使用AWS API Gateway WebSocket与Step Functions实现实时外卖配送状态更新
2025-07-09 22:54:28作者:翟萌耘Ralph
本文将介绍如何利用AWS Serverless服务构建一个实时外卖配送状态跟踪系统。该系统通过API Gateway WebSocket与移动应用建立双向通信,结合Step Functions工作流和SNS通知服务,实现配送状态的实时推送。
系统架构概述
该解决方案的核心架构由以下几个AWS服务组成:
- API Gateway WebSocket:建立客户端与后端服务的持久连接,实现双向实时通信
- Step Functions:编排配送工作流,管理订单状态转换
- SNS:作为事件通知总线,触发状态更新
- DynamoDB:持久化存储订单和连接信息
关键技术实现
WebSocket连接管理
当移动客户端连接WebSocket API时,系统会分配唯一的连接ID。这个ID与用户/订单信息一起存储在DynamoDB中,为后续的消息推送建立关联。
状态机设计
Step Functions状态机定义了外卖配送的完整生命周期:
- 订单接收
- 餐厅接单
- 配送员分配
- 取餐
- 配送中
- 送达
每个状态转换都会触发事件,通过SNS通知所有订阅者。
实时通知机制
当状态机执行步骤变更时:
- Step Functions发布事件到SNS主题
- SNS触发Lambda函数查询DynamoDB获取相关连接ID
- 通过API Gateway管理API向特定连接推送状态更新
实现优势
- 完全无服务器架构:无需管理基础设施,自动扩展
- 低延迟通信:WebSocket保持持久连接,避免HTTP轮询
- 可视化工作流:Step Functions提供直观的状态转换图
- 松耦合设计:通过SNS实现组件解耦
典型应用场景
- 外卖平台实时订单跟踪
- 物流配送状态更新
- 实时协作应用
- 游戏状态同步
- 物联网设备监控
扩展思考
该模式可以进一步扩展:
- 添加EventBridge实现更复杂的事件路由
- 集成AI服务预测送达时间
- 结合地理位置服务显示配送员实时位置
- 增加多语言支持适配全球化业务
这种架构展示了AWS Serverless服务在构建实时应用方面的强大能力,开发者可以专注于业务逻辑而非基础设施管理。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217