代驾履约的临门一脚是派单：乘客发单之后，系统要把单子递到最合适的司机手上。递得不准，司机绕路过来乘客已经取消；递得不快，池子里的单没人接直到超时。三马代驾的派单链路重构过两轮，落点在三个问题——位置写到哪、候选怎么圈、没人接怎么办。这篇把线上实现拆开讲。

所有代码都出自三马代驾正在运行的派单服务。

一、位置数据：坐标上报直写 Redis GEO

司机端的坐标不是走 HTTP 上报的，而是复用长连接，消息类型 COORDINATE_DRIVER，服务端收到即写 GEO：

@NettyHandler(NettyHandleEnums.COORDINATE_DRIVER)
public void onCoordinate(ChannelHandlerContext ctx, MsgVo msg) {
    DriverLocation loc = msg.parseBody(DriverLocation.class);
    // 地理位置写入有序集合，member 是司机 ID
    redisGeoService.add(REDIS_KEY_DRIVER_GEO,
            new Point(loc.getLng(), loc.getLat()),
            String.valueOf(loc.getDriverId()));
    // 同步刷新司机空闲状态缓存，派单时不再回源查库
    cacheService.put("driver:status:" + loc.getDriverId(), loc.getStatus());
}

用 Redis GEO 而非自研空间索引，考虑的是更新频繁、查询半径小这两个特征：GEO 底层是 geohash 编码的 zset，

 在毫秒级就能返回圈内司机，还不用额外维护一套索引服务。

——三马代驾早期拿车牌当 member，司机换车（长租转自有）后同一人产生两个 member，旧的永不过期，召回结果里混进一批"幽灵司机"。改成 driverId 后坐标覆盖写，天然去重。

乘客下单，以乘客坐标为圆心向外扩圈找司机，2 公里没有就 5 公里，直到捞到人或触顶：

public List<Driver> recallDrivers(OrderOrder order) {
    Point center = new Point(order.getStartLng(), order.getStartLat());
    int[] radii = {2000, 5000, 10000, 20000}; // 米，逐级放大
    for (int radius : radii) {
        List<GeoRadiusResponse> list = redisGeoService.radius(
                REDIS_KEY_DRIVER_GEO, center, radius, Meters.INSTANCE);
        List<Driver> idle = filterIdle(list);          // 只留空闲
        List<Driver> sorted = sortByDistance(idle, center); // 近的在前
        if (!sorted.isEmpty()) {
            return sorted.stream().limit(BATCH_SIZE).collect(toList());
        }
    }
    return Collections.emptyList(); // 全城无空闲司机，走排队兜底
}

召回结果按距离升序取前 N 名进入批次，这里两个取舍值得记下：

三、成交并发：一单只能有一个赢家

批次同时推给多个司机，谁快谁接。并发窗口里保证唯一成交靠 Redis 原子命令：

public boolean tryAccept(long orderId, long driverId) {
    String key = "order:accepted:" + orderId;
    // SET NX：只有第一个写入的司机能拿到锁
    Boolean ok = redisService.setIfAbsent(key, String.valueOf(driverId),
            10, TimeUnit.SECONDS);
    if (!Boolean.TRUE.equals(ok)) {
        return false; // 慢了一步，直接放弃
    }
    // 拿到锁后落单据，锁值校验防止误删别人的锁
    String val = redisService.get(key);
    if (String.valueOf(driverId).equals(val)) {
        orderService.accept(orderId, driverId);
        return true;
    }
    return false;
}

是全部要害：原子、自动过期、不依赖数据库行锁。

锁值必须写 driverId，删除前先校验持有者

——不做校验，A 的锁一超时就把 B 正在持有的锁顺手删了，第二个人也"合法"抢到同一单。

成交瞬间还要通知同批落选司机撤单，免得他们点了才提示已被人接走：

orderMqService.publish(new OrderWithdrawMsg(orderId, batchDriverIds));

四、改派兜底：拒单和超时后的第二条命

第一轮全拒、或者 30 秒没人应答，单子不能就地躺平。定时任务负责把它捞起来再派：

@Scheduled(fixedDelay = 10000)
public void reassignLoop() {
    List<OrderOrder> stale = orderService.findStale(30); // 30秒未成交
    for (OrderOrder order : stale) {
        order.setRetryCount(order.getRetryCount() + 1);
        if (order.getRetryCount() > MAX_RETRY) {
            // 超过重试上限：转人工调度池 + 提示乘客
            dispatchManualPool.add(order);
            pushService.notifyPassenger(order, "当前区域运力紧张，正在加派");
            continue;
        }
        order.setRadius(order.getRadius() * 2); // 放大召回半径
        orderService.updateById(order);
        assignService.assign(order);            // 重新走一遍召回派单
    }
}

五、指标：派单失败到底失败在哪

链路每天产生大量中间态，三马代驾盯三个数：

空置率高的区域要么补司机要么发补贴；改派深度集中在第二轮，说明首批批次太小或距离初排失准。

三个数把"派单没成"这种模糊结论拆成了可以直接排期的动作

回头看，派单就是三步：GEO 把位置存下来，半径阶梯把候选捞出来，原子锁保证只成交一次，外面再套一层改派和人工池兜底。没有哪一步用了新论文，但每一步的细节扣对了，应答率就能实打实拉起来。

代驾就近派单实战：Redis GEO 召回、批量应答与改派兜底

三马代驾派单链路的完整实现：司机坐标直写 Redis GEO、半径阶梯召回候选、SET NX 原子锁保证一单只成交一次，再用定时改派与人工调度池兜底，并拆解召回空置率、首批应答率、改派深度三个核心指标。

后端

架构设计

数据库

派单链路重构聚焦位置写入、候选召回、唯一成交与改派兜底：Redis GEO直写坐标，半径阶梯召回空闲司机，SETNX原子锁保证一单唯一成交，超时轮询自动放大半径重派。配套召回空置率、首批应答率、改派深度三项指标，定位运力覆盖与批次策略问题，驱动派单效率与应答率实打实提升。

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代驾就近派单实战：Redis GEO 召回、批量应答与改派兜底

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