做郑州一家中小快运平台的追踪系统时，我第一次真正体会到“信息不透明＝客户焦虑”的成本。快递公司接口各自为政、回调丢包、城市内拥堵导致位置跳动——这些痛点逼着我们把实时查询做得既快又可靠，否则再漂亮的界面也没用。

      架构上我更倾向事件流为中心：接入层用网关做协议适配（REST/Webhook、gRPC、MQTT），入队到Kafka作为主日志，再用Flink或Kafka Streams做实时处理，最终写入Postgres+PostGIS与Redis缓存。实践中最常踩的坑是重复事件：一定要在入队处用事件ID做幂等去重，按顺序打序号，避免在消费端做复杂回滚。

      实时推送与主动拉取的权衡很实际。移动端和客户后台我优先给WebSocket/HTTP/2推送，车载或硬件采集用MQTT，上游快递公司若只支持轮询，就把轮询任务下沉到独立采集服务并做到退避和限速（漏桶或令牌桶），碰到限流就用熔断器和分段重试策略，别让一个第三方拖垮整个流式处理。

      位置数据的质量工程不可省：国内坐标系多（WGS84/GCJ02/BD09），地图匹配要在PostGIS里做路网投影与Snap-to-Road，速度突变用卡尔曼滤波或低通滤波平滑。我曾因为没做地图匹配被用户问到“为什么包裹穿墙”，后来加了轨迹校正和速度阈值，投诉明显下降。

      运维层面，容器化、Kubernetes、Prometheus+Grafana、Jaeger分布式追踪是标配；模拟第三方接口我用WireMock做金丝雀环境，压力测试时用Gatling。日志写到ELK，关键指标（延迟、回调成功率、重复率）做告警。实践提醒我：监控阈值不要盲设，先量化现状，再逐步收紧。

      结尾给几条实操建议：优先保证幂等与可观测，从Kafka做起而不是马上做复杂流式计算；对外推送实现确认与回退；对地图与坐标系统保持清晰转换表。未来可以考虑QUIC/WebTransport等低延迟传输，但在落地前，请把基础打牢——这样用户查询物流时，才能真正更放心。