在郑州做社区返利商城的第一天，我就感受到两个真实的问题：本地商家希望可控的返佣节奏，社区运营需要精确的用户画像支持促活。项目不是单纯搭一个电商小程序，而是要把返利结算、社群运营和线下门店的账务串成一条可审计的链路——这点往往被轻视，后来我反复踩坑后才有了更稳妥的技术选型。

      后端采用微服务切分：Order、Rebate、User、Community 四大边界上下文，Java 17 + Spring Boot 3 做主框架，部署在 Kubernetes。为什么不是单体？并不是追新潮，而是方便针对返利调度单独扩容与降级。配置中心用 Nacos，服务熔断选 Sentinel，消息中间件用 RocketMQ。实践感悟：微服务带来的运维复杂度必须与业务规模匹配，小团队不要过早切太多服务。

      返利规则的实现比预想复杂。我们把规则以 JSON 表达，自己实现了一个轻量表达式引擎来完成匹配计算，避免 Drools 的重量级依赖。结算采用 outbox + MQ 模式：事务内写 outbox 表，异步投递到 RocketMQ，消费者做账户变更并写幂等记录。遇到的实操问题是并发下重复支付与回退，最终用 Redis Lua 脚本做分布式扣减原子操作，再结合数据库乐观锁做二次兜底。

      社群运营部分更像数据工程。我们把用户行为作为事件流入 Kafka，再用 Flink 做实时分流到 ClickHouse 做聚合，运营侧用 Superset 做仪表盘与分群投放。实战提醒：不要把所有事件都采集，先定义关键事件和 Schema，频繁变更会让消费端维护成本爆表。分群推送用了 BFF 层拼接用户标签，避免前端重复计算。

      监控和故障排查成败关键。在一次本地促销高并发活动中，支付回调延迟导致大量订单处于待结算状态，我通过 Jaeger 链路追踪快速定位到 Redis 单节点成为热点。解决方式是分片、预热缓存和调整 Lua 脚本粒度；并把关键链路的 SLO 写进告警规则。经验告诉我：报警不要太泛，能指向具体服务和回溯日志才有价值。

      总结一下我的建议：优先保证幂等与可观测，返利结算走异步可靠投递并保留人工补偿链路；社群运营依赖准确事件模型与实时分群。技术上可以先用现成的组件拼出可迭代的方案，再按需替换底层实现。未来可能在个性化推荐上尝试轻量在线学习，但现在，稳定比花哨更重要。