# 数据清洗和存储架构分析 - 产品需求文档

## 概述

- **Summary**: 分析和评估现有的数据清洗和存储架构，该架构实现了完整的
  ETL（Extract-Transform-Load）流程，支持流式处理、多种数据源类型、动态策略选择和脏数据处理。
- **Purpose**: 理解当前架构的设计意图、核心组件、数据流程和扩展性，为后续优化和扩展提供依据。
- **Target Users**: 开发人员、架构师、数据工程师

## Goals

- 分析现有数据清洗和存储架构的设计和实现
- 识别核心组件和它们之间的交互关系
- 评估架构的扩展性、性能和可维护性
- 提供架构改进建议

## Non-Goals (Out of Scope)

- 实现新功能或修改现有代码
- 重构现有架构
- 性能基准测试
- 安全审计

## Background & Context

- 该架构位于 `com.qingjian.module.dm.clean` 包中
- 主要处理 Excel、CSV 等文件的导入和清洗
- 采用流式处理方式，支持大数据量文件的高效处理
- 使用工厂模式和策略模式实现动态组件选择
- 支持多种数据类型的清洗和加载

## Functional Requirements

- **FR-1**: 支持多种文件类型的读取（Excel、CSV）
- **FR-2**: 实现流式数据处理，逐行清洗和加载
- **FR-3**: 动态选择数据清洗和加载策略
- **FR-4**: 处理脏数据和错误记录
- **FR-5**: 支持批量数据存储
- **FR-6**: 优先处理特定类型的数据（如开户信息）

## Non-Functional Requirements

- **NFR-1**: 高性能处理大数据量文件
- **NFR-2**: 可扩展性，支持新增数据类型和处理策略
- **NFR-3**: 错误处理和恢复机制
- **NFR-4**: 线程安全的计数器和状态管理
- **NFR-5**: 资源管理和释放

## Constraints

- **Technical**: 基于 Java 语言，使用 Apache POI 和 FesodSheet 处理 Excel 文件
- **Business**: 需处理多种业务数据类型，包括交易数据、通话数据、人口信息等
- **Dependencies**: 依赖 Solon 框架进行依赖注入，使用 Hutool 工具库

## Assumptions

- 所有数据清洗器和加载器都正确实现了相应接口
- 数据模板配置信息已正确存储在全局缓存中
- 文件格式和编码信息正确配置

## Acceptance Criteria

### AC-1: 架构完整性分析

- **Given**: 完整的代码库和架构文档
- **When**: 分析架构的核心组件和数据流
- **Then**: 能够清晰描述架构的设计意图和工作原理
- **Verification**: `human-judgment`

### AC-2: 组件交互分析

- **Given**: 架构代码和组件关系
- **When**: 分析组件之间的交互和依赖关系
- **Then**: 能够识别关键的交互点和数据流向
- **Verification**: `human-judgment`

### AC-3: 扩展性评估

- **Given**: 架构设计和实现
- **When**: 评估架构的扩展性和可维护性
- **Then**: 能够识别扩展点和潜在的改进空间
- **Verification**: `human-judgment`

### AC-4: 性能评估

- **Given**: 架构实现和数据流
- **When**: 评估架构的性能特性
- **Then**: 能够识别性能瓶颈和优化机会
- **Verification**: `human-judgment`

## Open Questions

- [ ] 数据加载器的具体实现细节（如批量写入策略）
- [ ] 脏数据处理的具体存储方式
- [ ] 全局缓存的管理和更新机制
- [ ] 异常处理的完整流程
- [ ] 多线程处理的支持情况