教培行业约课系统

旨在解决传统线下培训机构在课程预约、会员管理、数据统计等方面效率低下、信息不透明的问题。项目亮点包括：构建抽奖活动和排行榜等互动模块提升用户活跃度；开发功能完善的后台管理系统，支持课程推荐、店长看板、销售漏斗分析等核心数据展示，助力精细化运营；通过从Python迁移到Golang的技术重构，显著提升了系统性能与稳定性，满足高并发场景下的业务需求。
项目包含小程序端和后台管理两大系统。小程序端包括课程预约、抽奖活动、积分排行榜、个人中心等模块，用户可便捷完成选课、签到、参与活动和查看学习记录；后台管理系统涵盖课程推荐、课程表管理、店长数据看板、销售漏斗分析、续费跟进统计、约课奖励配置等多个功能模块，帮助运营人员全面掌握门店运营状况，提升转化效率与管理水平。整体系统通过数据驱动实现精细化教学与会员运营。

项目角色、开发周期与职责
本项目由前后端共5人组成，包括产品经理、UI设计师、前端工程师和后端开发人员，整体开发周期约3个月。我担任后端核心开发人员，主要负责基于 Golang 和 Python 的服务端模块设计与开发，包括抽奖活动、排行榜、后台数据统计、课程推荐等功能；同时主导从 Python 向 Golang 的代码迁移工作，优化系统性能并编写详细开发文档，保障项目的顺利推进与长期稳定运行。

技术栈、架构与实现亮点/难点
项目采用 Golang + Gin 框架 构建后端服务，结合 Python 实现部分业务逻辑处理，使用 MySQL 作为主数据库，Redis 缓存热点数据提升访问效率，RocketMQ 实现异步任务队列与服务解耦。整体采用前后端分离架构，后端提供统一 RESTful API 接口供小程序和管理后台调用。

亮点：通过重构原有 Python 项目至 Golang，显著提升接口响应速度与并发处理能力；抽奖与排行榜模块采用 Redis 高效实现限流与排名计算；后台数据看板支持多维度聚合查询，满足复杂统计需求；课程推荐模块结合用户行为进行简单画像构建，提高推荐精准度。

难点：在数据统计模块中需兼顾实时性与性能，涉及大量聚合查询与缓存策略优化；抽奖活动模块需保证高并发下的幂等性和奖品发放一致性；迁移过程中需确保新旧系统数据兼容与平滑过渡，避免影响线上业务。