商品类目属性查询接口技术实现详解

简介: 该接口用于查询电商商品类目的属性信息,支持按类目ID、属性类型(K/S/N)筛选,分页返回多语言属性数据。提供缓存优化、联合索引及权限控制,确保高效安全访问。

一、接口核心功能
该接口用于查询电商系统中商品类目的属性信息,支持:

按类目ID查询属性集合
按属性类型过滤(关键属性$K$、销售属性$S$、普通属性$N$)
分页返回属性数据
多语言属性名支持
二、接口定义
GET /api/category/attributes

请求参数:

参数名 类型 必填 说明
category_id long 是 目标类目ID
attribute_type string 否 属性类型过滤(K/S/N)
page int 否 当前页码(默认1)
page_size int 否 每页数量(默认20)
lang string 否 语言标识(如zh-CN/en-US)
三、技术实现要点

  1. 数据模型设计

class CategoryAttribute {
Long attrId; // 属性ID
String attrKey; // 属性标识符
Map names; // 多语言名称 {lang:name}
String type; // 属性类型
List options; // 属性选项值
boolean required; // 是否必填
}

  1. 分页算法 设总记录数为$T$,每页大小为$S$,则总页数: $$P = \left\lceil \frac{T}{S} \right\rceil$$

当前页$C$的数据偏移量: $$O = (C - 1) \times S$$

  1. 查询逻辑(伪代码)

def query_attributes(category_id, attr_type, page, page_size):

# 验证类目有效性
if not valid_category(category_id):
    return error("无效类目ID")

# 构建查询条件
filters = [CATEGORY_ID == category_id]
if attr_type:
    filters.append(ATTR_TYPE == attr_type)

# 执行分页查询
total = AttributeTable.count(filters)
attributes = AttributeTable.select(
    fields = [ATTR_ID, ATTR_KEY, NAMES, TYPE, OPTIONS],
    where = filters,
    offset = (page-1)*page_size,
    limit = page_size
)

# 组装响应
return {
    "page": page,
    "total": total,
    "data": process_i18n(attributes, lang)
}

四、响应数据结构
{
"code": 0,
"msg": "success",
"data": {
"page": 1,
"total_pages": 5,
"items": [
{
"attr_id": "P1001",
"attr_key": "material",
"attr_name": "材质",
"type": "K",
"options": ["棉", "涤纶", "丝绸"],
"required": true
},
{
"attr_id": "S2005",
"attr_key": "size",
"attr_name": "尺码",
"type": "S",
"options": ["S", "M", "L"]
}
]
}
}

五、性能优化策略

使用Redis缓存类目属性数据,缓存键设计为: $$K_{cache} = \text{attr_} + \text{category_id} + _ + \text{lang}$$
缓存失效策略:类目变更时主动清除

对(category_id, type)建立联合索引
属性值选项使用JSONB类型存储(PostgreSQL)

graph TD
A[客户端请求] --> B[网关层]
B --> C{缓存命中?}
C -->|是| D[直接返回]
C -->|否| E[异步查询DB]
E --> F[回填缓存]
F --> D

六、错误处理规范
错误码 触发场景 解决方案
4001 类目ID不存在 检查类目树状态
4002 属性类型参数错误 验证K/S/N枚举值
5003 分页参数超出范围 计算最大页数$P_{max}$后返回
七、最佳实践建议
前端调用时建议设置page_size最大值不超过100
批量查询时使用类目ID集合: $$Q = {c_1, c_2, \dots, c_n}$$ 通过/api/category/attributes/batch接口减少请求次数
敏感属性(如价格)需增加权限校验:
if(attr.isSensitive() && !user.hasPermission(VIEW_SENSITIVE)){
throw new ForbiddenException();
}

相关文章
|
1月前
|
人工智能 安全 API
近期 AI 领域的新发布所带来的启示
2024 年以来,AI 基础设施的快速发展过程中,PaaS 层的 AI 网关是变化最明显的基建之一。从传统网关的静态规则和简单路由开始,网关的作用被不断拉伸。用户通过使用网关来实现多模型的流量调度、智能路由、Agent 和 MCP 服务管理、AI 治理等,试图让系统更灵活、更可控、更可用。国庆期间 AI 界发布/升级了一些产品,我们在此做一个简报,从中窥探下对 AI 网关演进新方向的启示。
325 27
|
1月前
|
人工智能 安全 Java
分布式 Multi Agent 安全高可用探索与实践
在人工智能加速发展的今天,AI Agent 正在成为推动“人工智能+”战略落地的核心引擎。无论是技术趋势还是政策导向,都预示着一场深刻的变革正在发生。如果你也在探索 Agent 的应用场景,欢迎关注 AgentScope 项目,或尝试使用阿里云 MSE + Higress + Nacos 构建属于你的 AI 原生应用。一起,走进智能体的新世界。
417 39
|
1月前
|
XML Java Android开发
P3C-CodeStyle-IDEA-2025
P3C-CodeStyle 是一套Java代码规范配置,设定右边界120字符,强制换行与缩进规则,统一注释、参数、异常等格式,提升代码可读性与团队协作效率。
158 1
|
1月前
|
负载均衡 算法 Java
【SpringCloud(5)】Hystrix断路器:服务雪崩概念;服务降级、服务熔断和服务限流概念;使用Hystrix完成服务降级与服务熔断
多个微服务之间的调用,结社微服务A调用微服务B和微服务C,微服务B和微服务C有调用其他的微服务,这就是所谓的“扇出”如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用,对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源,进而引起系统崩溃,所以的 “雪崩效应”
466 138
|
1月前
|
SQL 人工智能 BI
智能体协作革命:基于LangGraph实现复杂任务自动分工
本文探讨大模型应用中多智能体协作的必要性,剖析单智能体局限,并基于LangGraph框架详解多智能体系统构建。通过子图状态共享与Network架构实战,展示如何打造高效、可控的AI协作系统,助力迈向组织级AI。建议收藏,深入学习。
470 5
|
1月前
|
算法
基于MATLAB/Simulink平台搭建同步电机、异步电机和双馈风机仿真模型
基于MATLAB/Simulink平台搭建同步电机、异步电机和双馈风机仿真模型
|
1月前
|
消息中间件 监控 供应链
实时库存同步接口技术详解
本文详解实时库存同步接口的设计与实现,涵盖核心概念、技术方案、常见挑战及最佳实践,结合Python示例,助力开发者构建高效、可靠的电商库存系统。
161 0
|
1月前
|
人工智能 Java Linux
Python高效实现Excel转PDF:无Office依赖的轻量化方案
本文介绍无Office依赖的Python方案,利用Spire.XLS、python-office、Aspose.Cells等库实现Excel与PDF高效互转。支持跨平台部署、批量处理、格式精准控制,适用于服务器环境及自动化办公场景,提升转换效率与系统稳定性。
243 7
|
1月前
|
人工智能 Cloud Native 关系型数据库
云栖重磅|瑶池数据库:从云原生数据底座向“AI就绪”的多模态数据底座演进
瑶池数据库:从云原生数据底座向“AI就绪”的多模态数据底座演进