惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Engineering at Meta
Engineering at Meta
M
MIT News - Artificial intelligence
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
NISL@THU
NISL@THU
P
Proofpoint News Feed
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
G
GRAHAM CLULEY
The Register - Security
The Register - Security
S
SegmentFault 最新的问题
I
Intezer
Know Your Adversary
Know Your Adversary
T
Threatpost
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
The Hacker News
The Hacker News
Security Latest
Security Latest
量子位
S
Securelist
Recorded Future
Recorded Future
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
雷峰网
雷峰网
P
Privacy International News Feed
AI
AI
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
博客园 - 司徒正美
博客园_首页
IT之家
IT之家
S
Security @ Cisco Blogs
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Help Net Security
Help Net Security
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
The GitHub Blog
The GitHub Blog
美团技术团队
L
LangChain Blog
F
Fortinet All Blogs
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
S
Security Affairs
Cloudbric
Cloudbric
O
OpenAI News
PCI Perspectives
PCI Perspectives
J
Java Code Geeks
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
B
Blog RSS Feed
MyScale Blog
MyScale Blog

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
下单预约送货时间功能设计及思路
pemg的笔记 · 2025-04-11 · via 人人都是产品经理

在电商和物流行业,预约送货时间功能已成为提升用户体验和优化配送效率的关键。本文详细介绍了如何设计和实现一个灵活、高效的预约送货时间功能,希望能帮到大家。

一、功能概述

预约送货时间功能旨在让用户在下单时能够根据自己的需求选择合适的送货时间,提高用户体验,同时帮助商家更好地规划配送任务,提升配送效率。

二、方案设计与核心思路

1. 设计思路

为适配不同业务场景,设计一套可通过灵活配置预约时段规则,实现订单配送的有序管理;系统支持动态配置预约时段、费用规则、下单容量限制及异常处理,确保业务稳定性和数据一致性;

支持用户在下单时选择预约时段,并实现配送资源的有序分配

2. 核心功能模块

1)后台配置模块:后台配置预约规则(提前预约时长、预约天数、时段划分、运费规则及下单量限制)

2)时段生成模块:用户下单选时间时动态计算可选时段,结合配置规则实时生成

3)订单处理模块:校验时段可用性、计算运费、扣减时段容量,避免超限或冲突。

4)异常处理模块:针对配置动态调整、并发冲突等场景设计容错机制,确保订单流程稳定

3. 核心实现逻辑

A[用户下单] –> B{获取当前时间及配置}

B –> C[生成可选日期范围]

C –> D[按规则过滤时段]

D –> E[前端展示可选时段]

E –> F{用户选择时段}

F –> G[校验时段状态]

G –> H[生成订单]

H –> I[扣减时段容量]

三、功能设计

3.1 配置管理

目标:允许管理员灵活配置预约规则,适配不同业务场景。

1. 提前预约时长:

配置参数:提前预约时长(分钟)(如30分钟、60分钟、120分钟)。

逻辑:用户下单时间 + 提前时长 ≤ 可选时段的起始时间。

示例:设置提前30分钟,用户18:00下单,可选时段从18:30开始

2. 预约天数限制:

配置参数:可预约天数(如2天、7天)。

逻辑:用户只能选择下单当日及之后的N天内的时段(N为配置值)。

示例:设置2天,展示今天和明天可选时段

3. 预约时段划分:

配置参数:支持自定义时段(如10:00-12:00、12:00-14:00)。

逻辑:系统按配置时段分割可选时间段。

冲突检测:禁止时段重叠配置

4. 时段规则配置:

1)额外运费:

配置参数:为特定时段设置附加费用(如10元)。

逻辑:订单结算时叠加时段附加费,记录费用快照

示例:选择10:00-12:00时段,订单金额附加费用+10元

2)下单量限制:

配置参数:为时段设置最大下单量(如30单/时段)

逻辑:当某个时段的下单量达到限制值时,系统会自动关闭该时段的预约选项,避免超量预约

并发控制:采用数据库锁+缓存计数,防止超卖

示例:12:00-14:00时段限额30单,第31单提示”时段已满”。

3)数据存储(订单快照):每个时段需记录以下字段:

  • 时间段(起止时间)
  • 是否收费、费用金额
  • 最大下单量
  • 状态(启用/禁用)

3.2 用户下单流程

目标:用户在结算页选择符合配置规则的时段,完成订单提交。

1. 选择商品并进入结算页:

系统根据当前下单时间、配置规则生成可选时段列表。

排除不可选时段(如超过预约天数、未达提前时长、已关闭时段)。

2. 选择时段并确认运费:

用户选择时段后,系统实时计算运费(含基础运费 + 时段附加费)。

实时计算该时段的剩余可用单量(如“剩余28单”)。

3. 提交订单:

1)系统校验:

时段是否可用(未超量、未禁用)。

时段是否在可预约范围内(时间、天数)。

2)若校验通过,生成订单并记录选择的时段及附加费用

3.3 异常处理机制

目标:应对配置动态调整、高并发冲突等异常场景

1. 处理机制

1)配置变更冲突:提交订单时二次校验配置版本。

2)费用变更:以订单提交时费用为准,记录历史快照。

3)容量超限:实时查询剩余容量,失败时提示”请重新选择”。

2.异常场景处理

1)预约时段被修改

若用户下单时预约时段被瞬间修改,系统自动检测到该变化,并及时提示用户预约时段已不可用。

同时,系统会为用户提供更新的可预约时段,方便用户重新选择。

2)限制下单量被修改

当用户下单时预约时段的限制下单量被瞬间修改,系统自动判断当前下单量是否超过新的限制值。

如果超过限制值,系统会提示用户无法下单,并建议用户选择其他可预约时段。

3)额外运费被修改

若用户下单时预约时段的额外运费被瞬间修改,系统字段根据新的运费标准重新计算订单金额。

若用户已确认订单,系统会提示用户运费发生变化,用户可选择继续下单或取消订单。

4)其他配置数据被修改

对于其他配置数据的瞬间修改,系统会进行全面的检测和判断,确保用户下单时所选的预约时段和相关配置是有效的。

若发现配置数据异常,系统会及时提示用户:“系统配置异常,请稍后再试”

四、系统实现逻辑说明

1. 核心交互流程

1)用户端 → 结算页选择时段 → 后端校验配置规则 → 返回可选时段列表

2)用户提交订单 → 后端再次校验配置(含时段状态/剩余容量/并发锁) → 计算运费 → 生成订单 → 更新时段容量

3)配送系统 → 根据订单时段安排配送 → 完成配送

2. 并发控制

分布式锁:在时段容量扣减时,使用Redis锁确保同一时段的并发请求顺序执行。

版本号校验:配置修改时更新版本号,下单时比对版本号避免旧配置生效

3. 异常处理机制

使用乐观锁(版本号)检测配置变更

失败订单自动释放预占容量

五、案例说明

场景:用户A在18:00下单,选择“18:30-20:00”时段,系统配置如下:

提前预约时长:30分钟 → 可选时段从18:30开始。

预约天数:2天 → 可选当天及次日。

时段规则:

18:30-20:00:附加费10元,最大下单量30单。

当前时段已预约28单。

流程:

用户A选择时段“18:30-20:00”,系统计算总费用(基础运费+10元附加费)。

系统校验容量:剩余2单,允许下单。

用户提交订单后,容量扣减至29单。

若管理员在用户提交时修改该时段为“最大下单量20单”,系统通过版本号检测到配置变更,触发库存回滚并提示用户重新选择,提示”时段已满,请重新选择”

六、最后说下功能设计思路(很重要)

拿到这个需求后,我们需要想到核心点可能是提前预约时长、预约天数、时段设置、运费、下单量限制,还有异常处理这几个节点

首先提前预约时长需要考虑系统能动态计算可用时段,根据当前时间和配置的提前时间。然后预约天数限制,比如最多两天,这样用户不能预约超过两天后的时间,所以需要一个配置界面,让管理员设置这些参数

接下来是预约时段,需要考虑到时间分段,如10:00-12:00。每个时段可能有额外运费或数量限制。所以这里就会涉及到数据库设计,每个时段记录是否收费、费用多少,以及最大下单量。同时,当用户选择时段时,系统需要实时检查是否超过限制,或者费用是否有变化场景

异常处理是关键,比如配置被修改时的冲突。比如用户选择时段后,管理员突然修改了该时段的限制,导致下单时无法选择。这时候需要考虑如何处理,比如版本控制或锁定配置,或者在下单时实时检查,如果不符合就报错,并提示用户重新选择。

基于以上思路,输出最佳的产品解决方案:可提升订单处理的有序性,优化配送资源,增加运营灵活性,提升用户体验,同时通过异常处理保证系统稳定性和数据一致性

本文由 @pemg的笔记 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务