多门店家政APP商家入驻，预约上门系统开发

一、系统核心架构设计

微服务架构

主库：MySQL存储用户、商家、订单核心数据，分库分表支持百万级数据量。

缓存层：Redis缓存热门服务、商家列表，降低数据库压力。

搜索引擎：Elasticsearch支持服务关键词搜索与地理位置筛选。

模块拆分：将用户端、商家端、管理员后台、订单调度、支付结算等拆分为独立服务，采用Spring Cloud或Dubbo框架实现高并发处理。

数据库设计：

分布式部署：使用Kubernetes容器化部署，支持弹性扩缩容，应对高峰期流量（如节假日预约高峰）。

多门店管理模型

门店数据结构：

json

	{
	"store_id": 1001,
	"name": "北京朝阳店",
	"location": {"lat": 39.92, "lng": 116.48},
	"services": ["保洁", "月嫂"],
	"business_hours": "08:00-20:00",
	"staff_count": 15
	}

服务范围配置：基于高德地图API划定门店服务半径（如5公里），超范围订单自动分配至邻近门店。

二、商家入驻系统开发

入驻流程设计

自定义服务类型（如深度保洁、家电清洗）、价格梯度（按面积/时长）、附加费用（如高空作业费）。

商家可添加多个门店，设置门店地址、服务项目、价格体系（如保洁每小时50元）。

员工信息录入（姓名、技能标签、空闲时段），支持批量导入Excel。

商家提交营业执照、服务资质证明（如家政服务许可证）、法人身份证等材料。

后台自动校验材料真实性（对接工商数据接口），人工审核通过后生成商家账号。

步骤1：资质审核

步骤2：门店与员工管理

步骤3：服务配置

商家权限控制

RBAC模型：商家管理员可分配店员角色（如客服、技师），限制操作权限（如仅客服可接单，技师仅查看个人排班）。

数据隔离：商家仅能查看自身门店数据，管理员可全局监控。

三、预约上门系统开发

用户预约流程

算法逻辑：

python

	def assign_order(order):
	# 1. 筛选附近3公里内空闲技师
	available_staff = Staff.filter(
	store_id=order.store_id,
	status="idle",
	skills__contains=order.service_type
	)
	# 2. 按评分与距离排序
	sorted_staff = sorted(available_staff, key=lambda x: (-x.rating, x.distance))
	return sorted_staff[0] if sorted_staff else None

派单策略：优先派单给评分高、距离近的技师，超时未接单自动转派。

填写服务地址、面积、特殊需求（如宠物家庭），系统自动计算费用（基础价+附加费）。

支持优惠券抵扣、会员折扣（如VIP用户享9折）。

用户通过LBS定位选择附近门店，筛选服务类型（如“擦玻璃”），查看实时可预约时段。

步骤1：服务选择

步骤2：订单提交

步骤3：智能派单

订单状态管理

技师迟到：自动触发补偿券（如10元无门槛券）。

用户取消：提前2小时取消免违约金，否则扣除30%订单金额。

状态流转：待支付 → 已支付/待派单 → 技师接单/服务中 → 待评价 → 已完成。

异常处理：

四、关键功能实现细节

实时定位与路径规划

使用高德地图API计算技师当前位置与用户地址的最优路线，预估上门时间（考虑交通拥堵）。

技师端APP实时更新位置，用户可查看技师移动轨迹（隐私保护：仅在服务前1小时显示）。

支付与结算系统

订单金额按比例分配（如平台抽成15%，商家85%）。

支持T+1日结，自动生成电子对账单。

支付方式：支付、支付宝、余额支付（用户预充值）。

分账逻辑：

评价与风控体系

用户频繁取消订单触发预警，限制其预约权限。

技师接单率低于60%自动下架排名。

评价维度：服务态度（5星）、专业技能（5星）、准时率（是/否）。

风控规则：

五、技术选型与优化

前端技术

APP端：原生APP框架，结合Vant Weapp组件库快速开发UI。

商家后台：Vue3 + Element Plus，支持响应式布局。

后端技术

语言与框架：Java（Spring Boot）+ Go（高并发服务）。

消息队列处理订单状态变更通知，避免短信/推送遗漏。

性能优化

首页服务列表缓存30分钟，技师位置数据缓存5分钟。

技师空闲时段使用Redis BitMap存储，快速查询可用时间段。

订单表按月份分表（如order_202501），提升查询效率。

数据库优化：

缓存策略：