在郑州本地餐饮商户做堂食+外卖一体化点餐系统时，问题往往不是功能堆积，而是“全场景”协同障碍。门店POS、外卖平台抓单、骑手调度、堂食排队、厨房打印、会员营销——这些模块在高峰期同时发力，容易出现数据不同步、接口超时、打印延迟等故障。我在项目里最先做的，是把痛点显性化：并发、最终一致性、以及与第三方门店硬件的契合度。

      技术选型上，我倾向微服务＋容器化：核心订单服务用Go实现以获得低延迟与轻量协程，后台结算与营销用Spring Boot处理复杂事务。数据层主库仍是MySQL，使用GTID+Debezium做CDC，变更流入Kafka，供搜索（Elasticsearch）和缓存（Redis）订阅，达到读写分离且近实时的业务视图。这套组合在实践中能把峰值写放平，缺点是运维门槛提高，需权衡。

      一致性策略不能用单体事务强制保障。我的做法是用幂等键与Saga补偿流程：下单生成全局事务ID，关键步骤（扣库存、发券、通知厨房）各自幂等并通过Kafka顺序消费；遇到失败则执行补偿命令。为了防止库存超卖，辅以Redis分布式锁和乐观锁版本号，实践证明对午餐高峰有效，但也带来了死锁排查的复杂性。

      接入硬件时，细节决定成败。厨房打印机多数是ESC/POS且需要GBK编码；推送通过MQTT或WebSocket做实时展示更稳定。移动端选Flutter以减少多端维护成本，业务层与原生设备交互采用平台通道封装打印、支付SDK；遇到断连，采用SQLite离线队列+启动后补单，这一点在网络差的老城区域尤其重要。

      运维与排查手段不应只靠日志。Go用pprof，Java用async-profiler做CPU/内存剖析；链路采用OpenTelemetry与Jaeger分布式追踪，所有请求携带trace-id，方便把业务异常追溯到慢SQL或第三方回调。网络类问题，我会用tcpdump定位TCP重传，再结合应用层日志判断是否为超时还是线程池耗尽。

      对接外卖平台与支付，需要把签名、时间窗、幂等都当作常规工程。微信/支付宝先在沙箱反复验证回调签名、重放攻击、退款幂等；美团/饿了么抓单建议用中间层做接入适配，避免平台变更直接影响核心订单逻辑。实践经验：多做契约测试（Pact），少靠生产环境试错。

      CI/CD用GitLab CI + Kaniko构建镜像，Kubernetes+Helm发布，监控通过Prometheus定义SLO/错误预算并用Grafana可视化。最后一条经验：别把所有优化同时上，先保证最致命的场景可回滚；迭代时以小步快跑、灰度发布为主，既能快速发现问题，也能把门店的真实反馈纳入设计。