教你写一个电商商品排行榜功能
在电商平台上,会有很有榜单的信息,比如新品榜、畅销榜。通过这些榜单,可以让用户直观的对比各个商品之间的销量对比,促使更多的用户下单或者加购。本文介绍如何实现一个简单的榜单功能
榜单定义
在某多 app 上,可以看到下面的小米手表排行榜:
需要实现几个功能:
- 榜单是针对某类商品进行统计,比如手机排行是统计品类为手机的商品。
- 排行统计可以是按照某一个维度,比如订单量、一个月回购量、或者几个指数汇总成一个分数进行排行。上图就是根据热卖指数进行排行。
- 除了排行之外,还需要展示霸榜的天数,比如霸榜榜首 n 天、霸榜前三 n 天。上面排名第一就展示了霸榜榜首的天数。
榜单实现思路
统计榜单至少需要两张表,榜单主表和榜单明细表。
- 主表记录榜单信息,比如
xx月xx手机畅销榜
,统计维度、统计时间范围等等。 - 明细表主要记录,商品有信息、排行、统计销量、分数等信息。
创建好榜单之后,每天定时跑统计任务,将更新榜单明细表中。统计的维度,需要根据具体需求来查询数据库,然后在计算分数,最后计算排名。
以上实现比较简单,主要是去除相关数据进行汇总计算。最重要的一个功能就是霸榜天数的求解。
霸榜天数
霸榜分成两种:霸榜榜首 n 天、霸榜前三 n 天。这就需要多加一个表,榜单明细日志表,记录每天榜单明细。比如以下记录三天的榜单明细日志记录:
霸榜天数是
从后往前
统计,需要统计连续的天数,首先定位到最后一天,也就是4日,前三的商品 C、A、B 三个商品。统计榜首,就一直排在榜首,直到前面不是榜首的商品。比如上面的图中,4日榜首是商品 C,这就往前推算,3日是不是商品 C,如果不是霸榜1天。如果是的话,就继续往前查,天数累加,直到统计的是非商品。
霸榜前三就相对复杂一点,需要统计两个数据,也就是排名三的往前统计,因为榜首已经统计了,所以只需要统计第2和第3的商品,也就是商品 A 和商品 B。往前找数据:
统计榜首
创建榜单明细日志类:
@Data
@AllArgsConstructor
class RankDetailLog{
/**
* 商品
*/
private String product;
/**
* 排行
*/
private Integer rank;
/**
* 时间
*/
private String createTimeStr;
}
创建模拟数据:
RankDetailLog detailLog7 = new RankDetailLog("C",1,"7月4日");
RankDetailLog detailLog8 = new RankDetailLog("A",2,"7月4日");
RankDetailLog detailLog9 = new RankDetailLog("B",3,"7月4日");
RankDetailLog detailLog1 = new RankDetailLog("D",1,"7月2日");
RankDetailLog detailLog2 = new RankDetailLog("B",2,"7月2日");
RankDetailLog detailLog3 = new RankDetailLog("C",3,"7月2日");
RankDetailLog detailLog4 = new RankDetailLog("B",1,"7月3日");
RankDetailLog detailLog5 = new RankDetailLog("C",2,"7月3日");
RankDetailLog detailLog6 = new RankDetailLog("A",3,"7月3日");
List<RankDetailLog> detailLogList = new ArrayList<>();
detailLogList.add(detailLog1);
detailLogList.add(detailLog2);
detailLogList.add(detailLog3);
detailLogList.add(detailLog4);
detailLogList.add(detailLog5);
detailLogList.add(detailLog6);
detailLogList.add(detailLog7);
detailLogList.add(detailLog8);
detailLogList.add(detailLog9);
分组排序:
// 按日期分组并排序
Map<String, List<RankDetailLog>> sortedCreateTimeMap = detailLogList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(RankDetailLog::getCreateTimeStr, () -> new TreeMap<>(Comparator.reverseOrder()), Collectors.toList()));
统计榜首:
String topProduct = null;
Integer topProductNum = 0;
for (Map.Entry<String, List<RankDetailLog>> entry : sortedCreateTimeMap.entrySet()) {
List<RankDetailLog> rankDetailLogList = entry.getValue();
if (!rankDetailLogList.isEmpty()) {
RankDetailLog topLog = rankDetailLogList.get(0);
String currentTopProduct = topLog.getProduct();
if (topProduct == null) {
topProduct = currentTopProduct;
topProductNum = 1;
} else {
if (topProduct.equals(currentTopProduct)) {
topProductNum++;
} else {
break;
}
}
}
}
System.out.println("榜首商品:" + topProduct + ",天数:" + topProductNum);
输出:C:1 表示商品霸榜榜首1天。
步骤详解:
- topProduct 标记榜首商品,topProductNum 榜首天数记录。
- 遍历集合,记录榜首商品,然后天数设置1。遍历数据,如果是连续的数据,数量 +1。找不到商品就结束遍历。
统计前三
前三的统计其实是排除了榜首,也就是只统计最新数据的第2和第3的商品。往前汇总统计。
Set<String> threeProductSet = new HashSet<>();
Map<String,Integer> threeProductMap = new HashMap<>();
boolean first = true;
for (Map.Entry<String, List<RankDetailLog>> entry : sortedCreateTimeMap.entrySet()) {
List<RankDetailLog> rankDetailLogList = entry.getValue();
if (!rankDetailLogList.isEmpty()) {
// 只取前三数据
rankDetailLogList = rankDetailLogList.subList(0,Math.min(3,rankDetailLogList.size()));
if (first) {
for (int i = 0; i < rankDetailLogList.size(); i++) {
RankDetailLog detailLog = rankDetailLogList.get(i);
String topThreeProduct = detailLog.getProduct();
if (i >= 1) {
threeProductSet.add(topThreeProduct);
threeProductMap.put(topThreeProduct,0);
}
}
first = false;
} else {
Set<String> currentThreeProductSet = new HashSet<>();
for (RankDetailLog detailLog : rankDetailLogList) {
String topThreeProduct = detailLog.getProduct();
if (threeProductMap.containsKey(topThreeProduct)) {
threeProductMap.put(topThreeProduct,threeProductMap.get(topThreeProduct) + 1);
currentThreeProductSet.add(topThreeProduct);
}
}
threeProductSet.removeAll(currentThreeProductSet);
}
}
}
System.out.println(threeProductMap);
输出:{A=2, B=3}
- 获取到最新商品详情,统计第2和第3的商品,存 threeProductSet 以及计算器集合 threeProductMap 中。
- 为了统计连续性,使用 currentThreeProductSet 存当天的商品信息,再和前面的商品交集,交集的数据就是有连续性商品数据。
总结
- 商品榜单需要根据不同的统计维度、参数、统计时间来设计商品榜单表结构。再根据配置的信息,生成榜单详情信息。
- 一般都使用定时方式生成榜单详情信息。
- 需要统计连续霸榜天数,一般有两种方式,一种是统计榜首的连续天数,另一种是前三的连续天数。
- 统计榜首首先获取最新的榜首商品,商品往前找,连续性的找到前面的数据,如果非连续性就查找结束。
- 统计前三排除了榜首之外,就是统计第2和第3的商品。获取最新的商品并记录,往前遍历,使用 set 的存储每次遍历的商品,在使用集合的交集来保证统计的连续性。