郑州本地资源小程序定制开发，高效对接服务

      一次在郑州本地资源小程序定制项目里，我负责把线下商户数据在小程序端做“就近展示+即时对接”。最开始把地理范围查询全部丢给MySQL的ST_Distance，数据一多就卡顿；后改用Redis GEO做半径查找，接口响应从600ms降到大概120ms。经验是：定位相关接口要把查询链路拆成“ID检索→缓存命中→补表查询”三步，避免复杂联表在高并发下放大慢查询问题。在这个场景我踩过MySQL索引失效的坑，靠重写SQL和添加覆盖索引解决。

      后端采用Spring Boot 3.1 + Java 17，连接池用Hikari，目标是把大多数API响应控制在200ms以内；调优点在于SQL预编译、合理设置Hikari最大连接和短连接重试策略。真实感悟是：单纯升级依赖版本不等于性能提升，出现过因驱动版本不匹配导致连接泄露，最终通过统一JDBC驱动版本管理和增加连接池监控指标解决。

      小程序前端用微信原生框架，接口交互使用JWT短期令牌+Refresh机制，并用Nginx做反向代理与gzip压缩。一次上线夜里遇到图片上传超时，排查发现是Docker镜像里缺少libjpeg导致，修镜像并在镜像仓库里强制标签后问题消失。我的体会是：构建镜像时要把运行时依赖写入Dockerfile，并在CI里用固定镜像Tag来避免版本漂移。

      对接本地服务时，接口定义上采用OpenAPI规范并做契约测试，免得前后端因为字段理解不同反复迭代。结合项目经验，我建议把关键流程（下单、支付、消息推送）做端到端测试，曾因异步队列未消费导致订单状态不一致，后来通过增加幂等设计和消费确认机制修复。顺便说明下DDD：即领域驱动设计，把业务按领域划分，明确限界上下文，便于维护复杂业务边界。

      面向未来，建议在大概两周的迭代里优先完成完整技术链路的监控（Prometheus+Grafana）和分布式追踪（OpenTelemetry），多数场景下这些投入能快速定位问题。我的主观判断是：对于郑州本地资源类小程序，不必一开始就用Kafka，RabbitMQ或Redis Stream多数情况下更实用；总结技术要点后，下一步再按需升级。