从一次为本地家政与汽车服务同时上线的项目说起：需求表面上只是“上门预约”，但细看便是资源模型、时隙冲突、跨行业定价与税务差异、以及现场技师的调度链路。那段时间我在设计域模型时就反复问自己：怎样才能把行业差异抽象成可配置的能力，而不是一大堆if/else？最终走的是配置驱动+插件化路子——把排班、计价、验收三块做成可热插拔的模块，便于不同业态复用同一套订单流又能快速切换规则，这是我在产品验证后最愿意沿用的实践感悟。

      在技术选型上，后端采用Kotlin+Spring Boot微服务，内部采用gRPC做低延迟调用，外部保留REST/JSON，移动端走Flutter以保证Android/iOS一致性。地理位置相关用Postgres+PostGIS，结合高德地图服务做逆向地址解析；缓存与分布式锁选Redis，关键处用Lua脚本实现原子性（SET NX PX + 验证token再DEL），避免Redlock在我们场景下的边界不确定性。并发预约是高风险点：初期用乐观锁+version字段，遇到高并发场景仍出现双订问题，后来把关键路径改成数据库行级for update或将预订请求串入RabbitMQ，异步落单并通过补偿机制回滚失败项，这两种方案各有取舍，实践里我偏向先用事务保证一致性，再考虑消息化解耦以应对扩展。

      排查问题的经验比理论重要：一次无法复现的延时，最后发现是NTP不同步导致时隙判定偏差；推送丢失大多由APNs/FCM配置不当或证书过期引起，别先怀疑框架。监控方案选Prometheus+Grafana，链路追踪用Jaeger；测试引入Testcontainers与契约测试（Pact），能在多服务迭代中把回归概率降下来。我的建议是：先把核心一致性（时间、锁、幂等）做死，外围功能逐步插件化；部署上用Kubernetes+Helm做快速回滚。未来或许会用更细粒度的功能标记与按需无状态伸缩，但在当前业务下，稳就是效率。