第9章 电商数据仪表盘重构案例（中风险）
"重构的挑战不在于推倒重来，而在于为一架飞行中的飞机更换引擎。这需要精准的诊断、周密的设计和无缝的协作。"
项目概述
在完成了低风险的“绿地”项目后，我们进入一个更真实、更复杂的场景：重构。本章将通过一个电商数据仪表盘（Dashboard）的重构案例，完整展示“团队Vibe Coding”在应对历史遗留代码、复杂数据迁移和高性能要求等“棕地”项目时的威力。
项目基本信息
| 项目属性 | 详细信息 |
|---|---|
| 项目名称 | 增长分析部-核心数据仪表盘重构 |
| 风险等级 | 中风险（核心业务数据，高层关注，涉及数据迁移） |
| 团队规模 | 5人（前端2人、后端2人、数据工程师1人） |
| 开发周期 | 6周 |
| 技术栈 | 旧: jQuery, PHP, MySQL 新: Vue.js (Vite), FastAPI, ClickHouse, Redis |
核心挑战：为什么是“中风险”？
- 无法理解的“祖传代码”：旧系统由已离职员工开发，几乎没有文档，业务逻辑与数据查询耦合在大量PHP脚本中，难以理解和维护。
- “慢”到无法忍受：随着数据量增长，旧仪表盘加载核心指标（如GMV, DAU）平均需要超过30秒，业务方怨声载道。
- 数据迁移的风险：需要将数亿条历史销售数据从MySQL迁移到ClickHouse，必须保证数据零丢失、零错误。
- 无缝切换要求：在重构期间，旧系统必须保持运行。新旧系统需要并行存在一段时间，并保证数据一致性，最后实现无缝切换。
项目架构图：从“巨石”到“现代”
旧系统架构 (Before):
mermaid
graph TD
A[用户浏览器 (jQuery)] --> B{Apache服务器};
B --> C[PHP后端 (业务逻辑 + SQL查询)];
C --> D[MySQL数据库 (单体)];新系统架构 (After):
mermaid
graph TD
subgraph "用户端"
A[浏览器 (Vue.js App)]
end
subgraph "应用层"
B[Nginx网关] --> C[FastAPI后端 (微服务)];
end
subgraph "数据与缓存层"
D[ClickHouse (OLAP分析)]
E[Redis (查询缓存)]
end
subgraph "数据同步"
F[MySQL (源数据)] --> G[ETL同步脚本] --> D
end
A --> B;
C --> E;
C --> D;团队协作亮点
- AI协作的遗留代码分析：利用AI阅读和理解旧的PHP和SQL代码，生成文档和迁移逻辑。
- 文档驱动的重构：先编写新系统的API和数据模型文档，再进行编码，确保团队对新架构有统一的认知。
- AI生成复杂数据查询：利用AI将旧的、低效的MySQL查询，改写为针对ClickHouse优化的、高性能的OLAP查询。
- AI协作的数据验证：利用AI编写数据比对脚本，验证数据从MySQL到ClickHouse迁移后的一致性。
本章内容导航
本章将按照重构项目的生命周期，详细展开以下内容：
- 遗留代码的智能考古与文档生成
- AI协作的数据迁移策略与验证
- 高性能后端的重构与查询优化
- 现代前端的组件化重写
- 新旧系统并行与无缝切换
本章小结： 中等风险的重构项目是每个成长型公司都会面临的挑战。它考验的不仅是团队的技术攻坚能力，更是协作的严谨性和流程的可靠性。本案例将展示，“团队Vibe Coding”模式如何通过AI赋能，将这一棘手的过程变得清晰、高效和可控。
下一章预告： 第10章将挑战本书的最高难度——一个高风险的、涉及核心交易链路的AI功能重构案例。
详细内容：