分钟杂货配送应用程序：挑战、技术堆栈和关键决策

快速杂货配送应用：10 分钟挑战

Blinkit、Zepto 和 Swiggy Instamart 等快速商务应用程序的受欢迎程度呈爆炸式增长。为了了解此类服务的复杂性，我构建了一个类似的应用程序，专注于在 10 分钟内交付杂货。

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核心问题

这些应用程序本质上是单一供应商电子商务平台，优先考虑快速交付（不到一天）。最大的障碍？有效地将送货代理与订单实时连接起来。 其他电子商务功能仍然是标准的。 作为一名拥有丰富电子商务开发经验的自由职业者，这个项目呈现出一个熟悉而又充满挑战的景象。

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技术栈

利用我的专业知识，我选择了 Django（后端）和 React Native（前端）架构。 这个选择与我之前在 Class To Cloud 上的工作一致。 PostgreSQL 作为结构化数据的主数据库，辅以 Redis 进行内存缓存。

后端

• 框架：Django
• 数据库：PostgreSQL（结构化数据）
• 缓存：Redis（快速数据检索）

前端

• 框架：React Native

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库存数据：抓取解决方案

我快速实现了核心电子商务功能（产品和类别列表）。 为了使用真实数据填充应用程序，我使用 HAR 文件进行数据抓取（详细信息请参阅另一篇文章）。这些数据为应用程序的设计提供了依据，从 Figma 模板以及 Blinkit 和 Zepto 等现有应用程序中汲取灵感。

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设计灵感与屏幕

该应用程序的设计融合了 Figma 模板与 Blinkit 和 Zepto 的设计元素。

关键屏幕

• 主屏幕
• 实时位置跟踪

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实时位置跟踪：定制解决方案

由于缺乏移动架构和 GPS 方面的经验，我进行了广泛的研究。 许多解决方案都涉及 Kafka 来进行位置更新。然而，为了避免将 Kafka 添加到这个整体应用程序的开销，我使用 Django 的缓存系统和 Redis 开发了一个自定义解决方案。 虽然这种方法适用于小型用户群，但可能需要针对更大规模的部署进行改进。 我会根据需要探索更好的解决方案。

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主要学习内容

1. 技术堆栈选择：选择正确的技术堆栈需要平衡复杂性和性能。 优先考虑满足您的需求并符合您的技能的解决方案。
2. 实时挑战：实时更新需要仔细的系统同步。 确保可靠性，尤其是处理没有可用驱动程序的场景，仍然是未来发展的重点。
3. 模块化设计：模块化架构对于可扩展性和快速部署至关重要。 模块化设计使扩展（例如添加 EC2 实例）变得更加容易。

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未来的增强

目前，该应用程序专注于订单交付和数据库存储。 未来的改进可能包括：

• 分析：添加全面的分析。
• 管理应用程序：开发用于移动数据访问的配套管理应用程序。
• 白标：启用白标以供更广泛的客户使用。

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结论

创建 10 分钟杂货配送应用程序面临着巨大的挑战。 通过战略性地解决运营和技术障碍并做出明智的技术堆栈决策，该项目提供了坚实的基础。 未来的迭代将融入先进的功能并解决可扩展性以满足不断增长的需求。

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源代码

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