我在做郑州本地婚介交友软件时，最先被逼着回答一个现实问题：线上匹配的算法再精，也难以解决线下探店的信任与流转。于是项目起点不是炫技术，而是把“线上推荐→线下落地”作为一个可观测的闭环去拆解，技术选择随用例倒推，而不是空洞的技术秀。

      架构上采纳了分层微服务：Go（Gin）做核心用户与匹配服务，Python做模型训练与特征工程，Node/React Native做移动端。数据持久层用PostgreSQL+PostGIS存储用户与门店地理信息，全文与模糊搜索交给Elasticsearch，向量检索采用Faiss（HNSW索引）对用户画像向量做近邻检索。实操心得：最开始把所有相似度放在ES里做脚本评分，发现吞吐与更新延迟不可控，改用Faiss做候选召回，延迟从300ms降到80ms，体验有明显提升。

      召回之后的排序采用两阶段策略：线上用LightGBM做实时打分（特征包括历史行为、社交图谱距离、地理距离的指数衰减、门店活跃度），离线周期性训练时引入LambdaRank目标优化转化到探店的点击率。实践中我发现地理特征不能只用直线距离，需结合道路网络与实时交通（高德/百度路况API），并把门店的可见时间窗做为稀疏特征，这样排序结果对“可约”性的预测更可靠。

      为了把线上流量自然引导到线下探店，设计了可预约的时间窗口、二维码到店验真和到店打卡逻辑。视频/音视频见面基于WebRTC走SFU（mediasoup），并在业务侧加一层回放与脱敏规则。门店资质验证流程混合自动与人工：OCR提取执照（Tesseract+定制正则），机器校验通过后进入人工抽检。教训之一：门店异步审核会成为用户转化瓶颈，必须用队列（Kafka）和优先级调度来保证新店快速上线。

      安全与隐私不能只写在需求里。我们采用字段加密（liboqs/库密钥管理）、JWT短期Token与刷新机制、短信与动态口令双因子，敏感图片使用可溯源的水印并在服务端保存缩略图用于审核。风控层用规则引擎加上模型预测（异常行为、同IP多账号、照片替换检测），遭遇过群体伪造账号攻击——最终解决方案是结合设备指纹、行为建模与人机验证，降低误杀率是反复调参的活。

      运维与迭代的实务细节也很关键：容器化（Docker）+Kubernetes部署，CI/CD用GitLab CI，灰度发布配合Feature Flag（Unleash），指标用Prometheus采集，Grafana告警，分布式追踪用Jaeger。曾经一次推送引发分页查询全表扫描，定位靠的是慢查询日志与EXPLAIN，补上了必要的GIST索引和限流策略，才把排队延迟稳定下来。

      结尾不夸大前景：本地婚恋服务链路是产品与运营的共同舞台，技术要为信任与效率做可观测的支撑。短期建议是先把召回+排序的SLA和到店转化率作为核心指标，持续用小流量实验优化；长期可考虑把门店画像与用户画像合并成联合嵌入，进一步提升匹配质量。