一、功能概述
　　
　　配送问题警报功能旨在实时监控配送过程中的异常情况，及时通知相关人员处理，确保订单按时、准确送达，提升客户满意度。
　　
　　 二、核心需求分析
　　
　　1. 异常场景识别：
　　 - 配送超时（预计送达时间已过）
　　 - 配送员位置异常（长时间停滞或偏离路线）
　　 - 客户投诉/取消订单
　　 - 商品缺失或损坏
　　 - 天气/交通等外部因素影响
　　
　　2. 警报触发条件：
　　 - 预设阈值（如超时15分钟）
　　 - 实时数据对比（如实际位置与规划路线偏差）
　　 - 客户反馈即时触发
　　
　　3. 通知对象：
　　 - 配送员本人
　　 - 配送站管理员
　　 - 客服团队
　　 - 系统管理员
　　
　　 三、系统架构设计
　　
　　 1. 数据采集层
　　- GPS定位数据：配送员手机/设备实时位置
　　- 订单状态数据：从订单管理系统获取
　　- 客户反馈数据：来自APP/小程序的用户反馈
　　- 外部数据：天气API、交通状况API
　　
　　 2. 处理层
　　- 实时计算引擎：使用Flink/Spark Streaming处理实时数据
　　- 规则引擎：定义异常检测规则（Drools等）
　　- 机器学习模型：预测配送风险（可选）
　　
　　 3. 警报触发层
　　- 阈值比较：实时数据与预设规则对比
　　- 模式识别：检测异常行为模式
　　- 优先级排序：根据问题严重性分级
　　
　　 4. 通知层
　　- 多渠道通知：APP推送、短信、电话、邮件
　　- 分级通知：根据问题级别通知不同人员
　　- 确认机制：要求接收方确认收到警报
　　
　　 四、技术实现方案
　　
　　 1. 实时位置监控实现
　　```java
　　// 伪代码示例：配送员位置监控
　　public class DeliveryTracker {
　　 private static final double MAX_DEVIATION = 0.5; // 最大允许偏离距离(km)
　　
　　 public void checkPosition(DeliveryOrder order, GPSData currentPos) {
　　 Route plannedRoute = order.getPlannedRoute();
　　 Point expectedPos = plannedRoute.getExpectedPosition(System.currentTimeMillis());
　　 double distance = calculateDistance(currentPos, expectedPos);
　　
　　 if (distance > MAX_DEVIATION) {
　　 triggerAlert(order, "配送员偏离路线", AlertLevel.MEDIUM);
　　 }
　　 }
　　}
　　```
　　
　　 2. 超时预警实现
　　```python
　　 Python示例：超时预警
　　def check_timeout(order):
　　 current_time = datetime.now()
　　 if order.status == IN_TRANSIT:
　　 time_elapsed = (current_time - order.pickup_time).total_seconds() / 60
　　 if time_elapsed > order.estimated_time + 15: 　　 超时15分钟
　　 send_alert(order.id, "配送超时预警", "HIGH")
　　```
　　
　　 3. 警报通知服务
　　```javascript
　　// Node.js示例：通知服务
　　async function sendNotification(alert) {
　　 const recipients = getRecipients(alert.level);
　　
　　 recipients.forEach(async (recipient) => {
　　 if (recipient.preferSMS) {
　　 await smsService.send(recipient.phone, alert.message);
　　 }
　　 if (recipient.preferPush) {
　　 await pushService.send(recipient.deviceToken, alert.message);
　　 }
　　 // 记录通知日志
　　 await logNotification(alert, recipient);
　　 });
　　}
　　```
　　
　　 五、数据库设计
　　
　　 警报表(alerts)
　　| 字段名 | 类型 | 说明 |
　　|--------|------|------|
　　| id | bigint | 警报ID |
　　| order_id | bigint | 关联订单ID |
　　| alert_type | varchar | 警报类型 |
　　| level | varchar | 警报级别 |
　　| message | text | 警报内容 |
　　| status | varchar | 处理状态(未处理/已处理) |
　　| created_at | datetime | 创建时间 |
　　| resolved_at | datetime | 解决时间 |
　　
　　 警报接收记录表(alert_recipients)
　　| 字段名 | 类型 | 说明 |
　　|--------|------|------|
　　| id | bigint | 记录ID |
　　| alert_id | bigint | 关联警报ID |
　　| user_id | bigint | 接收用户ID |
　　| channel | varchar | 通知渠道 |
　　| sent_at | datetime | 发送时间 |
　　| acknowledged | boolean | 是否确认 |
　　
　　 六、前端展示
　　
　　1. 管理后台警报看板：
　　 - 实时警报列表（按级别排序）
　　 - 警报处理状态跟踪
　　 - 历史警报统计图表
　　
　　2. 配送员APP警报：
　　 - 弹窗提醒
　　 - 声音提示
　　 - 快速确认按钮
　　
　　 七、测试方案
　　
　　1. 单元测试：
　　 - 测试各种警报触发条件
　　 - 测试通知发送逻辑
　　
　　2. 集成测试：
　　 - 模拟配送过程触发警报
　　 - 验证多渠道通知功能
　　
　　3. 压力测试：
　　 - 模拟大量并发警报场景
　　 - 测试系统稳定性
　　
　　 八、部署与监控
　　
　　1. 部署方案：
　　 - 警报服务独立部署，确保高可用
　　 - 使用消息队列(Kafka/RabbitMQ)缓冲警报数据
　　
　　2. 监控指标：
　　 - 警报生成速率
　　 - 通知成功率
　　 - 平均处理时间
　　 - 误报率
　　
　　 九、优化方向
　　
　　1. 智能预警：
　　 - 基于历史数据的预测性警报
　　 - 配送员行为模式分析
　　
　　2. 自动化处理：
　　 - 对低级别警报自动处理
　　 - 智能路由调整建议
　　
　　3. 多语言支持：
　　 - 支持不同地区的语言通知
　　
　　通过以上方案实现，小象买菜系统能够有效监控配送过程，及时发现问题并通知相关人员，显著提升配送效率和客户满意度。