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多租户架构设计
请设计一个支撑千万会员的鞋服会员SCRM（SaaS）多租户架构，重点说明如何在促销期间应对流量十倍激增，以及如何保障新旧SaaS客户体验稳定。
需求分析
设计支撑千万会员的鞋服会员多租户架构
促销期间应对流量十倍激增
保障新旧SaaS客户体验稳定
项目设计
程序涉及到的数据库表
鞋服会员多租户表
用户表
user
id
name
user_level
鞋服表
shoes_cloth
id
name
user_id
用户租鞋信息表
user_rent_info
id
name
user_id
shoes_cloth_id
应对促销期间流量激增
分布式集群 多线程高并发
前端限流
后端微服务
数据查询分布式文件系统
使用AI技术
保障新旧客户体验稳定
约定大于配置
程序编码
程序测试
项目上线
程序运维
2、核心数据链路设计****
设计从会员系统TIDB到数据仓库StarRocks的数据对接方案，需涵盖数据准确性校验、同步时效性保证（1分钟/10-30分钟/T+1）以及清晰的业务边界定义，如哪些业务和数据属于Tidb，哪些业务和数据属于StarRocks，数据链路怎么打通？
会员系统需要使用前端技术数据库ES提升数据的查询检索性能 同时匹配数据库MongoDB和数据缓存分布式的数据存储服务 数据仓库使用分布式的架构数据存储方式
业务数据会员系统的用户数据使用Tidb数据库存储 数据仓库数据使用业务数据库StarRocks存储。分布式微服务架构使用不同的数据分支进行开发和构建。数据分支分类检索 依赖注入 数据服务安装到本地和部署到远程 本地服务社区 部署远程构建领域模型驱动设计
构建数据的分层分类存储 数据准确性校验库和同步时效性保证库 不同的业务边界库的设计数据存储
3、数据埋点****
为捕捉用户行为线索生成商机（如顾客到店、试穿、预约、参加线下活动；领券、转赠、积分兑换、浏览、分享、搜索、收藏、咨询、社群、签到、问卷、公众号；客诉、服务关系变更等行为或事件），请说明您会怎么做小程序上的数据埋点？如何确保埋点数据的准确、高效采集与实时应用？
小程序上的数据埋点分层解耦 依赖通信 分类检索 空间复用
及时对数据进行采集 定时批量埋点数据采集 手动数据采集和实时应用
4、AI应用案例****
请分享一个您过往项目中，成功应用AI技术的案例，如一个需求或产品版本70%左右的代码由AI编写完成。请问您是怎么做到的，用什么工具，需要什么样配合支持？
大模型技术AI领域模型驱动设计 AI技术现在已经在成熟应用 需要用户的使用和反馈 个人用户编程和社区软件区块链接 模型应用设计迭代 开发测试生产标准定制迭代和不同区域软件程序应用开发
代码的编写过程服务与被服务 集成开发环境的搭建和个编程代码的贡献 团队代码编写需要配合使用
5、问题响应止损与质量治理****
假如我们有个客户告警：“核心的会员详情查询接口大量超时，错误率超过30%，而且小程序很卡，顾客加购很慢，部分顾客无法支付”。15分钟内你会想到如何应对？
另外，针对“一个BUG修复后又反复出现，主流程BUG不能第一时间排查解决”的现状，请列出您上任后首月会推进的三项具体改进措施及预期效果。
数据查询结构大量使用超时使用工具进行分析
团队建设和解决方案应用
代码评审和检视 高效的代码监控扫描工具可以帮助使用
