分钟杂货配送应用程序：挑战、技术堆栈和关键决策

学习文章要努力，但是不要急！今天的这篇文章《分钟杂货配送应用程序：挑战、技术堆栈和关键决策》将会介绍到等等知识点，如果你想深入学习文章，可以关注我！我会持续更新相关文章的，希望对大家都能有所帮助！

Blinkit、Zepto、Swiggy Instamart 等应用程序近年来出现了巨大的增长。为了探索此类应用程序的挑战和复杂性，我决定创建一个类似的应用程序来了解如何在 10 分钟或更短的时间内将杂货送到您家门口。

问题陈述

所以基本上这些只是一个供应商电子商务网站，交货速度更快，不到一天，这里要解决的主要问题是如何找到该地区的送货代理，然后将他们分配给订单，该网站的其他功能应用程序与电子商务网站相同

作为一名自由职业者，我建立了相当多的电子商务平台，提供多种服务，这也不例外。

技术堆栈

作为一名主要使用 Django 作为后端和 React 作为前端的全栈开发人员，我选择了与我过去使用 Class To Cloud 作为前端的经验相同的方式，我选择了 React Native。

对于数据库，我使用 PorstgresSQL，因为我需要一个 SQL 数据库来更好地存储我使用 Redis 的内存数据库的数据。

后端

• 框架：Django
• 数据库：用于结构化数据存储的 PostgreSQL。
• 内存数据库：用于缓存和快速数据检索的Redis。

前端

• 框架：React Native（利用过去的 Class To Cloud 经验）。

库存管理的数据抓取

在构建项目时，我很快就处理了电子商务部分，例如产品和类别列表，但为了真实世界的数据。我需要抓取数据，我发现了一种使用 har 文件的非常新的方法。您可以在这里阅读有关此体验的更多信息。

我使用这些数据来创建应用程序的设计，结果证明效果很好，我从 Figma 设计和现有应用程序中获得了一些灵感。原来是这样的

设计灵感

对于应用程序的设计，我结合了：

1. Figma 模板.
2. 来自 Blinkit 和 Zepto 等现有应用程序的灵感。

屏幕设计

• 主屏幕
• 实时位置跟踪

实时位置跟踪

我没有使用移动架构和 GPS 系统的经验，我对这个主题进行了大量研究，发现每个人都在谈论使用 Kafka 进行位置更新。它是一个事件驱动的系统，可以轻松处理所有任务，但作为一个整体架构应用程序，我不想通过添加更多的 kafka 开销来使事情变得复杂，所以我想出了自己的解决方案。

我了解 Django 的缓存系统，但在使用 redis 并使其工作之前从未使用过它，您可以在这里详细了解这方面。

虽然我不认为这个系统很棒，但作为一个副项目，如果用户群非常少，我认为这个系统就很好了。如果我找到更好的方法来做到这一点，我会更新

经验教训

1. 技术堆栈决策：选择技术堆栈时平衡复杂性和性能的重要性。您不一定要采用每个人都建议的技术堆栈，而是选择能够完成您的用例并且您可以轻松维护的技术堆栈。

2. 实时更新：实时更新需要跨多个系统仔细同步。我仍在研究如何使这些更新更加安全可靠，以及如果该地区没有可用的驱动程序该怎么办。

3. 模块化架构：如果明天您需要扩展并且希望速度更快，那么将您的项目模块化，那么您应该只需要一个 ec2 实例就可以实现这一点。

未来的考虑因素

• 到目前为止，考虑到范围，我认为不需要在项目中添加更多内容，如果将来我决定将其作为产品发布，那么我会考虑更新
• 到目前为止，应用程序的状态只是分散项目并将其存储到数据库中，我可以添加分析功能，还可以添加一个应用程序供管理员在手机上查看数据。
• 使这个应用程序成为白标，任何人都可以使用这个应用程序，只需进行一些上下配置。

结论

构建 10 分钟杂货配送应用程序是一项具有挑战性但又有益的努力。通过正面解决运营和技术挑战并做出有关技术堆栈的战略决策，该应用程序为成功奠定了坚实的基础。随着应用程序的发展，它将继续发展，集成高级功能并进行扩展以满足不断增长的需求。

源代码

您可以在此处找到该应用程序的完整源代码。

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