一、生鲜系统订单状态提醒方案
1. 核心状态节点设计
- 订单创建:用户下单后立即推送(微信/短信/APP)
- 支付确认:支付成功/失败提醒(含失败原因)
- 分拣中:生鲜商品开始分拣时通知(含预计完成时间)
- 配送出发:骑手取货后推送(含骑手信息、联系方式)
- 配送中:实时位置推送(需集成地图API)
- 送达确认:用户签收后反馈(含评价入口)
- 异常状态:缺货/延迟/取消等特殊情况预警
2. 多渠道通知策略
- 优先级矩阵:
```
紧急程度 | 通知渠道
---------|---------
高 | 短信+APP推送+电话
中 | 微信+APP推送
低 | 站内信/邮件
```
- 用户偏好设置:允许用户自定义通知方式及频率
3. 智能提醒规则
- 时间敏感型商品:如冰鲜类提前2小时提醒配送进度
- 地理围栏触发:用户进入配送范围500米内自动推送
- 静默时段控制:22:00-8:00禁止短信/电话通知
二、万象源码部署方案
1. 部署前准备
- 环境要求:
```
操作系统:CentOS 7.6+ / Ubuntu 20.04+
数据库:MySQL 5.7+ 或 MongoDB 4.0+
中间件:Redis 5.0+ / RabbitMQ 3.8+
依赖库:Node.js 14+ / Python 3.7+
```
- 网络配置:
- 开放80/443(Web服务)
- 6379(Redis)
- 5672(RabbitMQ)
- 3306(MySQL)
2. 标准化部署流程
```mermaid
graph TD
A[源码解压] --> B[环境检测脚本]
B --> C{检测通过?}
C -->|是| D[依赖安装]
C -->|否| E[环境调整]
D --> F[配置文件生成]
F --> G[数据库初始化]
G --> H[服务启动]
H --> I[健康检查]
```
3. 关键配置项
```yaml
config/production.yml 示例
order:
notify:
sms:
enable: true
provider: aliyun
template_id: SMS_123456789
wechat:
appid: wx123456789
template_id: OPENTM400000001
timeout:
picking: 1800 分拣超时时间(秒)
delivery: 3600 配送超时时间(秒)
```
三、集成方案
1. 订单状态与通知系统对接
```java
// 伪代码示例
public class OrderStatusListener {
@RabbitListener(queues = "order.status.update")
public void handleStatusChange(OrderStatusEvent event) {
NotificationTemplate template = templateService.getByStatus(event.getStatus());
UserPreferences prefs = userService.getPreferences(event.getUserId());
notificationService.send(
event.getOrderId(),
template.getSubject(),
template.getBody(event),
prefs.getPreferredChannels()
);
}
}
```
2. 部署后验证清单
- [ ] 基础功能测试:创建订单→支付→分拣→配送→完成全流程
- [ ] 异常场景测试:缺货/退款/取消订单处理
- [ ] 性能测试:1000+并发订单处理能力
- [ ] 回滚方案验证:数据库备份恢复流程
四、运维建议
1. 监控指标:
- 订单处理延迟(P99 < 2s)
- 通知送达率(>99.5%)
- 系统资源使用率(CPU < 70%)
2. 告警规则:
```
- 连续5分钟通知失败率>5% → 触发P0告警
- 订单队列积压>100 → 触发P1告警
```
3. 日志管理:
- 保留30天操作日志
- 关键操作(如订单取消)记录操作人IP
五、实施路线图
| 阶段 | 时长 | 交付物 |
|--------|--------|---------------------------------|
| 需求确认 | 3天 | 功能清单、通知规则文档 |
| 环境准备 | 2天 | 服务器配置、域名备案 |
| 部署开发 | 5天 | 源码部署、接口联调 |
| 测试验收 | 3天 | 测试报告、操作手册 |
| 上线运行 | 1天 | 监控看板、值班表 |
建议采用蓝绿部署策略,新版本在灰度环境运行24小时无异常后,再切换生产流量。对于生鲜行业,建议特别加强凌晨时段(分拣高峰期)的系统监控。