新零售实战 | 新零售物流革命：Flink实时计算引擎与多物流商API对接的工程化实践

class LogisticsComparator {
  /**
   * 多维度物流商评分计算
   * @param {Order} order - 订单对象（重量/体积/目的地）
   * @returns {Map} 物流商得分排序
   */
  async compare(order) {
    // 并行获取各物流商报价
    const quotes = await Promise.all([
      this._fetchSFQuote(order),
      this._fetchJDQuote(order),
      this._fetchZTOQuote(order)
    ]);
    
    // 多维度评分模型
    return quotes.map(quote => {
      const timeScore = this._calcTimeScore(quote.eta);
      const costScore = this._calcCostScore(quote.price);
      const reliability = this._calcReliability(quote.carrier);
      return {
        carrier: quote.carrier,
        score: 0.6*costScore + 0.3*timeScore + 0.1*reliability
      };
    }).sort((a,b) => b.score - a.score);
  }

  // 示例计算函数
  _calcTimeScore(eta) {
    const baseHour = 48;
    return Math.exp(-0.1 * Math.max(0, eta - baseHour));
  }
}

/**
 * 物流报价比较器 - 用于并发获取多个物流供应商报价并分析最优选项
 * 
 * 类属性说明：
 * - providers: 预配置的物流供应商API实例集合
 *   - sf:  顺丰快递API实例（800ms超时）
 *   - jd:  京东物流API实例（3次重试）
 *   - sto: 申通快递API实例（OAuth2认证）
 * - cache: Redis缓存实例（5分钟TTL）
 */
class LogisticsComparator {
  constructor() {
    // 初始化物流供应商API实例和缓存系统
    this.providers = {
      sf: new SFExpressAPI({ timeout: 800 }),
      jd: new JDLogisticsAPI({ retry: 3 }),
      sto: new STOAPI({ authType: 'OAuth2' }),
    };
    this.cache = new RedisCache({ ttl: '5m' });
  }

  /**
   * 比较多个物流供应商的报价
   * @param {Object} order - 订单信息对象，需包含必要的物流计算参数
   * @returns {Promise<Object>} 包含最优报价和详细分析结果的对象
   * @throws {LogisticsError} 当所有供应商请求失败时抛出异常
   */
  async compare(order) {
    // 并发发起所有物流供应商的报价请求，统一进行错误捕获
    const requests = Object.values(this.providers).map(provider => 
      provider.getQuote(order).catch(err => this._handleError(err))
    );
    
    // 等待所有请求完成（包含成功/失败状态）
    const results = await Promise.allSettled(requests);
    
    // 分析并返回综合比较结果
    return this._analyzeResults(results);
  }
}

/**
 * Flink流处理作业定义 - 按省份计算动态成本评分
 * 数据处理流程：
 * 1. 按省份字段进行数据分区
 * 2. 创建5分钟长度的滚动事件时间窗口
 * 3. 使用自定义窗口函数进行成本计算
 */
const costModel = new FlinkStream()
  .keyBy('province')
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
  .process(new CostCalculator());

/**
 * 自定义窗口处理函数 - 动态成本计算器
 * 继承自Flink的ProcessWindowFunction，用于窗口级别的复杂计算
 */
class CostCalculator extends ProcessWindowFunction {
  /**
   * 窗口处理核心方法
   * @param {string} key - 当前窗口的分组键（省份名称）
   * @param {object} context - 窗口上下文，包含窗口元数据信息
   * @param {Array} elements - 当前窗口中的所有数据元素集合
   * @param {Collector} out - 结果收集器，用于向下游发送计算结果
   */
  process(key, context, elements, out) {
    // 计算窗口内价格字段的平均值作为基础成本
    const baseCost = elements.avg('price');
    
    // 获取基于窗口时间的动态流量因子（需自定义实现）
    const dynamicFactor = this._calcTrafficFactor(context.window);
    
    // 输出结构包含服务提供商和最终评分
    out.collect({
      provider: key,
      score: baseCost * dynamicFactor,  // 综合计算最终得分
    });
  }
}

const DYNAMIC_FACTORS = {
  traffic: {
    refreshInterval: '30s', // 路况更新频率
    impactWeights: {
      congestion: 0.7,      // 拥堵指数权重
      accident: 0.3         // 事故影响权重
    }
  },
  weather: {
    disasterLevels: {       // 天气灾害等级
      rainstorm: 1.2,       // 暴雨系数
      typhoon: 1.5          // 台风系数
    }
  }
};

$$ 综合成本 = \frac{\sum_{i=1}^{n}报价_i}{n} \times \prod_{j=1}^{m}(动态因子_j) $$

/**
 * 同城路径规划引擎核心类 - 实时路况动态权重算法实现
 */

class PathOptimizer {
  /**
   * @property {Map} trafficWeights - 动态路况权重映射表
   *   - key: 道路ID (string)
   *   - value: 动态计算的路权系数 (0.1~1.0)
   * @property {string} AMAP_KEY - 高德API密钥（通过环境变量注入）
   */
  constructor() {
    this.trafficWeights = new Map();
    this.AMAP_KEY = process.env.AMAP_KEY; // 关键安全参数
  }

  /**
   * 动态权重更新方法
   */
  async updateWeights() {
    const traffic = await fetch(`https://restapi.amap.com/v3/traffic/status/circle?key=${this.AMAP_KEY}`);
    traffic.data.forEach(road => {
      this.trafficWeights.set(road.id, this._convertStatusToWeight(road.status)); // 核心转换逻辑
    });
  }

  /**
   * 路径规划入口
   * @param {string} start - 起点ID（需符合图节点规范）
   * @param {string} end - 终点ID（需符合图节点规范）
   * @returns {Array} 最优路径节点序列
   * 
   * 算法特性：
   * - 实时权重影响启发函数
   * - 支持动态图结构更新
   */
  findPath(start, end) {
    const graph = new WeightedGraph(this.trafficWeights); // 图结构动态构建
    return graph.aStar(start, end); // 算法执行入口
  }
}

/**
 * 创建零速条件的简单条件对象
 * 
 * 该函数用于生成一个判断GPS数据点速度是否为零的过滤条件。
 * 由于浮点数精度问题，直接比较等于0可能存在风险，建议改用精度容差比较。
 * 
 * @returns {SimpleCondition<GPSData>} 返回封装了零速判断逻辑的条件对象，
 *          当speed字段等于0时返回true
 */
private static SimpleCondition<GPSData> zeroSpeedCondition() {
    return new SimpleCondition<>() {
        @Override
        public boolean filter(GPSData value) {
            // 建议：浮点数比较应考虑精度容差，如Math.abs(value.speed) < 1e-6
            return value.speed == 0;
        }
    };
}

/* 构建CEP事件模式：
   1. 定义模式序列起点"start"，要求速度为零
   2. 在30分钟时间窗口内
   3. 后续紧接的"middle"事件同样需要满足零速条件
   使用SimpleCondition提升条件判断精确性，替代迭代判断实现更高效匹配 */
Pattern<GPSData> pattern = Pattern.<GPSData>begin("start")
    .where(zeroSpeedCondition())
    .next("middle")
    .within(Time.minutes(30))
    // 使用更精确的SimpleCondition替代IterativeCondition
    .where(zeroSpeedCondition());

class GeoFenceMonitor {
  constructor() {
    this.fences = new QuadTree();
    this.websocket = new WebSocketServer({ port: 3001 });
  }

  onMessage(data) {
    const alert = this.fences.check(data.lng, data.lat);
    if(alert) {
      this.websocket.broadcast(alert);
      this._triggerReDispatch(alert.orderId);
    }
  }
}