能量行为配置与系统功能的关联机制

当前实现：硬编码调用

调用链路

用户完成动作
    ↓
业务 Service (TaskService / GameRecordService / ...)
    ↓
调用 energyService.awardEnergy(childId, sourceType, sourceId, amount, desc, expireDays)
    ↓
awardEnergy() 内部:
    1. 查 energy_source_config → sourceType + sourceId 精确匹配
    2. 有配置 → 按配置维度比例分配
    3. 无配置 → 全部归入 action(行) 维度
    ↓
    4. 日上限检查
    5. 按比例分配到各维度
    6. 更新余额 + 写流水

具体例子：完成任务

// TaskService.java 第414-424行 — 完成任务时触发
try {
    int energyAmount = Math.abs(pointsEarned);  // 能量值 = 任务积分
    if (energyAmount > 0) {
        energyService.awardEnergy(
            childId,           // 孩子ID
            "task",            // sourceType = "task"
            taskId,            // sourceId = 具体任务ID
            energyAmount,      // 能量值 = 积分
            "完成任务: " + title,  // 描述
            null               // 不过期
        );
    }
} catch (Exception e) {
    log.warn("能量发放失败（不影响积分）");
}

问题：维度分配全部走 Fallback

awardEnergy() 内部查 energy_source_config：

SELECT * FROM energy_source_config
WHERE source_type = 'task' AND source_id = 123;

energy_source_config 表中只有 source_type='product' 的5条记录，没有 task 的配置。所以 resolveDimensionRatios() 返回空 → 触发 Fallback：

// 默认全部归入 action(行) 维度，100%
return Collections.singletonMap(action.getId(), 10000);

结果：所有来源的能量都进入了 action 维度。

改造方案：配置驱动

新表：energy_behavior_config

每条记录定义一个"行为"的完整能量规则：

energy_behavior_config (
    behavior_code   VARCHAR(32)  -- 行为编码: task_complete / game_finish / ...
    behavior_name   VARCHAR(50)  -- 行为名称: 完成任务 / 完成游戏 / ...
    default_amount  INT          -- 默认能量值
    amount_source   VARCHAR(32)  -- 能量值来源: fixed / points / order_amount / config
    dimension_assign JSON        -- 维度分配: [{"dim":"action","ratio":100}]
    daily_limit     INT          -- 每日上限
    cooldown_seconds INT         -- 冷却时间
    expire_days     INT          -- 过期天数
    enabled         TINYINT      -- 是否启用
)

改造后的调用链路

用户完成动作
    ↓
业务 Service (TaskService)
    ↓
调用 energyService.awardByBehavior(childId, "task_complete", context)
    ↓
awardByBehavior() 内部:
    1. 查 energy_behavior_config → behavior_code = "task_complete"
    2. 配置不存在或不启用 → 返回，不给能量
    3. 配置存在 → 读取 amount_source 和 dimension_assign
         │
         ├─ amount_source = "points"    → 从 context 取积分值
         ├─ amount_source = "fixed"     → 用 default_amount
         ├─ amount_source = "order_amount" → 从 context 取订单金额
         └─ amount_source = "config"    → 从关联配置表读取
         │
         └─ dimension_assign = [{"dim":"action","ratio":50},{"dim":"wisdom","ratio":50}]
             → 按比例分配到各维度
    ↓
    4. 日上限检查
    5. 分配到各维度 → 更新余额 + 写流水

具体例子：改造后

// TaskService.java — 改造后
// 不再直接调用 awardEnergy，而是调用 awardByBehavior

// 构造上下文：包含所有可能需要的参数
Map<String, Object> context = new HashMap<>();
context.put("childId", childId);
context.put("sourceId", taskId);
context.put("points", pointsEarned);          // 积分值
context.put("taskTitle", task.getTitle());

energyService.awardByBehavior(childId, "task_complete", context);

// EnergyService.java — 新增方法
public void awardByBehavior(Long childId, String behaviorCode, Map<String, Object> context) {
    // 1. 查配置
    EnergyBehaviorConfig config = behaviorConfigMapper.selectOne(
        new LambdaQueryWrapper<EnergyBehaviorConfig>()
            .eq(EnergyBehaviorConfig::getBehaviorCode, behaviorCode)
            .eq(EnergyBehaviorConfig::getEnabled, 1)
    );
    if (config == null) return;  // 无配置或未启用，不给能量

    // 2. 计算能量值
    int amount = 0;
    switch (config.getAmountSource()) {
        case "fixed":
            amount = config.getDefaultAmount();
            break;
        case "points":
            Integer points = (Integer) context.get("points");
            amount = points != null ? Math.abs(points) : config.getDefaultAmount();
            break;
        case "order_amount":
            Integer orderAmount = (Integer) context.get("orderAmount");
            amount = orderAmount != null ? orderAmount : config.getDefaultAmount();
            break;
    }
    if (amount <= 0) return;

    // 3. 解析维度分配配置
    // dimension_assign = [{"dim":"action","ratio":50},{"dim":"wisdom","ratio":50}]
    JSONArray dimAssign = JSON.parseArray(config.getDimensionAssign());
    Map<Long, Integer> dimRatios = new LinkedHashMap<>();
    for (int i = 0; i < dimAssign.size(); i++) {
        JSONObject item = dimAssign.getJSONObject(i);
        String dimCode = item.getString("dim");
        int ratio = item.getInt("ratio");
        EnergyDimension dim = getDimByCode(dimCode);
        if (dim != null) {
            dimRatios.put(dim.getId(), ratio * 100);  // 转为10000制
        }
    }
    if (dimRatios.isEmpty()) return;

    // 4. 日上限检查
    if (isDailyLimitExceeded(childId, dimRatios.keySet(), amount)) {
        log.warn("日上限已达，跳过: behaviorCode={}, childId={}", behaviorCode, childId);
        return;
    }

    // 5. 按比例分配 + 更新余额 + 写流水
    Map<Long, Integer> allocations = calculateAllocations(amount, dimRatios);
    // ... 更新各维度余额和流水 ...
}

所有行为如何关联到系统代码

现有行为（19个）

behavior_code	触发位置	当前代码
`task_complete`	`TaskService.completeTask()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "task", ...)`
`game_finish`	`GameRecordService.completeGame()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "game", ...)`
`activity_checkin`	`ActivityService.checkin()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "activity", ...)`
`article_read`	`ArticleService.completeArticleRead()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "article", ...)`
`product_purchase`	`ProductOrderService.handlePayment()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "product", ...)`
`health_checkin`	`HealthCheckinService.checkin()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "health_checkin", ...)`
`finance_checkin`	`FinanceCheckinService.checkin()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "checkin", ...)`
`emotion_checkin`	`EmotionCheckinService.checkin()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "emotion_checkin", ...)`
`appointment_submit`	`AssessmentAppointmentService.create()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "appointment", ...)`
`appointment_complete`	`AssessmentAppointmentService.complete()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "appointment", ...)`
`streak_daily`	`StreakService.checkStreak()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "streak", ...)`
`streak_milestone`	`StreakService.checkStreak()`	硬编码同上
`growth_task`	`GrowthTaskService.completeTask()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "growth_day", ...)`
`micro_action`	`MicroActionService.complete()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "micro_action", ...)`
`onboarding`	`OnboardingService.claim()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "onboarding", ...)`
`invite_milestone`	`InviteMilestoneService.check()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "invite_milestone", ...)`
`dimension_sync`	`DimensionEnergySyncService.sync()`	硬编码 `awardEnergy(childId, "dimension", ...)`

新增行为（5个，尚未实现）

behavior_code	触发位置	实现方式
`invite_friend`	`CommissionService.bindReferral()`	绑定推荐人时触发
`invite_family`	`FamilyInviteService.acceptByCode()`	家庭成员接受邀请时触发
`report_upload`	`HealthReportController.uploadAndParse()`	上传体检报告时触发
`plan_complete`	`GrowthPlanService.reviewPlan()`	完成成长计划时触发
`wisdom_report`	`DanAssessmentController.uploadReport()`	上传智测评报告时触发

改造步骤

第一步：替换现有硬编码调用（最小改动）

不改业务逻辑，只在 awardEnergy() 方法内部增加配置读取逻辑：

// EnergyService.awardEnergy() — 改造
public Map<String, Integer> awardEnergy(Long childId, String sourceType, Long sourceId, ...) {
    // 新增：先查 behavior_config
    EnergyBehaviorConfig config = matchBehaviorConfig(sourceType);
    if (config != null && config.getEnabled()) {
        // 使用配置的维度分配
        return awardByConfig(childId, config, sourceType, sourceId, totalAmount, description, daysToExpire);
    }
    // 无配置 → 原有逻辑（查 energy_source_config + Fallback）
    ...
}

这样所有现有调用代码不用改，只需要在 awardEnergy() 内部增加一个配置查询点。

第二步：添加配置数据

在 energy_behavior_config 表中插入预置数据，每个 sourceType 对应一条配置。

第三步：管理后台

实现管理后台的 CRUD 页面，让管理员可以：

启用/禁用某个行为
修改能量值
修改维度分配比例
查看各行为每日发放统计

energy-behavior-integration.md 9.6 KB Байнгын холболт Түүх Анхны өгөгдөл