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cctv1005s927 Jul 25, 2022
不需要那么麻烦吧？
为什么要把所有数据都取出来到内存呢？直接用 SQL 去 Match 对应的外卖员和订单不就行了吗？ |
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blankmiss Jul 25, 2022
确实 你是不是忘了有个东西叫 database
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someonedeng Jul 25, 2022
数据库里 join 一下？
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thetbw Jul 25, 2022
@someonedeng
@cctv1005s927 可能楼主描述得有问题，我的理解。楼主说的是派单，我点了外卖，这个数据存了起来，外卖员上线，更新了数据库状态。他俩没有直接关系，我是配送站得运营，我把这单拍给某某外卖员，外卖订单的 id 才和外卖员关联。 如果是自动派单的话，有点类似游戏的匹配逻辑了。不懂 |
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Chinsung Jul 25, 2022
一个接口查询就能搞定吧，根据外卖员 UID 拿到城市区域对应信息，然后从数据库取出来待派单的数据。
再然后分布式锁，或者数据库乐观锁去做抢单的 update 操作。 如果要用 Golang 单服务直接模拟分布式情况，那就用信号量之类的做分布式锁，不然就 redis 这种中间件 |
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Chinsung Jul 25, 2022
@Chinsung #5 如果是主动派单，可以写一个生产者和消费者模型，具体的分配可以使用根据订单 ID 的做 Key%服务 id 来决定哪个服务处理哪些订单，再复杂点就搞个类似一致性 hash 的模式，或者节点通知直接全量重新计算自己需要派单的路由 id 。消费者消费到某个派单的时候，就直接循环去找符合条件的外卖员根据优先级派单
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noyidoit Jul 25, 2022
> 把这些数据都加载到内存中遍历，数据量大的时候显然行不通
设计目标具体是多大的量？如果设计是按照 GB/TB 级做，实际上只有 KB/MB ，除非是为了学习高并发大数据，否则非常没必要 acting list 我猜是活跃订单和活跃外卖员，buffer 我猜是放在内存(比如 redis)的更活跃的热点缓冲数据 一点愚见 |
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xx6412223 Jul 25, 2022
放到内存里？
你这个数据肯定不是只读的啊。 |
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iosyyy Jul 25, 2022
遇事不决消息队列 订单生成后直接放到消息队列 然后根据地点不同再分给不同的消费者(说实话我没太懂你啥意思..具体需求可能还得改只是给个思路)
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iosyyy Jul 25, 2022
如果快递员在线的话直接推送给快递员也行都是一样的 推送以后快递员绑定订单(加锁)
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TimeSea OP 说的确实有问题[捂脸]。这个项目其实是一个对外卖送单的模拟，并不是真正上线的一个系统，也没有做用户端（包括外卖员和点餐的用户），所有的订单都是自动生成的。整个项目的思路就是前端发送订单请求，请求中包含点餐的用户的地址，然后系统接到订单之后，从数据库中 available 的外卖员中选出来距离用户最近的外卖员，然后把这个订单派给他，再修改订单和外卖员的状态。因为要计算所有 available 的外卖员与订单对应的用户之间的距离，所以有些不知所措 QAQ ，就来问 v 友有没有什么好的办法
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SenLief Jul 25, 2022 via iPhone
我的一个想法
把区域划分成块，如果块还大，就继续往下拆。 当用户下单后先匹配到块，然后利用用户的坐标划算，找到圈内的快递员再筛选最近的那一个派单。 当然具体的还要考虑路线是否匹配，骑手能不能同时接更多的单，而不是单一的单。 |
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MoYi123 Jul 25, 2022
外卖单存一个表, 外卖员来取的时候带上自己的地址位置和筛选条件, 需要弄个支持 gis 的数据库, mysql,postgresql,redis 都行.
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FYFX Jul 25, 2022  1
我感觉你可以先看看现有的派单系统一般是怎么做的，毕竟真的是高并发的话更多的应该是架构问题，不过搜了一下国内的美团 /滴滴 在架构选型方面说的都比较少，不过国外就有各种关于 uber 系统设计的文章，htps://medium.com/@narengowda/uber-system-design-8b2bc95e2cfe ，大概可以参考一下吧
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Hstar Jul 25, 2022
可以先说说你们老师所谓的『相当大数量』是多大量级，这边老哥给你提一些百万并发的解决方案你也用不着是吧
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dilu Jul 25, 2022
我觉得可能是你老师接了个外包，让你做他收钱。。。。。
所以所谓的并发 估计是 0-1 吧 |
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TimeSea OP @dilu 从他的意思来看，业界确实是有这样一个需求，然后让我做做看看，锻炼锻炼。不过我估计他要真的是接了外包的话，应该会找他的研究生去做，我一个本科生能做出来啥。。。
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harmless Jul 26, 2022 via iPhone
订单和外卖员都有坐标属性(x,y)，假设订单的坐标是(x1,y1)， 外卖员的坐标是(x2,y2)。要找最近的外卖员时，可以预先定义一个可接受的最大距离，根据这个距离算出外卖员坐标与订单坐标的最大差值 n ，然后就可以去数据库里直接查坐标在 x1-n<x2<x1+n && y1-n<y2<y1+n 范围内的所有外卖员，最后再计算一次查出的所有外卖员与订单的距离，取最短的就好了
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