外賣系統的本質是一套複雜的分佈式業務系統，涉及用户下單、商家出餐、騎手配送、支付結算等多方數據協作。要讓三端在高併發場景下保持穩定與同步，系統在架構設計上必須具備高可擴展性與模塊解耦能力。

本文將從整體架構、通信機制、調度算法、數據模型四個維度，剖析外賣開源系統源碼的技術實現思路。

一、系統整體架構設計

系統採用 前後端分離 + 微服務架構，以高內聚低耦合為核心原則：

├── gateway-service       # API 網關層（統一入口與鑑權）
├── user-service          # 用户端服務（下單、支付、評價）
├── merchant-service      # 商家端服務（接單、菜品管理）
├── rider-service         # 騎手端服務（接單、路線、狀態同步）
├── order-service         # 訂單服務（核心調度邏輯）
├── message-service       # 實時通信模塊（WebSocket）
├── payment-service       # 支付模塊（多幣種、多渠道集成）
└── admin-dashboard       # 後台管理端（監控與配置中心）

系統默認使用 Vue3 + Vite 構建前端界面，後端基於 Node.js（NestJS）或 Laravel 實現 API 層，並通過 Redis + RabbitMQ 實現消息異步與任務隊列，保證在高併發訂單流下仍具備可伸縮性。

數據庫方面，採用 MySQL + MongoDB 混合架構：

MySQL 用於結構化業務數據（訂單、用户、交易）；

MongoDB 用於非結構化內容（商品圖、軌跡日誌、騎手位置信息）。

二、三端通信機制

外賣系統最具挑戰的部分，是三端（商家、騎手、用户）間的實時狀態同步。系統源碼通過 WebSocket + 消息隊列 實現全鏈路事件驅動機制。

1. WebSocket 實時推送

每個客户端與 message-service 建立長連接：

用户端實時接收訂單狀態更新（如騎手接單、已送達）；

商家端接收新訂單提醒與出餐倒計時；

騎手端接收派單任務與路線導航指令。

示例代碼（Node.js / Socket.IO 實現）：

io.on('connection', (socket) => {
  socket.on('joinRoom', (orderId) => socket.join(orderId));
  socket.on('updateOrderStatus', (data) => {
    io.to(data.orderId).emit('orderStatusChanged', data.status);
  });
});

2. RabbitMQ 異步任務隊列

WebSocket 適用於實時通知，而任務執行（如派單、結算）則由消息隊列異步處理，防止阻塞主線程。
例如，當用户支付成功後，系統會發送一個 order.created 消息：

channel.publish('order_exchange', 'order.created', Buffer.from(JSON.stringify(orderData)));

order-service 監聽該事件並觸發派單算法，騎手端隨後收到推送。

三、智能派單算法設計

調度算法是系統性能的核心。源碼採用了基於地理距離與狀態權重的混合算法（Hybrid Dispatch Algorithm）：

輸入參數：

• 餐廳位置 (lat_r, lng_r)
• 用户位置 (lat_u, lng_u)
• 騎手實時位置 (lat_d, lng_d)
• 騎手狀態（空閒、在途、忙碌）
• 餐廳出餐時間預測

算法核心邏輯（簡化版）：

def dispatch_order(order):
    available_drivers = get_nearby_drivers(order.location, radius=3)
    scores = []
    for d in available_drivers:
        distance_score = 1 / (geo_distance(d.location, order.restaurant) + 1)
        load_penalty = 0.5 if d.status == "busy" else 1
        time_penalty = estimate_cooking_time(order.restaurant)
        total_score = distance_score * load_penalty / time_penalty
        scores.append((d.id, total_score))
    return max(scores, key=lambda x: x[1])[0]

算法結果會被緩存到 Redis 中，以降低重複計算的負擔。調度執行完畢後，結果通過 WebSocket 推送給騎手端。

四、數據模型與關係設計

1. 訂單表（orders）

2. 騎手錶（drivers）

包含地理位置索引字段（POINT(lat, lng)），以支持高效的地理查詢。
MySQL 中通過 SPATIAL INDEX 優化位置搜索：

ALTER TABLE drivers ADD SPATIAL INDEX idx_location (location);

3. 支付表（payments）

支持多渠道與多幣種字段，方便拓展跨境支付接口（如 Stripe、PayPal、Alipay Global）。

五、系統擴展與部署

源碼設計考慮了多地區部署與國際化支持：

• 多語言文件分離（/locales/en.json, /locales/ja.json）
• 多幣種換算服務（調用外部匯率 API）
• 多區域服務分區（使用 Nginx / Kubernetes 進行流量分配）

部署建議採用 Docker + CI/CD（GitHub Actions 或 Jenkins），實現一鍵構建與多環境自動化部署。

六、總結

外賣開源系統源碼的設計核心在於“三端實時同步 + 分佈式調度 + 模塊化擴展”。
通過微服務化拆分、WebSocket 實時通信、異步消息隊列與地理調度算法的結合，系統能夠支撐多地區併發、高頻更新與國際化擴展需求。

無論是希望自主搭建區域外賣平台的團隊，還是計劃出海的 SaaS 服務商，這一架構都能提供可持續演進的技術基礎。