在郑州的社区团购场景里，门店分布密集，库存与下单信息的时滞常把用户体验拉低。最初我把线下门店迁移到小程序端，遇到库存错配、发货延迟和客服高峰难以承受的矛盾。于是我把目标定在一个本地化、可扩展的团购专属平台，兼顾商家对接与高峰稳定。

      技术选型上，我采取分层微服务，前端仍以微信小程序为核心，后端用 NestJS + PostgreSQL，缓存 Redis，消息 RabbitMQ。初期用 Docker Compose 部署，逐步向 K8s 演进。这样的组合便于分阶段上线，也利于在郑州场景下做灰度试错。

      核心是下单-扣减-发货闭环。我把库存锁放在下单阶段，利用 Redis 分布式锁；支付回调幂等用全局键，事件总线驱动补偿逻辑。数据库采用乐观锁与版本号，关键查询走覆盖索引。实操中边界条件最难，我把问题拆成独立场景逐个验证。

      本地化场景要求就近派单与灵活自提。我把商家、地址、就近门店用地理区块表管理，前端通过定位与高德地图对接排序。配送端用简单的距离-库存-骑手状态打分，避免重复派单。为商家 ERP 对接做轻量 webhook，库存变更与到货通知能平滑推送。

      工具链方面，GitHub Actions、Harbor、Nginx+TLS是基础，Prometheus+Grafana做指标，ELK做日志，OpenTelemetry引入初版链路追踪，关键网关与服务的调用能看到 Jaeger 的轨迹。遇到瓶颈时，先看缓存命中、再看查询计划，锁竞争往往是被忽略的原因之一。

      排错时我会本地仿真与 k6 压测，遇到异常就回到数据库索引、锁策略与幂等设计。小程序端分包加载、降级缓存，网络波动时仍能保持首页可用。未来希望引入更细粒度的库存广播和离线缓存，提升线下门店对接效率，同时持续打磨故障演练与快速回滚能力。