# 智能拆分订单
新零售系统的智能拆分订单，因为我们的业务中有自建仓库，那么实际使用中，用户下单就面临一个问题，当用户所在地没有仓库，或则说购买的商品，在本地仓库没有，需要从外地仓库发货，还需要计算哪个仓库距离用户最近；
电商系统是一个很复杂的系统，包含了很多子系统：交易、订单、仓库、物流、售后子系统等等，如果都部署在一台机器上，在大型电商上场景中，根本就撑不住。最常见的方式就是搞分布式架构，微服务。
# 就进发货的难题
我们实现一个体验较好的购买流程：
用户下单
用户只需要关注商品是否有库存，不需要关心商品从哪个仓库发货的，
智能拆分订单
系统接收到订单通知后，系统判断哪些商品在本地有货，哪些在需要从其他仓库发货，并且计算哪家仓库距离收货地址是最近的。
要计算收货地址最近，需要知道用户收货地址的地里坐标。
# 注册高的地图开发者
通过高的地图的 API 来获取到地址的地理坐标，需要
拿到这个 key 后，就可以使用这个 地理/逆地理编码 API，如下的一个测试返回数据
响应中的 location 就是地址位置坐标了。API 调用数据都有了，在程序中来发送 HTTP 请求，这里推荐一个工具包
# hutool
Hutool 是 Java 里一个工具集合的依赖包，可以使用它的网络类，发送请求。
相对于 httpClient 来说更加简单；笔者也看了下官网说明，涵盖了相当多的工具，还不错。
compile 'cn.hutool:hutool-all:5.3.7'
compile 'mysql:mysql-connector-java:8.0.16'
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拿到举例收货地址的地址位置信息之后，还要计算哪一个仓库离收货地址最近，所以把 MySQL 驱动也引入;
@Test
public void geocodeGet() {
HashMap<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("key", "xxx");
params.put("address", "营口市盼盼工业园");
String resp = HttpUtil.get("https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo", params);
JSON json = JSONUtil.parse(resp);
String location = json.getByPath("geocodes[0].location", String.class);
String[] lngItems = location.split(",");
Double lng = Double.valueOf(lngItems[0]); // 经度
Double lat = Double.valueOf(lngItems[1]); // 维度
System.out.println(lng); // 122.268278
System.out.println(lat); // 40.731062
}
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把 t_warehouse 仓库表新增地里位置字段
alter table t_warehouse
add lng decimal(12,6) null comment '经度';
alter table t_warehouse
add lat decimal(12,6) null comment '纬度';
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# 利用 MySQL 计算两点之间的距离
st_distance 函数可以计算两个坐标之间相差的度数
select st_distance(
point(116.414042, 39.92556), -- 北京市
point(121.486864, 31.232965) -- 上海市
) * 111195;
-- 10.06452834849746
-- 计算出来的是度数，要 * 111195，还原成距离，单位是米
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对于仓库的地里位置，上面接口也可以获取到，还可以通过 坐标拾取器 在高德地图提供的 web 界面中去获取到
我们找几个沈阳市和大连市的几个坐标点，用来当做我们测试的仓库地址，并增加到仓库表中
INSERT INTO neti.t_warehouse (id, city_id, address, tel, lng, lat) VALUES (5, 1, '大连市五一广场', '0411-98213210', 121.603687, 38.917862);
INSERT INTO neti.t_warehouse (id, city_id, address, tel, lng, lat) VALUES (6, 1, '大连市五四广场', '0411-98213210', 121.589590, 38.913605);
INSERT INTO neti.t_warehouse (id, city_id, address, tel, lng, lat) VALUES (7, 1, '沈阳市政府', '0411-98213210', 123.465009, 41.677287);
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select id,
address,
st_distance(
point(122.268278, 40.731062), -- 营口市盼盼工业园
point(lng, lat)
) * 111195 / 1000 as sistance
from t_warehouse
where lng is not null
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查询结果为
| id | address | sistance |
|---|---|---|
| 5 | 大连市五一广场 | 214.73523519655598 |
| 6 | 大连市五四广场 | 215.72309589574027 |
| 7 | 沈阳市政府 | 169.6409679674254 |
可以看到沈阳市政府，距离营口市盼盼工业园距离更近一点，只有 169 公里；
那么改造 SQL 返回一个最近的仓库
select id,
address,
st_distance(
point(122.268278, 40.731062), -- 营口市盼盼工业园
point(lng, lat)
) * 111195 / 1000 as dsistance
from t_warehouse
where lng is not null
order by dsistance
limit 1
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拿到了最近的仓库，还需要计算这个商品是否在这个仓库中有库存;
select t.id
from (select id,
address,
st_distance(
point(122.268278, 40.731062), -- 营口市盼盼工业园
point(lng, lat)
) * 111195 / 1000 as dsistance
from t_warehouse
where lng is not null
order by dsistance
limit 1) t
join t_warehouse_sku ws on ws.warehouse_id = t.id
and ws.sku_id = 1 -- 购买的商品 id
and ws.num >= 1; -- 购买的数量
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使用 Java 代码来简单实现下
public String geocodeGet(String address) {
HashMap<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("key", "xx");
params.put("address", address);
String resp = HttpUtil.get("https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo", params);
JSON json = JSONUtil.parse(resp);
String location = json.getByPath("geocodes[0].location", String.class);
return location;
}
// 运行这个测试
@Test
public void test2() throws SQLException {
String location = geocodeGet("营口市盼盼工业园");
String[] lngItems = location.split(",");
String lng = lngItems[0]; // 经度
String lat = lngItems[1]; // 维度
DriverManager.registerDriver(new Driver());
// 说是 8.0 不加 serverTimezone 链接会有问题
String url = "jdbc:mysql://192.168.56.101:3306/neti?serverTimezone=GMT%2B8";
String username = "root";
String password = "123456";
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
String sql = "select t.id\n" +
"from (select id,\n" +
" address,\n" +
" st_distance(\n" +
" point(?, ?),\n" +
" point(lng, lat)\n" +
" ) * 111195 / 1000 as dsistance\n" +
" from t_warehouse\n" +
" where lng is not null\n" +
" order by dsistance\n" +
" limit 1) t\n" +
" join t_warehouse_sku ws on ws.warehouse_id = t.id\n" +
" and ws.sku_id = ? and ws.num >= ?;";
PreparedStatement pst = connection.prepareStatement(sql);
pst.setObject(1, lng);
pst.setObject(2, lat);
pst.setObject(3, 4); // 商品 sku_id
pst.setObject(4, 1); // 购买数量
ResultSet resultSet = pst.executeQuery();
while (resultSet.next()) {
int id = resultSet.getInt("id");
System.out.println(id);
}
}
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上面的 SQL 没有考虑是否有库存的，改写下 SQL，完成：最近且满足库存条件的
select id
from (
select w.id,
w.address,
st_distance(
point(122.268278, 40.731062), -- 营口市盼盼工业园
point(w.lng, w.lat)
) * 111195 / 1000 as dsistance
from t_warehouse w
join t_warehouse_sku ws on ws.warehouse_id = w.id
and ws.sku_id = 4 and ws.num >= 1
where lng is not null
order by dsistance
limit 1) temp
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