DESC
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LIMIT #{limit}
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```
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### 2. Redis缓存
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- Key格式：`top_trading_products:yyyy-MM-dd`
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- 过期时间：24小时
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- 数据格式：JSON字符串
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### 3. 异常处理
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- 完善的异常处理和日志记录
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- 手动触发接口返回详细的错误信息
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- 定时任务异常不会影响系统正常运行
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## 注意事项
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1. **数据准确性**：只统计已完成订单的商品，确保数据的准确性
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2. **性能考虑**：大量订单数据时，查询可能需要较长时间
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3. **缓存更新**：每天12点自动更新，也可手动触发
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4. **数据过期**：缓存数据24小时自动过期，避免数据过期问题
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## 扩展功能
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如需扩展功能，可以考虑：
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1. 按时间范围统计（如最近7天、30天）
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2. 按商品分类统计
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3. 添加更多统计维度（如销售额、利润率等）
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4. 支持多租户数据隔离
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