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案例背景

在一家互联网公司,我负责开发一款在线购物平台的后端系统。用户反馈在购物车结算时出现了订单金额错误的。经过初步排查,我发现这个在特定情况下会出现,但无法确定具体的触发条件。是针对这个的详细分析及解决过程。

当用户将商品添加到购物车后,点击结算按钮,系统会自动生成一个订单。订单金额应该是购物车中所有商品价格的总和。部分用户反映订单金额与购物车商品总价不符,出现了多扣或少扣的情况。

分析

1. 数据获取:我检查了购物车数据和订单数据,发现购物车中的商品价格和数量与订单中的数据一致。这表明数据获取没有。

2. 业务逻辑:进一步检查发现,订单金额的计算逻辑在代码中存在错误。具体来说,代码中使用了计算

python

order_total = sum(item['price'] * item['quantity'] for item in cart_items)

这个计算看似没有但在于没有考虑到商品折扣。购物车中每个商品都有一个折扣字段,但订单生成时并未考虑这个折扣。

3. 环境因素:考虑到的偶发性,我怀疑可能与服务器环境有关。经过测试,发同一服务器上,部分用户的订单金额计算结果正确,而另一部分用户的订单金额计算结果错误。

解决

1. 修改业务逻辑:针对业务逻辑我修改了订单金额的计算,使其能够正确考虑商品折扣。修改后的代码如下:

python

order_total = sum(item['price'] * item['quantity'] * item['discount'] for item in cart_items)

通过引入折扣字段,订单金额的计算结果变得更加准确。

2. 环境排查:针对环境因素,我进一步检查了服务器环境,发现是由于某个服务器上的数据库配置导致部分用户数据未正确加载。通过修改数据库配置,解决了环境。

3. 代码审查:为了避免类似发生,我组织了团队进行代码审查,重点检查了涉及金额计算的代码部分。通过审查,发现并修复了多个潜在的风险点。

通过这次BUG的排查和解决,我深刻认识到业务逻辑的正确性对于系统稳定性和用户体验的重要性。在今后的工作中,我将更加注重代码质量,加强团队协作,共同提高软件质量。

这次经历也让我学会了如何从用户反馈中发现通过分析定位根源,并采取有效措施解决。在解决的过程中,我也明白了团队合作的重要性,以及如何与团队成员共同进步。

这次BUG的解决让我收获颇丰,不仅提高了我的技术能力,也让我更加深刻地理解了软件开发过程中的各个环节。我相信,在今后的工作中,我将继续努力,为用户带来更体验。

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