多规格商品（SKU）系统设计与实现
本文目录导读：
在电商、零售以及供应链管理系统中，商品的多规格（SKU，Stock Keeping Unit）管理是一个核心功能，SKU是库存管理的最小单位，用于唯一标识商品的某一具体规格，同一款T恤可能有不同的颜色、尺码组合，每种组合对应一个独立的SKU，设计一个高效、灵活的多规格商品系统，能够提升库存管理效率、优化用户体验并支持复杂的业务需求。
本文将探讨多规格商品系统的关键设计思路、数据模型、技术实现方案，并结合实际案例进行分析。
SKU系统的基本概念
1 什么是SKU？
SKU（Stock Keeping Unit）是库存管理的最小单元，用于唯一标识某一商品的特定规格。
- 一款手机的不同颜色、存储容量组合（如iPhone 13 黑色 128GB）。
- 一件衣服的不同尺码、颜色组合（如T恤 红色 M码）。
2 SKU与SPU的区别
- SPU（Standard Product Unit）：标准产品单元，指同一类商品的集合，iPhone 13是一个SPU，而iPhone 13的不同规格（颜色、存储）是多个SKU。
- SKU：SPU的具体实例，具有唯一的库存、价格等信息。
3 多规格商品的应用场景
- 电商平台（如淘宝、京东）的商品详情页，用户可以选择不同规格。
- 零售ERP系统,管理不同规格商品的库存、采购和销售。
- 供应链管理,确保不同规格商品的准确追踪。
多规格商品系统的核心设计
1 数据模型设计
（1）商品（SPU）表
存储商品的基本信息,如名称、描述、分类等。
CREATE TABLE spu (
id BIGINT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
description TEXT,
category_id BIGINT,
created_at TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP
);
（2）规格属性（Spec）表
定义商品的规格类型,如“颜色”、“尺码”等。
CREATE TABLE spec (
id BIGINT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50), -- 如“颜色”、“尺码”
spu_id BIGINT, -- 关联SPU
FOREIGN KEY (spu_id) REFERENCES spu(id)
);
（3）规格值（SpecValue）表
存储规格的具体取值,如“红色”、“黑色”、“M码”、“L码”等。
CREATE TABLE spec_value (
id BIGINT PRIMARY KEY,
value VARCHAR(50), -- 如“红色”
spec_id BIGINT, -- 关联Spec
FOREIGN KEY (spec_id) REFERENCES spec(id)
);
（4）SKU表
存储具体的SKU信息,关联SPU和规格组合。
CREATE TABLE sku (
id BIGINT PRIMARY KEY,
spu_id BIGINT,
price DECIMAL(10, 2),
stock INT,
bar_code VARCHAR(50),
FOREIGN KEY (spu_id) REFERENCES spu(id)
);
（5）SKU规格关联表
记录SKU与规格值的对应关系。
CREATE TABLE sku_spec (
sku_id BIGINT,
spec_value_id BIGINT,
FOREIGN KEY (sku_id) REFERENCES sku(id),
FOREIGN KEY (spec_value_id) REFERENCES spec_value(id),
PRIMARY KEY (sku_id, spec_value_id)
);
2 规格组合的动态生成
多规格商品的难点在于如何动态生成所有可能的SKU组合。
- 颜色：红、黑
- 尺码：M、L 组合方式：红+M、红+L、黑+M、黑+L（共4个SKU）。
可采用笛卡尔积算法动态生成所有可能的组合：
from itertools import product
colors = ["红", "黑"]
sizes = ["M", "L"]
# 生成所有组合
combinations = list(product(colors, sizes))
print(combinations) # [('红', 'M'), ('红', 'L'), ('黑', 'M'), ('黑', 'L')]
3 库存与价格管理
- 库存管理：每个SKU独立管理库存，避免超卖。
- 价格管理：支持SKU级价格（如XL码比M码贵10元）或统一价格。
技术实现方案
1 前端实现
- 规格选择交互：用户选择不同规格时，动态更新可选的SKU。
- 库存状态显示：实时检查SKU库存，显示“缺货”或“有货”。
2 后端实现
（1）SKU查询优化
使用缓存（如Redis）存储SKU库存，提高查询性能：
SET sku:1001:stock 50
（2）分布式锁防超卖
在高并发场景下,使用Redis或数据库乐观锁防止库存超卖：
// 伪代码：Redis分布式锁扣减库存
boolean success = redis.setnx("lock:sku:" + skuId, "1");
if (success) {
try {
int stock = redis.get("sku:" + skuId + ":stock");
if (stock > 0) {
redis.decr("sku:" + skuId + ":stock");
// 扣减数据库库存
db.updateStock(skuId, stock - 1);
}
} finally {
redis.del("lock:sku:" + skuId);
}
}
（3）数据一致性
采用事务+消息队列确保库存扣减与订单创建的一致性：
- 扣减库存（DB）。
- 发送订单创建消息（Kafka/RabbitMQ）。
- 订单服务消费消息,创建订单。
实际案例分析
案例1：电商平台的SKU管理
- 需求：支持商品多规格（如手机的颜色、存储版本）。
- 实现：
- 前端动态渲染规格选择器。
- 后端使用缓存优化SKU查询性能。
- 采用分布式锁防止超卖。
案例2：服装行业的尺码系统
- 需求：同一款衣服有不同颜色、尺码，且某些组合可能缺货。
- 实现：
- 使用规格组合表管理所有可能的SKU。
- 实时同步库存至前端,避免用户选择无货规格。
总结与展望
多规格商品（SKU）系统的设计涉及：
- 数据模型：SPU、SKU、规格属性、规格值的关联。
- 动态组合：笛卡尔积算法生成所有可能的SKU。
- 库存管理：分布式锁、缓存优化、事务一致性。
- 用户体验：前端动态交互，实时库存显示。
随着AI和大数据的发展,SKU系统可以结合：
- 智能推荐：根据用户历史行为推荐合适规格。
- 动态定价：基于供需关系调整SKU价格。
通过合理的系统设计,多规格商品管理可以极大提升电商和零售业务的运营效率。
