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电子商务 B2C 案例ID:250038
K
5 年经验· 小米
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案例介绍

负责优惠券申请、审批、发放链路开发,将申请、审批、发放拆分为独立阶段,保证业务状态流转清晰。
2. 在申请阶段通过事务完成申请单落库、明细落库、库存预占和操作记录写入,保证申请链路数据一致性。
3. 使用数据库原子 SQL 实现库存扣减,避免并发场景下优惠券超发;审批驳回或发券失败时按整单或失败张数进行库存回补。
4. 对手机号等敏感信息进行加密存储,并保留检索索引字段,兼顾数据安全与业务查询需求。
5. 负责热线智能提醒卡片后端链路开发,在用户从 IVR 转人工瞬间实时识别未完成工单、72 小时重复来访、Only-IVR 等提醒场
景。
6. 使用 CompletableFuture 并发编排客户信息、工单、历史会话、来访统计等多数据源查询,提升实时决策链路处理效率。
7. 基于 callId 实现通话级幂等校验,避免同一通电话重复生成提醒卡片、重复落库或重复推送。

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电子商务 · B2C 案例ID:250038
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作者: K - 5年经验- 小米

案例介绍

负责优惠券申请、审批、发放链路开发,将申请、审批、发放拆分为独立阶段,保证业务状态流转清晰。
2. 在申请阶段通过事务完成申请单落库、明细落库、库存预占和操作记录写入,保证申请链路数据一致性。
3. 使用数据库原子 SQL 实现库存扣减,避免并发场景下优惠券超发;审批驳回或发券失败时按整单或失败张数进行库存回补。
4. 对手机号等敏感信息进行加密存储,并保留检索索引字段,兼顾数据安全与业务查询需求。
5. 负责热线智能提醒卡片后端链路开发,在用户从 IVR 转人工瞬间实时识别未完成工单、72 小时重复来访、Only-IVR 等提醒场
景。
6. 使用 CompletableFuture 并发编排客户信息、工单、历史会话、来访统计等多数据源查询,提升实时决策链路处理效率。
7. 基于 callId 实现通话级幂等校验,避免同一通电话重复生成提醒卡片、重复落库或重复推送。

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