外卖平台

2026-04-02 18:11:52
行业:外卖跑腿、企业服务(saas)
载体:安卓APP、网站
技术:Java、Vue、Kafka、MySQL

业务和功能介绍

1.背景:本地餐饮商家数字化程度低,传统外卖平台抽成高 (20%-30%),中小商家利润微薄;同时用户对配送时效、食品安全、个性化推荐的需求日益增长。
2.目标:打造一个面向本地中小商家的轻量级外卖平台,降低商家入驻门槛和运营成本;为用户提供 30 分钟内送达的优质外卖服务;实现平台、商家、骑手三方共赢。
3. 用户端核心功能
首页模块:轮播图、分类导航、商家推荐、限时秒杀、满减活动
商家与商品模块:商家列表 (距离 / 销量 / 评分排序)、商家详情页、商品分类、商品详情、购物车
订单模块:下单结算、订单状态实时追踪、历史订单、订单评价、申请退款
个人中心:用户注册登录、地址管理、优惠券、收藏夹、客服中心
4. 商家端核心功能
店铺管理:店铺信息编辑、营业状态设置、配送范围设置
商品管理:商品上下架、分类管理、库存管理、价格调整
订单管理:接单 / 拒单、订单打印、出餐提醒、退款处理
数据统计:订单统计、营收统计、用户分析、评价管理
3. 骑手端核心功能
接单大厅:附近订单展示、抢单 / 派单、订单详情
配送管理:取餐导航、送达确认、异常订单上报
个人中心:收入统计、提现管理、评价查看、在线客服
5. 平台管理端核心功能
用户管理:用户列表、用户封禁、权限管理
商家管理:商家审核、商家封禁、店铺推荐
订单管理:订单查询、异常订单处理、退款审核
运营管理:活动管理、优惠券管理、轮播图管理
数据中心:平台整体数据统计、运营报表生成

项目实现

采用前后端分离 + 微服务架构,整体分为四层,遵循 "高内聚、低耦合" 原则,便于团队协作和后期扩展
1.按业务领域拆分微服务,每个服务独立开发、部署、运维
使用 API 网关统一入口,实现路由转发、认证授权、限流熔断
2.核心数据存储在 MySQL,热点数据缓存到 Redis,非结构化数据存储在 MongoDB
3.使用消息队列解耦服务,实现异步处理,提高系统吞吐量
引入分布式事务保证数据一致性,使用分布式锁解决并发问题
我在项目中担任后端开发工程师,主要负责订单服务、骑手服务、消息通知服务三个核心模块的设计与开发,同时参与了整体架构的讨论和设计。

示例图片视频


姚门弟
30天前活跃
方向: 移动端-安卓、人工智能-AI应用开发、
交付率:100.00%
相似推荐
C++分布式RPC框架-AetherRPC
为微服务场景自研的C++ RPC框架,解决服务间高性能通信问题。 核心功能:①服务注册与发现,节点上下线自动感知;②多策略负载均衡(随机/轮询/一致性哈希);③节点故障自动转移,调用方无感切换;④连接池管理与断线指数退避自动重连。适用于后端服务拆分、分布式系统教学与企业内部微服务改造。
面向感知任务的大模型智能体记忆压缩优化系统‑AgentMemoryOpt-AgentMemoryOpt
本系统针对感知类智能Agent存在记忆上下文冗余、token消耗过高问题,设计记忆筛选与压缩算法。实现对Agent历史感知对话、环境观测记录做过滤、摘要压缩,减少大模型输入token开销。提供API接口,可对接各类感知Agent,完成多组对比实验,验证压缩后Agent任务效果损失可控,显著降低调用成本,可用于智能体原型开发与学术研究。
科技门户云平台管理系统
系统以门户首页为总控中心,主要功能模块如下: 【门户首页】提供快捷操作入口(创建虚拟机、上传文件、发布应用、系统备份等)、通知公告、资源概览图表、资源明细卡片(虚拟机/物理机/云存储/容器)、健康状态评分、告警信息、多云平台状态、最近操作日志与活动记录等一站式总览能力。 【资源管理】涵盖虚拟机管理、物理机管理、云存储管理、容器管理,支持资源列表查询、状态监控、使用率统计与资源警报展示。 【运营管理】提供运营分析页面,支持平台运营数据统计、用户行为分析与资源使用趋势可视化。 【监控管理】包含网络拓扑展示、操作系统性能监控、服务器硬件监控、存储信息监控,实时展示 CPU/内存/磁盘/网络等指标及硬件告警。 【业务管理】提供大数据中心对接页面,展示 4A 统一账号认证授权审计管理能力及与大数据平台的集成方案。 【大屏展示】提供全屏数据可视化大屏,集中展示资源使用情况、系统运行状态、告警分布、地理节点及实时数据图表,支持全屏/刷新控制,适配指挥中心展示场景。 【系统管理】涵盖用户管理、角色权限管理(功能权限树形配置)、日志审计(操作记录查询与详情)、系统配置、备份恢复等后台管理能力。 全系统采用暗色科技风 UI 设计(深蓝/紫渐变 + 动态粒子背景),顶部导航与侧边栏双导航结构,响应式布局适配桌面端与移动端。
单机键值存储引擎-kvs-system
项目地址:https://github.com/thedevplus/kvs-system 1、立项背景和目标 基于PingCap的Practical Networked Applications in Rust,使用 Rust 从零实现一个高性能日志结构键值存储系统。目标是深入掌握存储引擎设计(Bitcask 模式)、并发线程池架构、自定义网络协议与性能调优等系统编程核心能力,并通过 Criterion 基准测试与 Sled 等生产级引擎横向对比,验证自研方案的吞吐表现。 2、软件功能、核心功能模块 - Bitcask 存储引擎 (src/kvs.rs):追加写日志 + 内存 HashMap 索引,1 MiB 段轮转,O(1) 点读取经 read_at 定位,后台压缩线程按陈旧条目阈值触发,原子替换索引,WAL。 - 可插拔线程池 (src/thread_pool.rs):统一 spawn API,三种后端——Naive(一任务一线程)、SharedQueue(定长 worker + crossbeam 通道,含 catch_unwind 容错)、Rayon(工作窃取,第三方对比库)。 - 自定义 TCP 线协议 (src/protocol.rs):2 字符 opcode + 双 tab 分隔的行帧格式,手写 Serde 序列化/反序列化,Set/Get 共用 value 帧,错误码内联消息。 - 客户端连接池 (src/client.rs):预建立多条长连接,AtomicUsize 轮询分配请求,读写半分离避免锁竞争,双包 Sd 实现优雅关闭。 - CLI 与库双模式 :支持命令行(kvs-client/kvs-server)和 Rust 库两种调用方式。 3、业务流程、功能路径描述 - 写入路径 :客户端构造 ClientArgs → 协议层序列化为 st 帧 → 连接池原子轮询选连接写入 → 服务端线程池 spawn 处理 → 追加写日志段 + 更新内存索引 → 返回成功响应。 - 读取路径 :客户端发送 gt 帧 → 服务端查询 HashMap 获取 KvPointer{log,pos,sz} → read_at 精确定位读取 → 命中返回值 / 未命中返回 Gn。 - 压缩路径 :后台线程监测陈旧条目达 1000 → 重写活跃记录到新段 → 写锁下原子替换索引 → 两级反压(yield_now + sleep)防止写饥饿。 - 关闭路径 :客户端发 Sd 到池连接置 exit_status 标志 → 再经新 TcpStream::connect 发 Sd 唤醒阻塞的 accept 循环 → 服务端优雅退出。
大众点评开发
1.1 立项背景 大众点评由张涛于2003年4月在上海创立。立项的背景主要有以下几个方面: 时代背景:2003年正值移动互联网开始兴起之际,人们希望能够更方便、更智能地获取餐饮消费等信息。同时,自2003年以来,每年的政府工作报告都明确表示要“扩大内需、刺激消费”,生活服务领域迎来了巨大的发展机遇。 用户痛点:2003—2004年,在上海众多餐馆中寻找合适的就餐地点是一件困难的事情,缺少有效的信息获取渠道。消费者需要一种能够便捷获取本地生活服务商家信息、消费评价的途径。 灵感来源:大众点评受美国《查氏餐馆评鉴》和欧洲《米其林餐饮指南》的启发,结合Web2.0理念而建,初期以餐饮点评信息聚合为核心业务。 1.2 发展目标 大众点评的愿景是“帮助用户找到、发现并体验真实世界的美好”。作为美团公司旗下聚焦本地生活吃喝玩乐的消费方式分享平台,大众点评帮助用户探索和发现城市内外的精彩好去处。 从业务发展来看,平台经历了几个关键阶段: 早期探索(2003年起) :以餐饮点评信息聚合为核心,逐步构建用户评价体系 稳步提升:业务从单纯的餐饮搜索拓展至“吃喝玩乐”全品类,为城市白领提供本地生活服务发表评论、分享信息的平台 合并发展(2015年) :与美团合并,融入新美大商业版图
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服