在郑州多家医院做预约挂号系统对接时，我最先碰到的不是技术选型，而是数据口径不统一：科室编码、号源粒度、就诊流程在不同HIS里各不相同。于是我们把“适配器优先”作为首要策略：在微服务边缘用一层轻量适配器（Spring Boot + Spring Cloud Gateway）把医院的SOAP/REST、HL7 v2 或自建接口统一映射到内部契约（OpenAPI），这一步在后期减少了大量对接成本——实操中我反复证明，先做一套可插拔的转换层比硬改所有医院系统更省力。

      数据同步选择了CDC+消息队列的组合：用Debezium监控医院侧MySQL变更，推到Kafka，再由消费者完成预约缓存与搜索索引更新。好处是最终一致性易于保证，坏处是事务边界复杂，尤其是号源扣减与支付确认需准实时一致。我在实现时把号源锁定设计成两阶段：先在Redis加短时分布式锁（SETNX+expire），并写入Kafka做幂等检查；支付回调再由后端确认并最终写入HIS，这样既避免了超售，也兼顾性能。

      支付链路整合微信与支付宝时，证书与签名成为最大的隐患。集成经验告诉我，千万别把私钥裸存代码库；用云端KMS（或医院可接受的国密方案）管理密钥，所有下单与回调验证在后端完成，前端只拿到短期的订单令牌。另一个细节是对回调做幂等处理：存储回调流水号，重复回调直接返回成功；同时保留补偿机制，定期对账并把异常通过消息补偿到人工流程。

      接口稳定性靠契约与模拟服务器保障。我们用WireMock和Pact做合同测试，CI里定期跑对接方的模拟场景；线下压力测试用K6模拟就诊高峰，结合限流（令牌桶）与熔断（Resilience4j）策略，避免在节假日瞬时涌入把医院系统拖垮。实践证明：提前二到三周压测并调好回退策略，能够显著降低上线事故。

      安全与合规不是口号：所有个人敏感字段在传输层用mTLS或HTTPS+HSTS保护，静态存储采用AES-256并借助KMS做密钥轮换；日志脱敏是必须，任何日志都不应包含完整身份证或银行卡号。团队内定期做红队演练，发现问题就做短周期修复，这是我在几个项目里反复得出的经验。

      运维上我偏好可观测性优先：Prometheus+Grafana采集业务与基础指标，Jaeger做分布式追踪，Elasticsearch用于错误与行为分析。出现对接失败时，Trace能迅速定位到哪一环（适配器、队列、支付网关或HIS），节省了大量排查时间；工具组合可能有替代，但思路应一致：先能快速定位，再去优化。

      最后一点个人判断：项目初期应把可插拔性与补偿机制放在设计核心，而不是等到问题暴露后再回头补。这类系统的难点往往在运营边界与非功能需求上，技术方案需要与医院运维、财务流程紧密配合。未来可以逐步引入FHIR做语义统一，但短期内更实际的，是把接口治理、契约测试与补偿逻辑做好。