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pjcloud-hardware/pjcloud-hardware-api/src/main/java/com/bsd/pjcloud/hard/api/vo/order/HardCanteenUserApptDishStatisticsVo.java

@@ -7,7 +7,9 @@ import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
 
 /**
- * 用户预约按餐段和菜品快照聚合的统计数据。
+ * 用户预约按餐段、商品 ID 和下单菜品名称快照聚合的统计数据。
+ *
+ * <p>商品 ID 相同但名称快照不同的历史订单会拆分展示，避免商品 ID 被菜谱复用后串入错误名称。</p>
  */
 @Data
 @Schema(description = "食堂用户预约菜品统计")
@@ -21,7 +23,7 @@ public class HardCanteenUserApptDishStatisticsVo {
     @Schema(description = "菜品名称")
     private String productName;
 
-    /** 当前菜品统计项实际涉及的商品 ID；正常数据仅有一个，历史商品 ID 为空时不写入集合。 */
+    /** 当前名称快照统计项实际涉及的商品 ID；正常数据仅有一个，历史商品 ID 为空时不写入集合。 */
     @Schema(description = "商品ID集合")
     private List<Long> productIds = new ArrayList<>();
 

pjcloud-hardware/pjcloud-hardware-api/src/main/java/com/bsd/pjcloud/hard/api/vo/order/HardCanteenUserApptStatisticsSummaryVo.java

@@ -47,7 +47,7 @@ public class HardCanteenUserApptStatisticsSummaryVo {
     @Schema(description = "餐段统计")
     private List<HardCanteenUserApptMealStatisticsVo> meals = new ArrayList<>();
 
-    /** 按餐段和商品 ID 聚合的菜品份数；历史商品 ID 缺失时按菜品名称兜底。 */
+    /** 按餐段、商品 ID 和下单名称快照聚合的菜品份数；历史商品 ID 缺失时按菜品名称兜底。 */
     @Schema(description = "菜品统计")
     private List<HardCanteenUserApptDishStatisticsVo> dishes = new ArrayList<>();
 }

pjcloud-hardware/pjcloud-hardware-biz/src/main/java/com/bsd/pjcloud/hard/service/impl/order/HardCanteenApptTotalServiceImpl.java

@@ -1076,7 +1076,7 @@ public class HardCanteenApptTotalServiceImpl implements HardCanteenApptTotalServ
         /** 餐段编码到餐段聚合结果的有序映射。 */
         private final Map<String, MealStatisticsAccumulator> meals = new LinkedHashMap<>();
 
-        /** 餐段和商品身份到菜品聚合结果的有序映射；商品 ID 缺失时使用名称兼容历史数据。 */
+        /** 餐段、商品 ID 和名称快照到菜品聚合结果的有序映射；商品 ID 缺失时仅使用名称兼容历史数据。 */
         private final Map<String, DishStatisticsAccumulator> dishes = new LinkedHashMap<>();
 
         /**
@@ -1120,15 +1120,16 @@ public class HardCanteenApptTotalServiceImpl implements HardCanteenApptTotalServ
                     dishCount += count;
                     meal.dishCount += count;
                     String productName = normalize(car.getProductName(), "未命名菜品");
-                    // 同一商品的历史名称快照可能带有空格或不可见字符，优先按商品 ID 聚合可避免页面出现同 ID 重复行。
-                    String productKey = car.getProductId() == null ? "name:" + productName : "id:" + car.getProductId();
-                    String dishKey = hourType + "\u0000" + productKey;
+                    // 商品 ID 可能被后续菜谱复用，名称快照必须同时参与分组，避免历史菜品被错误并入当前名称。
+                    String productIdentityKey = car.getProductId() == null ? "name" : "id:" + car.getProductId();
+                    String productNameKey = StrUtil.cleanBlank(productName);
+                    String dishKey = hourType + "\u0000" + productIdentityKey + "\u0000" + productNameKey;
                     DishStatisticsAccumulator dish = dishes.computeIfAbsent(dishKey,
                             key -> new DishStatisticsAccumulator(hourType, productName, car.getProductPic()));
                     if (car.getProductId() != null) {
                         dish.productIds.add(car.getProductId());
                     }
-                    // 同餐段同名菜品合并时优先保留首个非空快照图片，兼容早期订单未保存图片的情况。
+                    // 同餐段、同商品和同名称快照合并时优先保留首个非空图片，兼容早期订单未保存图片的情况。
                     if (StrUtil.isBlank(dish.productPic) && StrUtil.isNotBlank(car.getProductPic())) {
                         dish.productPic = car.getProductPic();
                     }