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【实战案例】用STAR+3W模型拆解电商支付系统设计文档

news 来源：原创 2025/5/10 15:10:05

各位开发者朋友，上次分享了结构化写作的黄金公式后，很多同学反馈需要更具象的落地方法。今天通过真实电商支付系统案例，手把手教你用STAR+3W模型写出可执行的设计文档！

结构化写作的「黄金公式」
STAR原则 + 3W模型
Situation（场景）- Task（任务）- Action（行动）- Result（结果）
What（做什么）- Why（为什么）- How（怎么做）

案例背景

Situation（场景）：某电商平台日均10万笔交易，原单体系统支付模块耦合严重，新增支付方式需全量部署，稳定性不足。

Task（任务）：将支付系统拆分为独立微服务，支持支付宝/微信/银联多渠道接入，响应时间控制在200ms内。

文档拆解

1. 用STAR原则梳理需求

Situation（场景）：

现有问题：支付逻辑与订单、库存模块强耦合，每次支付方式变更需全量发布，影响系统稳定性
业务痛点：双11期间支付成功率下降15%，用户投诉激增

Task（任务）：

核心目标：解耦支付系统，实现独立部署
关键指标：支付接口QPS≥5000，响应时间≤200ms，支持每秒1000笔退款

Action（行动）：

领域划分：按支付渠道/交易类型拆分微服务（支付网关服务、渠道适配服务、交易记录服务）
技术选型：
- 通信协议：gRPC（序列化效率比REST高30%）
- 消息队列：RocketMQ（支持事务消息保证最终一致性）
- 存储方案：MySQL（交易记录）+ Redis（高频查询缓存）

Result（结果）：

支付系统独立部署，变更发布时间从8小时缩短至30分钟
支付成功率提升至99.95%，退款处理速度提升4倍

2. 用3W模型细化设计

What（做什么）：

支付系统包含3大核心服务：

Why（为什么）：

选择gRPC的原因：

+ 高性能（HTTP/2+Protobuf）  
+ 强类型定义（自动生成客户端代码）  
- 兼容性差（需额外维护REST网关）

How（怎么做）：

关键流程时序图（Mermaid代码）：

异常处理矩阵：

异常类型	处理策略	重试机制	通知方式
支付超时	调用查询接口确认状态	3次/5分钟	短信+邮件
渠道返回错误码	解析错误码返回友好提示	不重试	前端弹窗
数据库写入失败	记录日志并异步重试	5次/指数退避	钉钉机器人

3. 关键图表示例

业务流程图（BPMN 2.0）

bpmnDiagram
  participant 开始事件
  participant 支付申请
  participant 风控校验
  participant 并行网关
  participant 微信渠道
  participant 银联渠道
  participant 结果通知
  participant 结束事件

  开始事件 --> 支付申请
  支付申请 --> 风控校验
  风控校验 --> 并行网关
  并行网关 --> 微信渠道
  并行网关 --> 银联渠道
  微信渠道 --> 并行网关
  银联渠道 --> 并行网关
  并行网关 --> 结果通知
  结果通知 --> 结束事件

架构分层图

┌───────────────┐
│ 表现层 (API网关) │
├───────────────┤
│ 应用层 (支付服务) │
├───────────────┤
│ 领域层 (领域模型) │
├───────────────┤
│ 基础设施层 (MySQL/Redis) │
└───────────────┘

4. 工具落地方案

流程图绘制：
- 使用 Draw.io 绘制BPMN流程图，导出为SVG嵌入文档
- 复杂流程用 Mermaid 代码块生成（支持Markdown渲染）
技术选型对比：

维度 gRPC REST
性能优良
开发效率中（需代码生成）高
生态支持良优
版本管理：
- 文档存放在 GitLab，每次修改添加标签（如v1.0-支付系统拆分）
- 关键决策记录在 Confluence 维基，关联 Jira 任务