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ESync 平台对接项目总结归纳

ESync（creekson esync）是一套**跨境电商 ERP 平台对接微服务集群**，负责将全球 15+ 主流电商/物流平台的订单、商品、库存、财务等数据，同步至 ERP 内部系统。所有服务的定时任务都不是通过 cron 触发的，

一、项目概览

1.1 项目定位

ESync（creekson esync）是一套跨境电商 ERP 平台对接微服务集群，负责将全球 15+ 主流电商/物流平台的订单、商品、库存、财务等数据，同步至 ERP 内部系统。

代码根目录: D:\workspace\esync
所属业务域: ERP 核心数据入口（平台 → esync → creeks-fulfillment / creeks-inventory / creeks-order-center / creeks-finance 等）

1.2 服务全景

#	服务名	对接平台	模块结构	特殊说明
1	`esync-amazon`	Amazon（SP-API + MWS）	3 模块 (client + common + server)	最复杂：3 种数据源、100+ 定时任务、6 线程池
2	`esync-ebay`	eBay（SOAP + REST + Webhook）	4 模块 (base + common + service + service-client)	独立 Python Token 模块、SMTP 告警
3	`esync-wish`	Wish（v1 + v3 双管线）	3 模块 (base + core + service)	双版本 API 并行迁移模式
4	`esync-shopee`	Shopee 虾皮	标准 client + server	—
5	`esync-shopify`	Shopify（client + server） + Go 网关	client + server	`codo-shopify-gateway` 为独立 Go 反代
6	`esync-shein`	SHEIN	client + server	48 小时 API 窗口、PurchaseOrder 流程
7	`esync-aliexpress`	AliExpress 速卖通	client + server	使用 codo-taobao-sdk
8	`esync-tiktokshop`	TikTok Shop	独立 client + server 仓库	支持 i18n、FBT 库存
9	`esync-temu`	Temu	单模块（src 在根目录）+ 独立 client	Spring Cloud Sleuth 分布式追踪
10	`esync-walmart`	Walmart 沃尔玛	多模块	—
11	`esync-mercadolidre`	MercadoLibre 美客多	多模块	拉美市场
12	`esync-joom`	Joom	core + server	—
13	`esync-joybuy`	JoyBuy	多模块	—
14	`esync-cdiscount`	Cdiscount	多模块	法国平台
15	`esync-winit`	万邑通（物流）	单模块	MyBatis + MySQL（非 MongoDB）
16	`codo-shopify-gateway`	Shopify 网关代理	单文件 Go（182 行）	基于 `X-Shop` header 反代

1.3 统一技术栈

技术	选型	说明
语言	Java 8（JDK 8）	Go 仅用于 Shopify 网关
框架	Spring Boot（codo-java-bom:1.2.2/1.2.4）	统一 BOM 管理
数据库	MongoDB（主）	每服务独立库，如 `esync_amazon`、`esync_temu`
缓存/锁	Redis + Redisson 3.13.3	分布式锁 + 限流
消息队列	Apache Kafka（spring-kafka）	纯生产者模式
HTTP 客户端	OkHttp + Feign	跨服务调用
文档	Springfox Swagger 2 + swagger-bootstrap-ui	`/swagger-ui.html`
构建	Maven + fmt-maven-plugin	代码格式化检查
容器	Docker（CentOS 7 + Oracle JDK 8）	统一基础镜像
CI	Jenkins（ci profile）	构建跳过测试和格式化

二、架构设计

2.1 整体数据流

外部平台 API (SP-API / SOAP / REST)
       │
       │ 定时/手动触发 (HTTP Scheduler)
       ▼
  ┌─────────────────┐
  │  Fetch Task     │ ← Redisson 分布式锁（防止并发执行）
  │  (分页拉取)      │ ← 时间窗口切分（防止超时）
  │  @Async @Retry  │ ← 自动重试 + 补偿任务
  └────────┬────────┘
           │
           ▼
  ┌─────────────────┐
  │  Converter      │  平台模型 → ERP 标准模型
  │  (数据转换)      │  AmazonOrderConverter / PlatformOrderViewConverter
  └────────┬────────┘
           │
           ▼
  ┌─────────────────┐
  │  MongoDB        │  持久化 + sended 标记（幂等控制）
  │  (持久化)        │  支持重试查询（sended=false）
  └────────┬────────┘
           │
           ▼
  ┌─────────────────┐
  │  MessageProducer│  Kafka 推送到下游 ERP 服务
  │  (Kafka 推送)    │  平台专属 topic + order_center_collect（订单池）
  └────────┬────────┘
           │
           ▼
  下游 ERP 服务:
  ├── creeks-order-center（订单池 / ES 查询）
  ├── creeks-fulfillment（订单履约 / 业务处理）
  ├── creeks-inventory（库存管理）
  ├── creeks-sales（商品管理）
  ├── creeks-finance（财务结算）
  └── creekson-mall（商城）

2.2 模块结构（三种模式）

模式 A: 同仓库多模块（经典）           模式 B: Client 独立仓库           模式 C: 纯单模块
esync-xxx/                            esync-xxx/                       esync-xxx/
├── client/                           ├── pom.xml                      ├── src/
│   └── pom.xml                       ├── server/                      ├── pom.xml
├── server/                           └── pom.xml                      └── Dockerfile
│   └── pom.xml                       esync-xxx-client/
└── pom.xml                           └── pom.xml

适用: shopee/aliexpress/joom           适用: temu/tiktokshop             适用: temu/winit/temu-client

2.3 分层架构（标准模板）

controller/      ← 薄层，仅接收请求并转发到 service/repository
   │
service/         ← 核心业务逻辑（拉取、转换、重试）
   │
repository/      ← MongoDB 操作（MongoTemplate 直接操作，非 Spring Data）
   │
mq/              ← Kafka 消息发送（纯生产者）
   │
job/task/        ← 实际同步任务实现（分页拉取 + 持久化 + 推送）
   │
scheduler/       ← HTTP 触发器（非 @Scheduled cron，由外部编排调用）
   │
converter/       ← 平台模型 ↔ ERP 模型转换
   │
config/          ← Kafka / Redis / Feign / Swagger / 异常处理
   │
aop/             ← 日志切面 (LoggingAspect)
   │
enums/           ← 平台专属枚举常量

三、核心实现思路

3.1 同步调度：HTTP 触发器模式

所有服务的定时任务都不是通过 @Scheduled cron 触发的，而是暴露为 REST 端点，由外部调度器（如 XXL-JOB、K8s CronJob）调用：

@RestController
@RequestMapping("/remote/sync/order")
public class SyncOrderScheduler {
    @GetMapping("/start")
    public void startSyncOrders() {
        // 触发分布式锁 → 异步执行任务
    }
}

优势: 支持外部编排、动态调度、运行时开关控制（如 ebay 的 esync-ebay-task-switch 配置）。

3.2 分布式锁（防并发执行）

RLock lock = lockService.getLock("temu:order:sync");
if (lock.isLocked()) return;
lockService.lockAndExecute("temu:order:sync", 0, -1, TimeUnit.SECONDS, this::executeSync);

Key 命名: {platform}:{entity}:sync
实现: Redisson 分布式锁
目的: 多实例部署时保证同一任务不被重复执行

3.3 时间窗口切分（防 API 超时）

各平台 API 对时间跨度有不同限制，需切分为小窗口：

平台	窗口大小	原因
Temu	按月	数据量大
TikTok Shop	10 天	API 限制
SHEIN	48 小时	平台硬性限制
eBay (订单)	30 分钟	SOAP API 响应慢
eBay (商品)	12 小时	GetSellerList 分页
Wish v3	1 小时	防超时
Amazon	按报告类型	SP-API 报告生命周期

3.4 双目标 Kafka 推送

订单数据同时发送到两个 Kafka topic：

// 1. 平台专属 topic（供履约服务消费）
kafkaHelper.send(TOPIC_ORDER, orderJson);

// 2. 订单池统一 topic（供订单中心消费）
kafkaHelper.send(ORDER_CENTER_COLLECT_TOPIC, platformOrderViewJson);

下游消费关系:

esync-{platform} → {platform}_order (topic) → creeks-fulfillment
esync-{platform} → order_center_collect (topic) → creeks-order-center
esync-{platform} → {platform}_item (topic) → creeks-inventory
esync-{platform} → {platform}_product (topic) → creeks-sales
esync-{platform} → {platform}_finance (topic) → creeks-finance

3.5 幂等持久化

MongoDB 中使用 sended 字段标记消息是否已发送：

// 持久化
document.put("sended", false);
mongoTemplate.save(document);

// 重试逻辑：查询未发送记录，重新发送
Query query = Query.query(Criteria.where("sended").is(false));
List<Document> unsent = mongoTemplate.find(query, Document.class);
for (Document doc : unsent) {
    kafkaHelper.send(TOPIC, toJson(doc));
    mongoTemplate.updateFirst(Query.query(Criteria.where("_id").is(doc.getId())),
        Update.update("sended", true), Document.class);
}

3.6 重试与补偿机制

层级	机制	实现
API 调用层	`@Retryable(maxAttempts=3, backoff=@Backoff(delay=2000L))`	Spring Retry
消息发送层	查询 `sended=false` 记录重发	MongoDB 游标分页
数据补偿层	补偿任务重新扫描最近 N 天数据	独立补偿 Scheduler
手动重试层	`/remote/.../retry` HTTP 端点	MessageFailController
DLT 兜底层	Kafka Dead Letter Topic	Amazon 的 finance/inventory 等

3.7 限流策略

服务	限流方式	详情
Amazon (MWS)	Token Bucket 内存限流	`CallThrottling` 信号量 + `CallCountRecovery` 后台线程
Amazon (Captain)	Redis 分布式限流	`RedisCallThrottling` 500次/min
Amazon (SellFox)	Redisson 原子计数器	`@RateLimit` 注解
eBay	Thread.sleep	API 调用间隔 1 秒
Wish v3	Thread.sleep(2000)	商品详情请求间隔
通用	单线程线程池	`esyncCaptainExecutor`: core=1, max=1

3.8 多数据源适配（Amazon 特有）

Amazon 服务支持 5 种数据源，每种有独立的同步链路：

1. SP-API 直连（官方 Selling Partner API）
2. MWS 直连（旧版 Merchant Web Service）
3. Creekshub（内部数据中台代理）
4. SellFox（第三方数据聚合器）
5. Captain（第三方数据聚合器）

采用模板方法模式：CreekshubBaseSyncTask<T> 为抽象基类，各子类实现 doSync() / doQuery()。

3.9 报告生命周期模式（Amazon 大数据量）

对于商品/库存等大数据量，不走 list API，而是走 Amazon 报告生成流程：

1. requestReport() → 提交报告生成请求
2. pollReportStatus() → 轮询状态（高频/低频两种策略）
3. downloadReport() → 流式下载（逐行回调，内存 O(1)）
4. parseRow() → 按 OrderId 分组构建对象
5. batchPersist() → 批量写入 MongoDB
6. sendKafka() → 推送下游

3.10 Token 管理与认证

平台	认证方式	Token 管理
Amazon SP-API	LWA (Login with Amazon)	网关代理签名
eBay OAuth2	OAuth2 Authorization Code	Python 脚本批量导入 + QQ SMTP 过期告警
Wish	OAuth2 Refresh Token	检测错误中的 "token" 关键词自动刷新
TikTok Shop	Access Token	Mall 服务统一管理
Temu	API Key	Mall 服务获取
SHEIN	App Key + Sign	签名工具类

四、各服务技术亮点

4.1 esync-amazon（最复杂）

100+ 定时任务，按数据源和数据类型精细拆分
6 个专用线程池（CPU 密集型、报告轮询、限流单线程等）
三种授权源并行同步（ECPP / Creekshub / SellFox / Captain）
策略模式处理 13 种财务事件（发货、退款、调整、Chargeback、广告费等）
流式 CSV 解析（避免全量加载到内存）
SyncTimeMonitorTask（每日巡检 + 飞书告警，数据质量哨兵）
V1/V2 双版本订单共存（支持灰度迁移）

4.2 esync-ebay

SOAP + REST 双 SDK（ebaycalls v1225 + codo-ebay-sdk-rest）
Webhook 推送管线（HTTP 接收 XML → Kafka → JAXB 并行解析）
反射清除 JAXB any 字段（setAnyToZero() 解决 MongoDB 循环引用）
Python Token 种子脚本（AES-256-ECB 加密 + MongoDB 直写）
Spring Mail SMTP 告警（Token 过期邮件通知）
硬编码 XML 修复（生产环境问题快速修复 fixOrder）
运行时开关（esync-ebay-task-switch 配置）

4.3 esync-wish

v1 → v3 双管线并行迁移（渐进式升级，互不影响）
滑动窗口分页（左游标移动到上一页最大 updated_at）
OAuth2 Token 自动刷新（异常检测 + 实时刷新）
独立 API Client 层（esync-wish-core 模块可复用）

4.4 esync-shein

48 小时 API 窗口（平台硬性限制）
PurchaseOrder 流程（采购订单 + 交货订单 + 自动接单）
Client 模块自包含 AutoConfiguration（spring.factories 自动装配）

4.5 esync-tiktokshop

FBT（Fulfilled by TikTok）库存同步
i18n 国际化（esync-tiktokshop_messages）
补偿任务（最近 2 天数据补偿重拉）

4.6 esync-temu

Spring Cloud Sleuth 分布式追踪
全托管 / 半托管双模式（SKU 标签差异化处理）
Testcontainers 集成测试（MySQL 容器）

4.7 codo-shopify-gateway（Go）

182 行纯反代（无业务逻辑）
基于 X-Shop header 路由到 *.myshopify.com
Caddy + nerdctl 部署（轻量、安全隔离）

4.8 esync-winit（物流）

MyBatis + MySQL（唯一不用 MongoDB 的 esync 服务）
Redisson 分布式锁（物流操作的并发控制）
独立 SDK 模块（creeks-winit-sdk）

五、可复用模式总结

以下模式已在多个服务中验证，可作为标准化模板推广到新平台对接：

模式名称	核心思路	适用场景	最佳实践来源
HTTP Scheduler	REST 端点触发 + 分布式锁	所有定时同步任务	Amazon / Temu
Time Window Chunking	大时间窗口切分为小片段	平台 API 有跨度限制	Wish v3 `DateTimeRangesCreator`
Distributed Lock	Redisson 防并发	多实例部署	所有服务统一使用
Dual Topic Push	平台 topic + 订单池 topic	订单/商品同步	Amazon / eBay
Idempotent sended	MongoDB sended 标记 + 游标重试	消息幂等	Temu / TikTokShop
Token Auto-Refresh	错误检测 + 自动刷新	OAuth2 平台	Wish v3
Template Method Sync	抽象基类 + 子类实现	多数据源同步	Amazon Creekshub
Strategy Pattern Events	事件处理器分发	财务/结算事件	Amazon Finance
Streaming Parse	逐行回调解析	大文件/报告	Amazon SP-API
Compensation Task	独立补偿任务重扫最近数据	数据兜底	TikTokShop
Kill Switch	配置开关控制任务执行	紧急停止/维护	eBay
Monitor + Alert	巡检任务 + 飞书告警	数据质量保障	Amazon
Webhook → Kafka → Parse	异步解耦平台推送	Webhook 接收	eBay Notification

六、可拓展点

6.1 统一同步框架

当前每个服务都实现了相似的"拉取 → 转换 → 持久化 → 推送"模式，可以抽象为统一的同步框架：

public abstract class PlatformSyncTemplate<P, D> {
    // 1. 获取授权店铺列表
    abstract List<Store> getStores();

    // 2. 拉取数据（分页、时间窗口由框架统一处理）
    abstract List<D> fetchData(Store store, DateRange range);

    // 3. 转换为 ERP 模型
    abstract P convert(D data);

    // 4. 持久化到 MongoDB
    void persist(P model) { ... }

    // 5. 推送到 Kafka
    void push(P model, String topic) { ... }
}

收益: 新平台对接只需实现 3 个抽象方法，共享时间窗口、分页、重试、锁等通用逻辑。

6.2 统一限流器

当前各服务限流方式分散（内存 Token Bucket、Redis 计数器、Thread.sleep），可统一为注解式限流：

@RateLimit(key = "shopify:orders", limit = 100, duration = 60, unit = TimeUnit.SECONDS)
public List<Order> fetchOrders(Store store) { ... }

6.3 Webhook 通用管线

eBay 的 Webhook → Kafka → 并行解析模式可推广到所有支持 Webhook 的平台（Shopify、TikTokShop、SHEIN 等），替代轮询。

6.4 统一监控大盘

当前只有 Amazon 有 SyncTimeMonitorTask，可扩展为全平台统一监控：

各店铺各数据类型最后同步时间
API 调用成功率 / 失败率
Kafka 消息堆积情况
飞书/钉钉统一告警

6.5 配置中心化

各服务的 application.yml 中有大量重复配置（Redisson、KafkaTopic、Feign 超时等），可统一收归到配置中心（Nacos / Apollo）。

6.6 新平台对接 SDK

为每个新平台提供一个脚手架工程：

esync-{platform}/
├── client/
│   ├── pom.xml
│   └── src/main/java/.../client/
│       ├── model/          # DTO / 枚举
│       ├── remote/         # Feign Client（平台 API）
│       └── config/         # AutoConfiguration
├── server/
│   ├── pom.xml
│   └── src/main/java/.../server/
│       ├── config/         # 基础设施配置（Redisson / Kafka / MongoDB）
│       ├── task/           # 同步任务（继承基类）
│       ├── converter/      # 平台模型 → ERP 模型
│       ├── mq/             # Kafka 发送
│       ├── repository/     # MongoDB 仓储
│       └── scheduler/      # HTTP 触发器
├── pom.xml
└── Dockerfile

6.7 事件驱动架构升级

当前为纯轮询模式，可逐步引入平台 Webhook + 事件总线：

平台 Webhook → API Gateway → Kafka Events → esync Consumer → ERP

减少 API 调用频率，提升数据实时性。

七、优化点

7.1 高优先级

优化项	问题	建议方案	影响范围
FastJSON 安全漏洞	使用 FastJSON 1.2.70（已知 RCE 漏洞）	升级到 1.2.83+ 或迁移到 Jackson/Gson	全服务
未使用的依赖	Wish 的 POI/iText/Dom4j/Druid 仅声明未使用	清理无用依赖，减小包体积	esync-wish
硬编码敏感信息	MongoDB URI、Redis 密码写在 yml 中	全部走环境变量或 K8s Secret	全服务
README 空文件	8 个服务的 README 为空	统一填充标准化 README 模板	shein/walmart/shopify/temu/mercadolidre/cdiscount/joybuy
无 API 文档更新	Swagger 版本停留在 2.x	迁移到 SpringDoc OpenAPI 3.x	全服务

7.2 中优先级

优化项	问题	建议方案	影响范围
重复的 Config 类	`RedissonAutoConfiguration` 等在各服务中 byte-for-byte 重复	提取到 `creeks-common-services` 公共模块	全服务
Java 8 版本	JDK 8 已停止公共更新	规划迁移到 JDK 17/21 LTS	全服务
缺少单元测试	测试覆盖率低（除 Amazon/Temu 外）	引入单元测试模板，目标 80%+	全服务
手动重试依赖人工	`MessageFailController` 需人工触发	接入自动重试队列（Kafka 延迟消息）	全服务
无集成测试	除 Temu 外均无 Testcontainers 集成测试	统一引入 Testcontainers MySQL/MongoDB	全服务
日志不规范	缺少结构化日志（traceId / spanId）	统一集成 Sleuth + ELK	全服务

7.3 低优先级

优化项	问题	建议方案	影响范围
Lombok 版本	Lombok 1.18.8 较旧	升级到 1.18.30+	全服务
Redis DB 混用	全部使用 DB 14	按服务分配独立 DB 索引	全服务
MongoDB 索引缺失	部分集合缺少索引	启动时自动创建索引（已部分实现）	全服务
Go 网关单文件	Shopify 网关 182 行单文件	适当拆分（配置、日志、健康检查）	codo-shopify-gateway
Python Token 脚本	eBay Token 导入用 Python 脚本	整合到 Java 服务 API	esync-ebay

7.4 架构演进方向

当前状态（轮询主导）                    目标状态（事件驱动）

┌──────────┐    HTTP Scheduler          ┌──────────┐    Webhook
│  平台 API │ ◄──── 定时拉取             │  平台 API │ ────► API Gateway
└────┬─────┘                             └────┬─────┘
     │                                        │
     ▼                                        ▼
┌──────────┐                             ┌──────────┐
│  esync   │                             │  Kafka   │
│  服务    │                             │  Events  │
└────┬─────┘                             └────┬─────┘
     │                                        │
     ▼                                        ▼
┌──────────┐                             ┌──────────┐
│  Kafka   │                             │  esync   │
│  推送    │                             │  Consumer│
└────┬─────┘                             └────┬─────┘
     │                                        │
     ▼                                        ▼
┌──────────┐                             ┌──────────┐
│  ERP     │                             │  ERP     │
│  服务    │                             │  服务    │
└──────────┘                             └──────────┘

延迟: 分钟~小时级                         延迟: 秒级
API 调用: 高频                            API 调用: 低频（仅补偿/兜底）

八、与 ERP 核心系统的集成关系

                        ┌─────────────────────────────────────┐
                        │         外部电商平台 (15+)           │
                        │  Amazon / eBay / Wish / Shopee /... │
                        └──────────────┬──────────────────────┘
                                       │
                    ┌──────────────────┼──────────────────┐
                    ▼                  ▼                  ▼
             ┌──────────┐      ┌──────────┐      ┌──────────┐
             │ esync    │      │ esync    │      │ esync    │
             │ -amazon  │      │ -ebay    │      │ -temu    │
             │ -wish    │      │ -shein   │      │ -tiktok  │
             │ -shopee  │      │ -walmart │      │ ...      │
             └────┬─────┘      └────┬─────┘      └────┬─────┘
                  │                 │                 │
                  └────────────────┼─────────────────┘
                                   │ Kafka
                    ┌──────────────┼──────────────┐
                    ▼              ▼              ▼
              ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐
              │ creeks-   │ │ creeks-   │ │ creeks-   │
              │ order-    │ │ fulfill-  │ │ inventory │
              │ center    │ │ ment      │ │           │
              │ (订单池)  │ │ (订单履约) │ │ (库存管理) │
              └───────────┘ └───────────┘ └───────────┘
                    │              │              │
                    ▼              ▼              ▼
              ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐
              │ creeks-   │ │ creeks-   │ │ creeks-   │
              │ sales     │ │ finance   │ │ logistics │
              │ (商品管理) │ │ (财务结算) │ │ (物流管理) │
              └───────────┘ └───────────┘ └───────────┘

关键集成点

集成方向	方式	协议
esync → ERP	Kafka 生产者	JSON 消息
ERP → esync	Feign Client	HTTP REST
esync → 平台 API	OkHttp / 平台 SDK	HTTPS
平台 → esync	Webhook（部分平台）	HTTPS POST

九、关键数据流详解

9.1 订单同步流（以 Temu 为例）

1. 外部调度调用 → GET /remote/temu/unCn/syncOrder
2. TemuSyncUnCnScheduler 获取分布式锁 temu:order:sync
3. SyncOrderTaskJob 执行:
   a. 从 Mall 服务获取 Temu 授权店铺列表
   b. 按月切分时间窗口（含 5 分钟重叠区防漏数据）
   c. 对每个店铺 + 时间窗口:
      - 调用 Temu API 分页拉取订单列表
      - 对每批订单调用详情 API 获取完整信息
      - 解密收件人地址（平台加密字段）
      - 构建 ERP 订单模型（PlatformOrderView）
      - 存入 MongoDB（sended=false）
      - 发送 Kafka → temu_order_fulfillment（仅卖家发货订单，2025-05-12 后）
      - 发送 Kafka → order_center_collect（所有订单）
      - 更新 MongoDB（sended=true）
4. 释放分布式锁

9.2 商品同步流（以 TikTok Shop 为例）

1. 外部调度调用 → GET /remote/tiktokshop/job/product/start
2. TikTokShopJobScheduler 获取分布式锁 tiktokshop:product:sync
3. SyncProductTask 执行:
   a. 按 10 天窗口分页拉取商品摘要列表
   b. 对每个商品调用详情 API
   c. 构建 ERP 商品模型（GoodsRegisterBo）
   d. 存入 MongoDB
   e. 发送 Kafka → tiktokshop_product
   f. 如果是 FBT 商品，额外发送 Kafka → tiktokshop_stock_register

9.3 财务同步流（以 Amazon 为例）

1. 外部调度调用 → GET /remote/sync/finance/event/sp/startSyncFinanceEvent
2. FetchSpFinanceEventTask 执行:
   a. 遍历所有 Amazon 店铺
   b. 调用 SP-API Settlement Report API
   c. 下载报告 → 流式解析（逐行回调）
   d. 策略模式分发 13 种事件处理器:
      - ShipmentEventHandler（发货）
      - RefundEventHandler（退款）
      - AdjustmentEventHandler（调整）
      - ChargebackEventHandler（拒付）
      - DebtRecoveryEventHandler（债务恢复）
      - RetrochargeEventHandler（追溯收费）
      - ServiceFeeEventHandler（服务费）
      - RemovalShipmentEventHandler（移除发货）
      - RemovalShipmentAdjustmentEventHandler（移除发货调整）
      - ProductAdsPaymentEventHandler（广告费）
      - GuaranteeClaimEventHandler（保障索赔）
      - SellerDealPaymentEventHandler（卖家交易费）
      - CouponPaymentEventHandler（优惠券）
   e. 每种事件发送到独立 Kafka topic
   f. 配置 DLT 兜底（finance_group.DLT）

十、项目总结

10.1 项目规模

18 个子项目（16 个平台对接 + 1 个 Go 网关 + 1 个物流对接）
46 个 Maven 模块（client / server / common / base 等）
17 个 Dockerfile
26 个 deploy 脚本
技术栈: Java 8 + Spring Boot + MongoDB + Kafka + Redis + Feign
对接平台: Amazon / eBay / Wish / Shopee / Shopify / SHEIN / AliExpress / TikTok Shop / Temu / Walmart / MercadoLibre / Joom / JoyBuy / Cdiscount / Winit

10.2 核心设计理念

Pull → Process → Push：统一的拉取-处理-推送流水线
事件驱动 + 轮询兜底：Kafka 解耦上下游，轮询补偿保障数据完整性
平台差异化适配：每个服务针对平台 API 特性定制（时间窗口、认证、限流）
幂等保障：MongoDB sended 标记 + 分布式锁 + 游标重试
外部编排：HTTP Scheduler 替代 cron，支持动态调度

10.3 项目优势

架构统一，新平台对接有章可循
模块边界清晰，client/server 职责分明
丰富的重试 / 补偿 / 限流机制保障数据不丢不漏
MongoDB schema-less 特性适配多平台差异化数据模型
与 ERP 核心系统通过 Kafka 松耦合集成

10.4 改进方向

抽象统一同步框架，减少重复代码
引入 Webhook 事件驱动，降低 API 调用频率
统一监控大盘，覆盖全平台数据质量巡检
FastJSON 安全升级 / JDK 8 → 17 迁移
补充测试覆盖率达到 80%+