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dailyfresh mall based on B2C model

Primary LanguagePython

dailyfresh-B2C 分布式

dailyfresh mall based on B2C model
基于B2C的天天生鲜商城

B2C(Business-to-Customer), 企业对个人的一种商业模式，简称"商对客". 商对客是电子商务的一种模式，这种电子商务一般以网络零售业为主，主要借助于互联网开展在线销售活动。 B2C即企业通过互联网为消费者提供一个新型的购物环境——网上商店，消费者通过网络在网上购物、网上支付等消费行为。

为消费者提供一个新型的购物环境:
从0开始，立项、构建、开发到部署, 搭建一个天天生鲜商场

技术栈

  • 语言：Python3.* (Django)
  • 数据库: MySql、 redis
  • 任务队列(异步处理): celery(django-celery)
  • 分布式文件存储: FastDFS
  • 搜索引擎(商品检索)： haystack(django-haystack)、whoosh、二次开发
  • web服务器配置: Nginx+ uwsgi
  • 开发环境： PyCharm、Linux、vim

技术架构

  • 开发架构
    采用BS结构, 即Browser/Server(浏览器/服务器)结构,构建一个web的网站商城系统, 其架构逻辑:
    frame

  • 部署架构
    Nginx+uwsgi
    deploy

主体模块

主要分为四个大模块:

数据库表

DB

  • SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。
    例如，iphone4就是一个SPU，N97也是一个SPU，这个与商家无关，与颜色、款式、套餐也无关。
  • SKU即库存进出计量的单位， 可以是以件、盒、托盘等为单位，在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。
    例如纺织品中一个SKU通常表示：规格、颜色、款式。

功能模块展示

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功能与性能优化

  1. 用户注册发激活邮件时，可能发送邮件所需的时间较长，客户端会需要等待，用户体验不好。

改进: 把耗时的任务放到后台异步执行，此处使用celery任务队列, 其中使用redis作中间件。

  1. redis存储用户历史浏览记录, 采用list数据结构: History_用户id: [skuid1,skuid2,skuid3]
  2. 使用redis存储用户购物车商品信息，采用hash数据结构: cart_userid: {'sku_id1': num, 'sku_id2': num}
  3. 采用分布式文件系统， 把商品图片等信息存储在FastDFS系统中, Nginx+FastDFS配合, 减少服务器的压力。
  4. 页面静态化： 首页、商品列表页、商品详情页等用户共同的页面, 把页面静态化，以减少对数据库的操作。当后台数据更改时自动重新生成静态页。
  5. 页面数据缓存，把页面使用的数据存放在缓存中，当再次使用这些数据时，先从缓存中获取，如获取不到，再去查询数据库，减少数据库的查询次数。
  6. 订单并发

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