第一章 系统概述

1.1 系统背景

在现代物流运输行业中,计价模型的复杂性和多变性给传统的固定计价系统带来了巨大挑战。不同的运输路线、车型规格、货物特征以及市场波动等因素都会影响最终的运输价格。这种复杂的定价需求催生了对动态计价引擎系统的需求。

1.1.1 行业现状分析

当前物流运输行业面临以下几个主要挑战：

1. 计价规则复杂度高

• 多维度定价因素交织
• 市场价格动态波动
• 不同客户定制化需求

2. 业务场景多样化

• 标准货物运输
• 特殊货物处理
• 超限运输管理
• 多段运输计价

3. 定价效率要求提升

• 实时报价需求
• 批量订单处理
• 价格准确性保证

1.1.2 技术演进历程

传统计价系统主要存在以下局限：

1. 固定计价模式

• 规则配置死板
• 扩展性能差
• 维护成本高

2. 性能瓶颈

• 单一计算模式
• 缺乏并发处理
• 数据处理效率低

3. 可维护性差

• 规则耦合严重
• 代码可读性低
• 调试难度大

1.2 业务痛点分析

1.2.1 核心业务痛点

1. 计价规则管理难

• 规则变更频繁
• 多场景规则并存
• 规则验证复杂

2. 性能与效率问题

• 大批量处理慢
• 实时计算延迟
• 资源消耗大

3. 运维管理复杂

• 配置维护困难
• 问题定位耗时
• 版本管理混乱

1.2.2 技术痛点分析

1. 系统架构层面

• 扩展性受限
• 耦合度高
• 性能优化难

2. 开发维护层面

• 代码复杂度高
• 测试覆盖难
• 排错成本大

1.3 系统价值

1.3.1 业务价值

1. 提升业务灵活性

• 支持灵活的计价规则配置
• 适应多样化业务场景
• 快速响应市场变化

2. 优化运营效率

• 降低人工配置成本
• 提高价格计算准确性
• 加快业务响应速度

3. 增强决策支持

• 提供价格分析能力
• 支持策略调整决策
• 优化定价方案

1.3.2 技术价值

1. 架构创新

• 解耦业务与计算逻辑
• 提供可扩展的技术框架
• 支持灵活的集成方式

2. 性能提升

• 优化计算效率
• 提高并发处理能力
• 降低资源消耗

3. 维护性增强

• 简化规则配置
• 提高代码可读性
• 便于问题定位

1.4 技术架构概览

1.4.1 整体架构

1.4.2 核心组件

1. 计价引擎核心

• PriceCore：核心计算引擎
• PriceTypesConstant：常量定义
• PriceTransformData：数据转换
• PriceOperation：计算结果封装

2. 规则管理模块

• 规则解析器
• 规则校验器
• 规则存储管理

3. 数据处理模块

• Excel导入导出
• 数据校验转换
• 异常处理机制

1.4.3 关键技术选型

1. 核心框架

• Spring Boot：应用开发框架
• MyBatis：数据访问层
• Maven：项目构建工具

2. 工具支持

• POI：Excel处理
• Hutool：工具类库
• Log4j2：日志框架

第二章 核心功能设计

2.1 动态计价引擎架构

2.1.1 设计目标

1. 高性能

• 支持高并发计算
• 优化计算效率
• 资源利用合理

2. 可扩展性

• 支持规则动态扩展
• 便于功能模块扩展
• 适应业务变化

3. 可维护性

• 清晰的代码结构
• 完善的注释文档
• 便于问题定位

2.1.2 架构设计

1. 分层设计

2. 模块划分

• 核心计算模块
• 规则管理模块
• 数据处理模块
• 接口适配模块

2.1.3 核心流程

2.2 计价规则体系

2.2.1 规则模型设计

计价规则模型采用了灵活的多层次设计：

public class PriceCore implements PriceTypesConstant {
    /**
     * 运价计算结果
     */
    private PriceOpration priceOpration;

    /**
     * 配载单主表
     */
    private GlisDispatcheMain dispatcheMain;
    
    /**
     * 车辆主表
     */
    private GlisVehicle vehicle;
    
    // ... 其他关键属性
}

规则模型的核心特点：

1. 多维度规则支持

• 按地域划分
• 按车型划分
• 按货物类型划分

2. 灵活的规则组合

• 支持规则优先级
• 允许规则叠加
• 处理规则冲突

3. 完善的规则属性

• 基础属性配置
• 计算参数设置
• 校验规则定义

2.2.2 规则运算体系

系统实现了丰富的运算规则支持：

public enum Rule {
    /**
     * 匹配方式
     */
    COEFFICIENT(5, "系数"),
    EQUALS(10, "等于"),
    LESS_THAN(20, "小于"),
    LESS_THAN_EQU(25, "小于||等于"),
    GREATER_THAN(30, "大于"),
    GREATER_THAN_EQU(35, "大于||等于"),
    INTERVAL(40, "区间-开头"),
    INTERVAL_END(45, "区间-结尾"),
    INTERVAL_START_END(47, "区间-开头-结尾"),
    INCLUDE(50, "包含"),
    MATCH_START(60, "匹配开头"),
    MATCH_END(70, "匹配结尾"),
    MATCH_OR_INCLUDE(80, "模型中有值等于校验,模型中无值则通过");
    
    // ... 实现代码
}

运算规则特点：

1. 丰富的运算符

• 基础比较运算
• 区间判断运算
• 字符串匹配运算

2. 精确的数值处理

• 四舍五入处理
• 精度控制
• 溢出处理

3. 灵活的组合能力

• 多条件组合
• 运算符优先级
• 结果累积计算

2.2.3 数据预处理机制

系统实现了强大的数据预处理能力：

public enum PreprocessingType {
    /**
     * 预处理方式
     */
    NO_PROCESSING(1, "无需处理"),
    ROUNDING(2, "四舍五入个位"),
    ROUND_TO_TENS(3, "四舍五入十位"),
    ROUND_TO_HUNDREDS(4, "四舍五入百位"),
    ROUND_TO_THOUSANDS(5, "四舍五入千位"),
    ROUND_TO_TEN_THOUSANDS(6, "四舍五入万位");
    
    // ... 实现代码
}

预处理特点：

1. 多级数值处理

• 不同精度四舍五入
• 数值范围控制
• 特殊值处理

2. 类型转换处理

• 数据类型适配
• 格式规范化
• 空值处理

3. 异常处理机制

• 数据验证
• 错误捕获
• 结果回滚

2.3 数据处理流程

2.3.1 数据流转设计

2.3.2 核心处理逻辑

计价核心处理实现了两种计算模式：

public PriceOpration calculate() throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
    // 主机厂代码
    Integer businessType = this.dispatcheMain.getBusinessType();
    Integer payerType = dispatche.getPayerType();
    String customerCode = CommonOrderBusinessType.MACHINE_TRANSPORT.getCode().equals(businessType) 
        ? this.dispatche.getCustomerCode() 
        : this.dispatche.getRecipientCompanyCode();

    // Java模式实现
    List<GlisPriceVo> priceVoList = glisPriceMapper.selectGlisPriceVoByTypesAndCompanyCodeAndBusinessType(
        customerCode, 
        dispatche.getPriceType(), 
        businessType, 
        payerType
    );

    // 循环计价模型
    A:
    for (GlisPriceVo priceVo : priceVoList) {
        // ... 详细处理逻辑
    }
    
    return new PriceOpration();
}

处理逻辑特点：

1. 模式选择机制

• SQL模式
• Java模式
• 混合模式

2. 处理流程管理

• 标签化流程控制
• 异常处理机制
• 结果回滚支持

3. 性能优化设计

• 循环优化
• 内存管理
• 并发处理

2.3.3 异常处理机制

系统实现了完善的异常处理策略：

1. 异常分类

• 业务异常
• 系统异常
• 数据异常

2. 处理策略

• 精确定位
• 优雅降级
• 日志记录

3. 恢复机制

• 数据回滚
• 状态恢复
• 重试机制

2.4 扩展机制设计

2.4.1 扩展点设计

系统提供了丰富的扩展能力：

1. 规则扩展

• 新增规则类型
• 自定义运算符
• 处理器扩展

2. 数据处理扩展

• 数据源扩展
• 转换器扩展
• 验证器扩展

3. 接口扩展

• 协议扩展
• 格式扩展
• 认证扩展

2.4.2 插件机制

系统实现了灵活的插件体系：

1. 插件接口定义

• 标准接口规范
• 生命周期管理
• 配置管理

2. 插件加载机制

• 动态加载
• 热插拔支持
• 版本管理

3. 插件隔离策略

• 类加载隔离
• 资源隔离
• 错误隔离

第三章 计价规则引擎设计

3.1 计价规则