订单处理系统 Order Processing System
stateDiagram-v2
[*] --> Created: 用户下单
Created --> Confirmed: 商家接单
Confirmed --> Preparing: 开始制作
Preparing --> ReadyForPickup: 制作完成
ReadyForPickup --> PickedUp: 骑手取餐
PickedUp --> Delivering: 开始配送
Delivering --> Delivered: 送达
Delivered --> Completed: 确认收货
Completed --> [*]
Created --> Cancelled: 取消订单
Confirmed --> Cancelled: 异常取消
Cancelled --> [*]
订单生命周期管理
- 订单创建与验证:参数校验、库存校验、用户资格校验
- 订单状态机:状态流转、状态约束、状态监控
- 订单分发:商家自动接单、骑手智能派单
- 订单跟踪:全流程状态追踪、异常监控
- 订单完成:自动收货、评价处理
技术栈:Spring State Machine, Redis, MySQL
异常处理机制
- 超时处理:商家超时、配送超时、支付超时
- 订单取消:取消规则、退款处理、资源释放
- 异常补偿:自动重试、人工介入、补偿策略
- 数据一致性:分布式事务、最终一致性保证
- 降级策略:高峰期订单调控、优先级处理
技术栈:Seata, RocketMQ, Redis
99.99%
订单处理成功率
<100ms
订单创建耗时
2000+
订单峰值/秒
智能调度系统 Smart Dispatch System
flowchart TB
A[订单接入] --> B{运力分析}
B --> C[骑手筛选]
B --> D[路径规划]
C --> E[骑手评分]
C --> F[位置匹配]
D --> G[时间预估]
D --> H[路径优化]
E --> I[派单决策]
F --> I
G --> I
H --> I
I --> J[订单分配]
J --> K[实时监控]
智能调度引擎
- 多目标优化:配送时效、骑手收入、用户体验
- 实时路况:基于历史和实时数据的路况分析
- 天气影响:天气因素对配送的影响评估
- 高峰预测:基于机器学习的订单高峰预测
- 动态调度:实时订单流量的动态调度策略
技术栈:TensorFlow, Python, Kafka
路径规划系统
- 多点取送优化:多订单配送路径优化
- 时间窗口约束:考虑商家、用户时间要求
- 动态路径调整:基于实时路况的路径调整
- 区域热力分析:配送区域热度分析
- 调度策略优化:基于历史数据的策略优化
技术栈:GeoHash, ElasticSearch, Redis
调度算法核心指标:
- 平均配送时长:28分钟
- 准时率:95%以上
- 骑手满意度:90%以上
- 用户满意度:95%以上
智能定价系统 Dynamic Pricing System
flowchart TB
A[订单输入] --> B[基础定价]
B --> C{动态因素}
C --> D[天气影响]
C --> E[时段系数]
C --> F[区域系数]
C --> G[供需关系]
D --> H[最终定价]
E --> H
F --> H
G --> H
H --> I[价格展示]
基础定价模块
- 起步价规则:基础距离和起步价计算
- 距离加价:阶梯式距离加价规则
- 重量附加费:商品重量影响因素
- 特殊时段费:特殊时间段加价
- 区域加价:特殊区域价格调整
技术栈:Spring Cloud, Redis
动态调价系统
- 实时供需:基于供需关系的价格调节
- 天气影响:恶劣天气的价格调整
- 节假日策略:节假日特殊定价
- 活动联动:营销活动的价格联动
- 配送难度:特殊区域的难度系数
技术栈:Machine Learning, Python
95%
价格接受率
+20%
骑手收入提升
-15%
客诉率下降
骑手管理系统 Rider Management System
flowchart TB
subgraph 骑手生命周期
A[注册入驻] --> B[培训认证]
B --> C[排班管理]
C --> D[接单配送]
D --> E[考核评估]
E --> C
end
subgraph 实时管理
F[轨迹跟踪] --> G[异常预警]
G --> H[实时调度]
H --> I[绩效统计]
end
排班调度系统
- 智能排班:基于历史数据的需求预测
- 人力调配:高峰期运力补充策略
- 区域划分:配送区域的智能划分
- 时段管理:高峰时段的人力保障
- 激励机制:高峰时段的奖励策略
技术栈:Spring Cloud, Redis, MySQL
绩效考核系统
- 配送效率:单均配送时长评估
- 服务质量:用户评价、投诉率
- 工作量:完成订单数、工作时长
- 异常处理:异常订单处理能力
- 规范遵守:交通违规、着装规范
技术栈:Apache Flink, Elasticsearch
轨迹管理系统
- 实时定位:GPS实时位置追踪
- 轨迹记录:行驶轨迹完整记录
- 异常识别:异常行为自动识别
- 电子围栏:区域限制与预警
- 路径分析:最优配送路径建议
技术栈:GeoHash, MongoDB, Kafka
80%
准时送达率
4.8
骑手平均评分
85%
骑手留存率
商家管理系统 Merchant Management System
stateDiagram-v2
[*] --> Registration: 商家注册
Registration --> Verification: 资质审核
Verification --> Training: 平台培训
Training --> Active: 开店营业
Active --> Suspended: 违规处理
Suspended --> Active: 整改完成
Active --> Terminated: 终止合作
Terminated --> [*]
商家入驻管理
- 资质审核:营业执照、食品经营许可
- 信息认证:店铺信息、经营者身份
- 合同管理:电子合同签署与管理
- 培训认证:食品安全、平台规范
- 分级管理:商家等级评定与管理
技术栈:OCR, Spring Cloud, MongoDB
店铺运营管理
- 商品管理:菜品上架、价格调整
- 订单处理:接单、制作、出餐
- 营业时间:营业设置、临时休息
- 库存管理:库存预警、自动下架
- 活动管理:优惠券、满减活动
技术栈:Spring Cloud, Redis, MySQL
结算系统
- 收入结算:订单收入自动结算
- 佣金计算:平台佣金智能核算
- 账单管理:日结算、周结算、月结算
- 发票管理:电子发票自动开具
- 异常处理:差错处理、退款处理
技术栈:Apache Flink, MySQL, Redis
T+1
结算周期
99.9%
结算准确率
<5min
商家响应时间
用户体验系统 User Experience System
flowchart TB
A[用户下单] --> B[智能推荐]
A --> C[地址管理]
B --> D[订单确认]
C --> D
D --> E[支付处理]
E --> F[订单跟踪]
F --> G[配送评价]
G --> H[售后服务]
智能推荐系统
- 个性化推荐:基于用户画像的商家推荐
- 热门推荐:实时热度榜单
- 场景推荐:用餐场景智能推荐
- 优惠推荐:个性化优惠方案
- 新品推荐:新商家、新品推荐
技术栈:TensorFlow, Redis, Elasticsearch
配送体验优化
- 实时追踪:骑手实时位置展示
- 时效预估:智能预估送达时间
- 异常处理:配送异常实时通知
- 通信系统:用户骑手即时通讯
- 投诉处理:一键投诉快速处理
技术栈:WebSocket, Redis, MongoDB
评价反馈系统
- 多维度评价:商家、骑手、平台评价
- 智能分析:评价文本情感分析
- 问题分类:自动问题分类处理
- 评分体系:动态评分权重计算
- 反馈跟进:差评自动跟进处理
技术栈:NLP, Elasticsearch, Redis
4.8
用户满意度
<1min
投诉响应时间
98%
问题解决率