在系统中，部分选项允许用户自定义一组特定值或进行动态添加。这些选项通常涵盖如支付方式、配送方式等日常操作中常用的参数。
为了确保系统的灵活性和可维护性，我们建议设计一个数据字典模块，并在后台进行集中管理。前端界面则通过向后端发起查询请求来获取所需数据。
由于系统可能涉及多种类型的数据，且每种类型下可能包含多个选项，因此后台数据库的设计应包括数据字典类型表和数据字典明细表两部分。
关于数据字典类字段的详细说明如下：
- id：唯一标识符，作为数据的主键。
- sn：序列号，这一标识符对于前端而言至关重要，用于查询特定类型的数据字典。
- name：名称字段，主要用于显示和识别不同类型的数据。
而对于数据字典明细字段的说明则包括：
- id：同样作为唯一标识符。
- name：用于显示的名称。
- types_id：外键类型id，用于关联多个数据字典明细至一个数据字典类型。
通常，后端会提供通过类型查询明细的接口，前端可以调用此接口并展示数据。但考虑到数据字典数据经常被查询且较少变动，为了提高效率，我们可以考虑将其缓存至Redis中。
在实施过程中，前端会通过网关调用系统中心，从而获取到缓存于Redis中的数据字典。这一过程提升了系统的响应速度和效率。
面对两个常见问题，我们进行了如下思考与应对策略：
问题一：若每个服务均进行系统中心数据字典的远程调用，将导致效率低下。
应对策略：通过数据缓存（如Redis）减少远程调用的频率，提高响应速度。
问题二：在微服务架构中，随着项目规模的扩大和管理数据字典的增多，管理难度逐渐增大。
总结来说，在单体架构的项目中，若规模不大且数据字典数据量相对较少，使用数据字典并配合缓存优化是可行的。在微服务架构中，由于涉及远程调用的效率问题以及项目规模的管理难度，我们建议直接在前后端之间写死固定值，并在发生变更时重新部署发布新版本。
最终结论是，根据项目架构和规模的不同，我们应灵活选择是否使用数据字典。在确保系统效率和可维护性的也要考虑管理的便捷性和未来的扩展性。