接触郑州某社区团购小程序改版时，最先暴露的是供应链与团长分润两端的效率瓶颈。订单在高峰期频繁出现库存不同步、团长结算差错和退款滞后，用户和团长都在抱怨逻辑不透明。基于这个痛点，我把重构落在供应链可见性与分润结算引擎上，并且把“可观测、可补偿、可回滚”作为原则落地。

      在供应链部分，我采用了SKU归一化、变更事件流和读写分离的组合策略。具体做法是：供应商接口统一到API网关，入库变更通过Kafka做事件化入库，消费者侧用异步消费者去更新Redis库存快照，写库保留事实表做最终一致性。遇到过库存“多卖”问题，实践证明单纯乐观锁不够；我引入了预占库存机制（Redis整型减法＋Lua脚本做原子校验），并在下单确认阶段再用数据库侧的事务性补偿去保证最终账务一致性。

      团长分润的核心是规则表达与结算可追溯。我没有直接套现成的规则引擎，而是做了轻量级DSL：规则以JSON表达（按商品类目、活动类型、阶梯比例），结算时在应用层先用内存计算得到分账指令，再用Redis Lua脚本把分润写入分账流水表，保证原子性。结算金额全部以分为单位存储，避免浮点误差。遇到争议时，通过保留中间快照与对账链路（事件ID、订单快照）能快速定位责任方，减少人工干预。

      性能与扩展能够打通业务才算成功。我把服务拆成订单、库存、结算三套微服务，部署在Kubernetes上，使用Prometheus采集应用指标并在Grafana做业务看板。数据库采用MySQL主从+按城市分库策略，热表做按时间切分；慢查询的排查依赖p6spy抓取SQL、EXPLAIN分析和async-profiler定位CPU热点。一次排查中，通过索引调整和把大JOIN改为异步批处理，将p99下单时延从800ms降到120ms。

      运维和故障演练不可或缺。我习惯在预发环境做宕机演练、redis failover和消息重复消费的恢复测试。遇到过消息堆积导致回写超时，定位时结合Kafka consumer lag、应用线程池与数据库连接池指标排查，最终发现是连接池配置不当。工具上我用jstack拿线程快照、使用链路追踪（OpenTelemetry）还原请求路径，这些细粒度信息常常比日志更快指出问题。

      最后给出几条实操建议：先把结算权益的benchmark做出来，再上线复杂规则；分阶段发布，先在郑州一两个片区做小规模验证；用feature flag和AB测试观测团长活跃与退款率的变化。我并不主张一次性重构全部，而是把可观测性和补偿能力先建起来，剩下的可以边跑边优化。