分鐘雜貨配送應用程式：挑戰、技術堆疊和關鍵決策

快速雜貨配送應用：10 分鐘挑戰

Blinkit、Zepto 和 Swiggy Instamart 等快速商務應用程式的受歡迎程度呈現爆炸性成長。為了了解此類服務的複雜性，我建立了一個類似的應用程序，專注於在 10 分鐘內交付雜貨。

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核心問題

這些應用程式本質上是單一供應商電子商務平台，優先考慮快速交付（不到一天）。最大的障礙？有效地將送貨代理與訂單即時連接。 其他電子商務功能仍然是標準的。 作為一個擁有豐富電子商務開發經驗的自由工作者，這個專案呈現出一個熟悉而又充滿挑戰的景象。

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技術堆疊

利用我的專業知識，我選擇了 Django（後端）和 React Native（前端）架構。 這個選擇與我之前在 Class To Cloud 上的工作一致。 PostgreSQL 作為結構化資料的主資料庫，輔以 Redis 進行記憶體快取。

後端

• 框架：Django
• 資料庫：PostgreSQL（結構化資料）
• 快取：Redis（快速資料擷取）

前端

• 框架：React Native

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庫存資料：抓取解決方案

我快速實現了核心電子商務功能（產品和類別清單）。 為了使用真實資料填充應用程序，我使用 HAR 檔案進行資料抓取（詳細資訊請參閱另一篇文章）。這些數據為應用程式的設計提供了依據，從 Figma 模板以及 Blinkit 和 Zepto 等現有應用程式中汲取靈感。

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設計靈感與螢幕

該應用程式的設計融合了 Figma 模板與 Blinkit 和 Zepto 的設計元素。

關鍵螢幕

• 主螢幕
• 即時位置追蹤

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即時位置追蹤：客製化解決方案

由於缺乏行動架構和 GPS 的經驗，我進行了廣泛的研究。 許多解決方案都涉及 Kafka 來進行位置更新。然而，為了避免將 Kafka 添加到這個整體應用程式的開銷，我使用 Django 的快取系統和 Redis 開發了一個自訂解決方案。 雖然這種方法適用於小型用戶群，但可能需要針對更大規模的部署進行改進。 我會根據需要探索更好的解決方案。

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主要學習內容

1. 技術堆疊選擇：選擇正確的技術堆疊需要平衡複雜性和效能。 優先考慮滿足您的需求並符合您的技能的解決方案。
2. 即時挑戰：即時更新需要仔細的系統同步。 確保可靠性，尤其是處理沒有可用驅動程式的場景，仍然是未來發展的重點。
3. 模組化設計：模組化架構對於可擴充性和快速部署至關重要。 模組化設計使擴展（例如添加 EC2 執行個體）變得更加容易。

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未來的增強

目前，該應用程式專注於訂單交付和資料庫儲存。 未來的改進可能包括：

• 分析：加入全面的分析。
• 管理應用程式：開髮用於行動資料存取的配套管理應用程式。
• 白標：啟用白標以供更廣泛的客戶使用。

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結論

創建 10 分鐘雜貨配送應用程式面臨巨大的挑戰。 透過策略性地解決營運和技術障礙並做出明智的技術堆疊決策，該專案提供了堅實的基礎。 未來的迭代將融入先進的功能並解決可擴展性以滿足不斷增長的需求。

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原始碼

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