采购订单管理系统

项目概述

采购订单管理系统用于管理企业的采购流程，包括采购订单、送货通知、收货等功能。系统主要实现了ERP系统与SRM系统之间的采购数据比对功能，帮助企业及时发现并处理两个系统之间的数据差异。

技术架构

• Spring Boot框架
• MyBatis Plus ORM框架
• Oracle数据库
• 前后端分离架构

主要功能模块

1. 采购订单管理
2. 送货通知管理
3. 收货管理
4. 退货管理
5. 供应商管理
6. ERP与SRM系统数据比对

核心数据实体

• 采购订单明细(PurchaseOrderDetail): 存储SRM系统采购订单数据
• ERP采购订单数据(MesRohInData): 存储ERP系统采购订单数据
• 采购订单比对结果(PurchaseOrderCompare): 存储两系统数据比对结果

核心功能实现

数据同步与比对流程

1. 从SRM系统API获取采购订单明细数据
2. 根据单号和项次查询ERP系统中对应的采购订单数据
3. 计算两个系统中的待收数量差异
4. 将比对结果保存到数据库

使用注意事项

• API调用频率不低于2小时
• 请求时间范围不大于24小时
• 数据类型转换需注意：ERP系统(Long)与SRM系统(Integer)

数据库表结构

项目中包含以下主要数据表：

1. PURCHASE_ORDER_DETAIL - 存储SRM系统采购订单明细数据
2. MES_ROH_IN_DATA - 存储ERP系统采购订单数据
3. PURCHASE_ORDER_COMPARE - 存储ERP与SRM系统数据比对结果

表结构说明

采购订单明细表(PURCHASE_ORDER_DETAIL)的Oracle表结构

CREATE TABLE PURCHASE_ORDER_DETAIL
(
    ID                       NUMBER(19) PRIMARY KEY,
    PRODUCT_CODE             VARCHAR2(50),
    PRODUCT_NAME             VARCHAR2(100),
    PRODUCT_SCALE            VARCHAR2(200),
    INNER_VENDOR_CODE        VARCHAR2(50),
    INNER_VENDOR_NAME        VARCHAR2(100),
    PROFIT_CENTER_CODE       VARCHAR2(50),
    PROFIT_CENTER_NAME       VARCHAR2(100),
    PURCHASE_TYPE            NUMBER(2),
    PO_ERP_NO                VARCHAR2(50),
    LINE_NO                  VARCHAR2(50),
    PO_LINE_NO_SHOW          VARCHAR2(50),
    ERP_PURCHASE_DATE        NUMBER(19),
    ORDER_STATUS             VARCHAR2(2),
    PO_LINE_STATUS           NUMBER(2),
    PURCHASE_UNIT_CODE       VARCHAR2(20),
    PURCHASE_UNIT_NAME       VARCHAR2(20),
    TOTAL_ANSWER_QTY         NUMBER(10),
    TOTAL_DELIVERY_QTY       NUMBER(10),
    TOTAL_RECEIVE_QTY        NUMBER(10),
    TOTAL_RETURN_QTY         NUMBER(10),
    PO_WAIT_DELIVERY_QTY     NUMBER(10),
    SYS_WAIT_DELIVERY_QTY    NUMBER(10),
    RETURN_WAIT_DELIVERY_QTY NUMBER(10),
    EXPECTED_DATE            NUMBER(19),
    NOTICE_QTY               NUMBER(10),
    NOTICE_UN_DELIVERY_QTY   NUMBER(10),
    TOTAL_REPORT_FINISH_QTY  NUMBER(10),
    ISSUED_SETS              NUMBER(10),
    RECEIVE_STATUS           NUMBER(2),
    VALID_FLAG               NUMBER(1),
    EXTEND_N01               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N02               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N03               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N04               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N05               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N06               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N07               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N08               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N09               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N10               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N11               VARCHAR2(200),
    EXTEND_N12               VARCHAR2(200)
);

采购订单比对表(PURCHASE_ORDER_COMPARE)的Oracle表结构

CREATE TABLE PURCHASE_ORDER_COMPARE
(
    ID                   NUMBER(19) PRIMARY KEY,
    BILL_NO              VARCHAR2(50),
    ORDER_LINE_ID        VARCHAR2(50),
    LINE_NO              VARCHAR2(50),
    ERP_PURCHASE_QTY     NUMBER(10),
    ERP_RECEIVED_QTY     NUMBER(10),
    ERP_WAIT_RECEIVE_QTY NUMBER(10),
    SRM_PURCHASE_QTY     NUMBER(10),
    SRM_RECEIVED_QTY     NUMBER(10),
    SRM_WAIT_RECEIVE_QTY NUMBER(10),
    DIFF_FLAG            NUMBER(1),
    DIFF_QTY             NUMBER(10),
    PRODUCT_CODE         VARCHAR2(50),
    PRODUCT_NAME         VARCHAR2(100),
    CREATE_TIME          DATE,
    UPDATE_TIME          DATE
);

序列

用于主键ID生成的序列：

CREATE SEQUENCE SEQ_PURCHASE_ORDER_DETAIL
    START WITH 1
    INCREMENT BY 1
    NOCACHE
    NOCYCLE;

CREATE SEQUENCE SEQ_PURCHASE_ORDER_COMPARE
    START WITH 1
    INCREMENT BY 1
    NOCACHE
    NOCYCLE;

项目维护

如需修改或添加字段，请在相应的实体类文件中进行修改，并保持与数据库表结构同步。

数据库维护

如需修改数据库表结构，请按照以下步骤：

1. 修改实体类文件中的字段定义
2. 修改对应的SQL文件中的表结构定义
3. 执行SQL语句更新数据库表结构

性能优化

系统在处理大量数据时可能会遇到内存占用过高的问题，特别是在执行以下操作时：

1. 采购订单数据同步(syncPurchaseOrderDetails方法)
2. 送货单数据处理

已实施的优化措施

1. 分批处理数据：将大量数据分成小批次进行处理，减少一次性内存占用
2. 及时释放对象引用：处理完毕后将不再使用的对象引用设为null，帮助GC回收内存
3. 优化SQL查询：避免一次性加载大量数据到内存

JVM调优建议

在启动应用时，可以通过以下JVM参数优化内存使用：

java -Xms512m -Xmx1024m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=256m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -jar XkyCollection.jar

参数说明：

• -Xms512m：初始堆内存大小为512MB
• -Xmx1024m：最大堆内存大小为1024MB（根据服务器实际可用内存调整）
• -XX:MetaspaceSize=128m：初始元空间大小为128MB
• -XX:MaxMetaspaceSize=256m：最大元空间大小为256MB
• -XX:+UseG1GC：使用G1垃圾收集器，适合大内存应用
• -XX:MaxGCPauseMillis=200：最大GC暂停时间目标为200毫秒

监控建议

1. 使用JConsole或VisualVM等工具监控应用内存使用情况
2. 关注GC日志，分析内存使用模式
3. 在生产环境中，可以添加以下参数开启GC日志：
   -Xloggc:/path/to/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps

常见问题排查

内存溢出（OutOfMemoryError）

如果遇到内存溢出问题：

1. 检查是否有大量数据一次性加载到内存
2. 确认是否有内存泄漏（对象创建后未被释放）
3. 增加JVM堆内存大小
4. 考虑使用分页查询或流式处理大数据量

服务卡顿

如果服务出现卡顿：

1. 检查是否有长时间运行的事务
2. 确认数据库连接是否正常释放
3. 查看GC日志，确认是否频繁发生Full GC
4. 优化数据库查询，添加适当的索引

最佳实践

1. 避免在高峰期执行大量数据同步操作
2. 对于定时任务，选择在系统负载较低的时段执行
3. 使用适当的批处理大小（建议100-500条记录）
4. 定期清理不再需要的历史数据

异步任务处理

系统使用异步任务处理机制来执行耗时操作，避免阻塞主线程和定时任务调度线程。主要包括以下几个部分：

线程池配置

系统配置了两个专用线程池：

1. 采购订单同步线程池 (purchaseTaskExecutor)

   • 核心线程数：1（确保同一时间只有一个采购同步任务在执行）
   • 最大线程数：2
   • 队列容量：5
   • 拒绝策略：CallerRunsPolicy（调用者线程执行）

2. 通用异步任务线程池 (taskExecutor)

   • 核心线程数：5
   • 最大线程数：10
   • 队列容量：25
   • 拒绝策略：CallerRunsPolicy（调用者线程执行）

定时任务优化

所有定时任务都使用异步执行方式，防止互相阻塞：

1. 采购订单同步任务：每天12:05执行一次，使用专用线程池
2. 设备实时数据获取：每5分钟执行一次，使用通用线程池
3. 补偿逻辑：每5分钟执行多次，使用通用线程池
4. 钉钉数据同步：每53分钟执行一次，使用通用线程池

任务执行状态管理

使用 AtomicBoolean 标记任务执行状态，避免同一任务重复执行：

private final AtomicBoolean isRunning = new AtomicBoolean(false);

// 任务开始前检查
if(!isRunning.

compareAndSet(false,true)){
        log.

info("上一次任务还在执行中，跳过本次执行");
    return;
            }

// 任务结束后重置状态
            finally{
            isRunning.

set(false);
}

异步任务执行流程

1. 定时器触发任务
2. 检查任务是否已在运行，如已运行则跳过
3. 将任务提交到相应的线程池异步执行
4. 定时器立即返回，不等待任务完成
5. 任务在线程池中执行完毕后重置状态标记

这种机制确保了即使某个任务执行时间较长，也不会影响其他定时任务的正常执行。

最新优化更新

在最近的优化中，我们进一步改进了系统性能和稳定性：

1. 送货单数据处理优化

   • 实现了 XkyService.GetSaveDetail() 方法的分批处理
   • 每批处理10条送货单数据，减少内存占用
   • 增强了异常处理，单条数据异常不会影响整批处理

2. 异步任务处理增强

   • 为 DeliveryNoticeService 添加了 @Async 注解的异步处理方法
   • 实现了 processAsyncBatch 方法，支持并行处理多批数据
   • 优化了日志记录，便于问题排查

3. 错误处理改进

   • 所有关键方法都添加了详细的日志记录
   • 实现了更细粒度的异常捕获和处理
   • 防止单个任务失败导致整个流程中断

异步执行流程示例

以下是一个典型的异步执行流程：

主线程: 开始处理100条数据
主线程: 将数据分为5批，每批20条
主线程: 提交批次1到异步线程池
主线程: 提交批次2到异步线程池
主线程: 提交批次3到异步线程池
主线程: 提交批次4到异步线程池
主线程: 提交批次5到异步线程池
主线程: 全部数据处理提交完成
异步线程1: 开始处理批次1
异步线程2: 开始处理批次2
异步线程3: 开始处理批次3
异步线程1: 批次1处理完成
异步线程1: 开始处理批次4
异步线程2: 批次2处理完成
异步线程2: 开始处理批次5
异步线程3: 批次3处理完成
异步线程1: 批次4处理完成
异步线程2: 批次5处理完成

这种方式确保了主线程不会被长时间阻塞，同时充分利用了系统资源进行并行处理。