AI 调度智能助手&调度控制台&派单引擎&众包推单引擎
2026-04-29 21:38:55
行业：电商、生活服务
载体：IOS APP、安卓APP
技术：Java、JUnit、Log4j、Spring
业务和功能介绍
工作内容：
1. 负责锐跑调度控制台和取送餐指派功能全栈开发，基于策略模式开发，通过 SPI 插件化开发聚合
配送运力召回接口，提高接口复用率，实现骑手类型过滤、运单信息填充、背单任务、POI、AOI
信息填充；采用线程池并行处理+批量入参查询+异步调用 LBS，优化耗时从 450ms 到 72ms；
2. 开发 AI 调度智能助手的反向单智能判断功能，增加折返角、基于折返次数、骑手负载、ETR 余量
去判断反向单能力，基于 Friday 工作流建设 agent 大模型调用 API 链路，基于 cat 上传可观测指标
3. 特殊单（国补单、放心退）突破指改派次数限制开发，采用骑手-运单维度分布式锁，减少线程冲
突，屏蔽众包站长指派能力灰度站点开发，新增人单匹配规则，预约单派单过滤畅跑骑手，结合
骑手偏好和组合规则决策，同时设计分配失效监听和 D 端兜底机制
4. 为了减少跨机房网络开销和跨端 RPC 耗时过多，采用本地缓存 LocalStore 优先+远程服务调用
rhino 降级的策略，将评分模块获取推荐矩阵数据的耗时压低到 1ms 内，性能提升 62.5%
5. 采用 Mafka + 本地时间轮构建补偿消息，用延迟队列实现断点续传，提高数据一致性，减少派单
过滤矩阵上传 hive数据丢失率，从 0. 124%降低到 0.002%，提供故障转移，提高可用性
6. 定价上报特征链路的慢 SQL 优化，采用游标方式解决深分页问题，使用时间戳+NOT IN 解决重
复单查询问题，耗时从 0.45 秒降低到 0.29 秒，并且不随着分页深度的变化而变化，性能提升
52.475%；为了保护下游服务，避免定价服务被突发流量冲垮，新增异步处理和分片路由操作。为
了保证可靠性，mafka重试机制确保数据不丢失
其余工作：负责平时调度系统的 v3 引擎值班，协助排查修复 P1、P0 告警问题，gc 问题排查、单机故
障下线、机器扩容操作、排查关于异常运单和骑手不排单的业务问题，跨部门沟通解决问题；
1. 负责锐跑调度控制台和取送餐指派功能全栈开发，基于策略模式开发，通过 SPI 插件化开发聚合
配送运力召回接口，提高接口复用率，实现骑手类型过滤、运单信息填充、背单任务、POI、AOI
信息填充；采用线程池并行处理+批量入参查询+异步调用 LBS，优化耗时从 450ms 到 72ms；
2. 开发 AI 调度智能助手的反向单智能判断功能，增加折返角、基于折返次数、骑手负载、ETR 余量
去判断反向单能力，基于 Friday 工作流建设 agent 大模型调用 API 链路，基于 cat 上传可观测指标
3. 特殊单（国补单、放心退）突破指改派次数限制开发，采用骑手-运单维度分布式锁，减少线程冲
突，屏蔽众包站长指派能力灰度站点开发，新增人单匹配规则，预约单派单过滤畅跑骑手，结合
骑手偏好和组合规则决策，同时设计分配失效监听和 D 端兜底机制
4. 为了减少跨机房网络开销和跨端 RPC 耗时过多，采用本地缓存 LocalStore 优先+远程服务调用
rhino 降级的策略，将评分模块获取推荐矩阵数据的耗时压低到 1ms 内，性能提升 62.5%
5. 采用 Mafka + 本地时间轮构建补偿消息，用延迟队列实现断点续传，提高数据一致性，减少派单
过滤矩阵上传 hive数据丢失率，从 0. 124%降低到 0.002%，提供故障转移，提高可用性
6. 定价上报特征链路的慢 SQL 优化，采用游标方式解决深分页问题，使用时间戳+NOT IN 解决重
复单查询问题，耗时从 0.45 秒降低到 0.29 秒，并且不随着分页深度的变化而变化，性能提升
52.475%；为了保护下游服务，避免定价服务被突发流量冲垮，新增异步处理和分片路由操作。为
了保证可靠性，mafka重试机制确保数据不丢失
其余工作：负责平时调度系统的 v3 引擎值班，协助排查修复 P1、P0 告警问题，gc 问题排查、单机故
障下线、机器扩容操作、排查关于异常运单和骑手不排单的业务问题，跨部门沟通解决问题；
项目实现
Springboot +Mafka + MyBatis + Rhino +Squirrel +MySQL+Raptor+Oceanus+Vue
工作内容：
1. 负责锐跑调度控制台和取送餐指派功能全栈开发，基于策略模式开发，通过 SPI 插件化开发聚合
配送运力召回接口，提高接口复用率，实现骑手类型过滤、运单信息填充、背单任务、POI、AOI
信息填充；采用线程池并行处理+批量入参查询+异步调用 LBS，优化耗时从 450ms 到 72ms；
2. 开发 AI 调度智能助手的反向单智能判断功能，增加折返角、基于折返次数、骑手负载、ETR 余量
去判断反向单能力，基于 Friday 工作流建设 agent 大模型调用 API 链路，基于 cat 上传可观测指标
3. 特殊单（国补单、放心退）突破指改派次数限制开发，采用骑手-运单维度分布式锁，减少线程冲
突，屏蔽众包站长指派能力灰度站点开发，新增人单匹配规则，预约单派单过滤畅跑骑手，结合
骑手偏好和组合规则决策，同时设计分配失效监听和 D 端兜底机制
4. 为了减少跨机房网络开销和跨端 RPC 耗时过多，采用本地缓存 LocalStore 优先+远程服务调用
rhino 降级的策略，将评分模块获取推荐矩阵数据的耗时压低到 1ms 内，性能提升 62.5%
5. 采用 Mafka + 本地时间轮构建补偿消息，用延迟队列实现断点续传，提高数据一致性，减少派单
过滤矩阵上传 hive数据丢失率，从 0. 124%降低到 0.002%，提供故障转移，提高可用性
6. 定价上报特征链路的慢 SQL 优化，采用游标方式解决深分页问题，使用时间戳+NOT IN 解决重
复单查询问题，耗时从 0.45 秒降低到 0.29 秒，并且不随着分页深度的变化而变化，性能提升
52.475%；为了保护下游服务，避免定价服务被突发流量冲垮，新增异步处理和分片路由操作。为
了保证可靠性，mafka重试机制确保数据不丢失
其余工作：负责平时调度系统的 v3 引擎值班，协助排查修复 P1、P0 告警问题，gc 问题排查、单机故
障下线、机器扩容操作、排查关于异常运单和骑手不排单的业务问题，跨部门沟通解决问题；
工作内容：
1. 负责锐跑调度控制台和取送餐指派功能全栈开发，基于策略模式开发，通过 SPI 插件化开发聚合
配送运力召回接口，提高接口复用率，实现骑手类型过滤、运单信息填充、背单任务、POI、AOI
信息填充；采用线程池并行处理+批量入参查询+异步调用 LBS，优化耗时从 450ms 到 72ms；
2. 开发 AI 调度智能助手的反向单智能判断功能，增加折返角、基于折返次数、骑手负载、ETR 余量
去判断反向单能力，基于 Friday 工作流建设 agent 大模型调用 API 链路，基于 cat 上传可观测指标
3. 特殊单（国补单、放心退）突破指改派次数限制开发，采用骑手-运单维度分布式锁，减少线程冲
突，屏蔽众包站长指派能力灰度站点开发，新增人单匹配规则，预约单派单过滤畅跑骑手，结合
骑手偏好和组合规则决策，同时设计分配失效监听和 D 端兜底机制
4. 为了减少跨机房网络开销和跨端 RPC 耗时过多，采用本地缓存 LocalStore 优先+远程服务调用
rhino 降级的策略，将评分模块获取推荐矩阵数据的耗时压低到 1ms 内，性能提升 62.5%
5. 采用 Mafka + 本地时间轮构建补偿消息，用延迟队列实现断点续传，提高数据一致性，减少派单
过滤矩阵上传 hive数据丢失率，从 0. 124%降低到 0.002%，提供故障转移，提高可用性
6. 定价上报特征链路的慢 SQL 优化，采用游标方式解决深分页问题，使用时间戳+NOT IN 解决重
复单查询问题，耗时从 0.45 秒降低到 0.29 秒，并且不随着分页深度的变化而变化，性能提升
52.475%；为了保护下游服务，避免定价服务被突发流量冲垮，新增异步处理和分片路由操作。为
了保证可靠性，mafka重试机制确保数据不丢失
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主要流程：
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