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第50章（第2页）

程序员解决问题的思路是什么?

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按照手里的这份清单，&ldo;王八杰森&rdo;把吴明投资过的小公司挨个敲诈了一遍，也总算是做出了一点儿微小的成绩。

渐渐地，竟然真有人认可这套系统，主动找上门来索要aiake的授权了。

虽说这是好事，但彭剑却高兴不起来。

他和众码农已经在公司加了一个月的班了，本来，他向&ldo;王八杰森&rdo;和客户承诺，一周内就能解决问题，谁知，这东西远比自己想的麻烦得多，开发越做越棘手，需求越梳理越乱。

这家客户是做电商代运营的，是行业里排得上号的专业公司。

按理说，这正是这套系统的目标客户，但问题出就出在这个客户实在是&ldo;太专业&rdo;了：他们代理了国内数百个品牌的数万个类目的产品，而每个产品下又有数百个sku，而且这些sku在不同的电商平台中又并不一一对应。

面对如此复杂又盘根错节的商品信息表，aiake刚开始还能勉强应付得来，但随着使用过程的深入，以及aiake同客户数据库的深度结合，最后，这个基于aiake开发的智能客户应答系统似乎有点儿有心无力，系统要么时不时地崩溃一次，要么把本不该出现的信息调用到另外一件商品下面，驴唇不对马嘴。

有时候，它竟然还会鬼使神差地修改商品数据表，导致商品详情页出现混乱。

时间长了，甚至还有买家利用这套系统的漏洞，以极低的价格买了极高sku属性的商品，给这家代运营的公司带来了极大的麻烦。

如何解决这个bug，使aiake能够适配如此庞大的sku库，技术部的小赵提出的解决方案是，做一个s，让客户公司的运营人员手动录入每个sku‐‐这是第一个被pass掉的方案，因为这方法太蠢，没有人会花时间傻兮兮地录入这些数据，真要录，可能也需要人不吃不喝地录个好几十年。

其他几个码农商议后，提出的方案是把客户的运营系统拆分出来，每个类目对应一套aiake，这样，就相当于把客户庞大的商品表拆分成上万个单独的子系统，每个系统单独运行，最终再把数据汇总到后端，这样就避免了aiake面对庞大数据表力不从心的境况。

这个方案看似可行，但因涉及要对客户的系统进行大刀阔斧的改造，&ldo;王八杰森&rdo;和彭剑看了看少得可怜的授权费，感觉得不偿失，最终还是放弃。

后来又有一个办法，就是汇总各电商网站的api接口，通过这些接口可以获得每个商品的数据‐‐虽说每个网站的接口类型和调用方法都不统一，但先分别写api接口，再在中间做一个中间层，汇总这些api接口传来的数据，最终再分发给aiake调用。

这套流程看起来虽然很科学，但是在实施过程中，依然出现了不小的问题。

原因在于，aiake起初并不是给这些电商网站设计的，只是后来逼上梁山，才不得已转型成了如今的这套系统。

此刻，硬把这些乱七八糟的数据塞进来，要么是不兼容，要么是丢信息，要么就是性能低，真想达到理想效果，恐怕只能从底层开始，重构整个aiake。

一想到这个工作量，众码农纷纷不寒而栗。

最后一个方案，也是最被大家看好的一个方案，就是由彭剑牵头，从技术部独立出来一支队伍，另起一个新项目，专门负责在网上跟踪这些sku，做一个数据爬虫引擎，顺着站点的url路径一层一层地爬下去，直到把所有url路径所对应的sku都爬完为止。

大家为什么看好这个方案?因为它不涉及对客户项目的修改，也不用对aiake进行多大的改造，对现有的项目影响都很小。

还有，从头再写这么一个程序，大家都觉得很有挑战性，所以纷纷报名要参加这个项目组。