郑州外卖点餐软件定制项目的出发点很朴素：商户抱怨高峰期单多但翻台慢，顾客抱怨点餐推荐不贴心，核销环节还常常堵在收银台。我在这个场景里负责把“智能推荐”和“订单核销”当成两条互补的杠杆：前者拉动客单与转化，后者压缩从接单到出餐的摩擦。直面真实门店运行约束后，很多纸面上的优化都会在实践中被打回现实，这是我最大的体会。

      技术上我把系统拆成召回—排序—在线服务三层。召回层用基于行为的协同与内容过滤并行工作，采用 Faiss 做近邻检索以保证召回速度；排序层采用 LightGBM 做特征组合与点击率校准，在线融合实时特征；模型通过 gRPC + protobuf 部署在 Kubernetes 上，边缘采用轻量缓存（Redis）保证 50ms 的响应预算。实践中我发现，工程化细节往往决定成败：比如 embedding 维度、ANN 索引的压缩率会直接影响召回质量与延迟，需要多轮可观测性验证。

      在推荐策略上并非“一刀切”。对冷启动门店采用基于规则的模板优先，门店历史充分则优先历史协同召回；同时加入上下文信号：时段、天气、库存、配送半径、商户促销力度等。为避免长尾商品被忽视，我引入了带约束的探索策略（epsilon-greedy + 同行曝光平衡），通过离线仿真评估对成交率和客单价的影响。调参时，我更倾向工程化可控的小步迭代，而不是追求单次指标的最大化。

      订单核销部分的挑战在于现场不稳定性：扫码失败、网络波动、重复核销、并发核单。最终的做法是：主核销采用二维码+一次性 token，核销请求先写入本地落盘队列（离线可用），再异步上报中心账本；幂等设计+消息去重保证不会重复扣减库存或重复计费。为支持线下场景，还实现了基于蓝牙打印机和 NFC 的备份通道，这些都是现场试错所得的经验。

      运维与监控上，我建立了从数据质量到线上延时的一套 SLO：关键路径请求的 P95、复核成功率、召回覆盖率都纳入告警。使用 OpenTelemetry 链路追踪、Prometheus 指标和 Grafana 仪表盘结合日志采样，能快速定位是特征失效、模型漂移，还是网络抖动导致的问题。实践提醒我：自动化回滚与灰度策略比“精妙的模型”更常救场。

      总结性的建议很实际：先把产品逻辑跑通，再把复杂度搬到模型里；把可观测性和幂等性当作首等工程目标。对郑州本地商户而言，短期收益往往来自核销效率的提升与促销位的合理曝光，而非一次性复杂算法。未来可以逐步引入多模态信号与在线学习，但节奏要与运维能力同步。我的感受是：技术是手段，能在门店落地并稳定运行，才算真正优化了经营效率。