Building Hotel Api Aggregation Platform
如何构建酒店API聚合平台：从零到百万级QPS的架构演进
本文首发于：[选择首发平台] · 作者：[你的名字]
酒店分销行业有一个隐痛：每家供应商都有自己的API格式，集成成本高得离谱。在HotelByte/HotelGo，我们用两年时间打磨了一套可扩展的API聚合架构，今天分享我们的技术路径和踩过的坑。
为什么这么难？
先看一个真实的场景：
你有5家酒店供应商（HotelBeds、Dida、DerbySoft、Expedia、Agoda），每家都有：
- 不同的认证方式（Basic Auth、OAuth1、JWT、自定义签名）
- 不同的数据格式（XML、JSON、SOAP）
- 不同的房间映射规则
- 不同的价格计算逻辑
- 不同的错误码和限流策略
要快速搜索一家酒店在所有供应商的实时价格？祝你好运。
⚠️ 关于缓存的特别说明
在开始分享我们的架构之前，我必须先强调一个酒店分销领域的核心原则：
ARI（Available Room Inventory）准确性是生命线
绝不可以为了性能而牺牲库存准确性。
这是我们所有技术决策的前提。酒店分销业务中，ARI不准确会导致：
- ❌ 用户下单后发现没房（客户体验灾难）
- ❌ 订单取消率飙升（客户流失）
- ❌ 供应商信任度下降（合作关系受损）
- ❌ 赔偿和退款成本（直接经济损失）
我们的缓存原则
✅ 可以缓存的：
- 酒店静态信息（名称、地址、设施、图片）
- 房型基础信息（面积、床型、 amenities）
- 价格历史趋势（用于预测）
- 搜索结果列表（仅用于浏览，不用于下单）
❌ 绝不能缓存的：
- 实时价格和库存（ARI）
- 可用房间的实时状态
- 订单确认后的实时状态更新
- 任何影响下单决策的实时数据
核心业务流程：搜索与下单分离
用户浏览阶段（可缓存）：
搜索酒店列表 → 浏览房型 → 比较价格 → 加入收藏
↓
↓ 缓存TTL: 1-5分钟
↓
用户下单阶段（必须实时）：
确认房型 → 实时查询库存（CheckAvail）→ 实时锁定房间 → 下单 → 确认
↓
↓ 实时调用供应商API
↓
绝对无缓存
关键点：
- 搜索阶段：返回的是”预估价格和参考库存”，仅供用户浏览选择
- 下单阶段：必须实时调用
CheckAvailAPI，确认真实可用性 - 两个阶段完全分离，搜索阶段的缓存不影响下单阶段的准确性
智能缓存的本质
我们在本文中讨论的”智能缓存”，指的是：
- 多级缓存用于静态数据：酒店信息、房型信息等
- 短暂缓存用于搜索浏览：仅1-5分钟TTL，且实时失效
- 智能失效策略：供应商推送Webhook时立即失效相关缓存
- 实时确认机制：下单前必须实时查询，绝不能依赖缓存
这不是为了省资源，而是为了在不影响准确性的前提下提升用户体验。
传统做法是这样的：
你的系统 → 逐个调用5个API → 等待最慢的返回 → 统一格式化 → 返回给用户
问题是什么？
- 慢：5次串行调用，取最慢的那个
- 脆：一家API挂了，整个搜索失败
- 乱：5种数据格式，每次都要映射
- 贵：每家都要付费，重复投资
我们解决的，就是这个”聚合+标准化”的难题。
我们的架构演进
v1.0：暴力串行（MVP阶段）
func SearchHotel(ctx context.Context, req SearchRequest) (*SearchResponse, error) {
var results []*Hotel
// 串行调用所有供应商
for _, supplier := range suppliers {
resp, err := supplier.Search(ctx, req)
if err != nil {
log.Error("supplier failed", supplier.ID, err)
continue
}
results = append(results, resp.Hotels...)
}
// 排序、过滤、返回
return normalizeAndSort(results), nil
}
结果：平均响应时间 3-5秒，QPS 上限 50。
教训：
- ❌ 串行调用是性能杀手
- ❌ 没有容错，一家失败影响全局
- ❌ 映射逻辑散落在各处，难以维护
v2.0：并发 + 简单缓存（⚠️ 带有风险）
重要声明：这个阶段的缓存策略存在明显缺陷，不能直接用于生产环境。
func SearchHotel(ctx context.Context, req SearchRequest) (*SearchResponse, error) {
var wg sync.WaitGroup
var mu sync.Mutex
results := make(chan *Hotel, 100)
// 并发调用所有供应商
for _, supplier := range suppliers {
wg.Add(1)
go func(s Supplier) {
defer wg.Done()
// ⚠️ 检查缓存 - 这里的缓存TTL是固定的5分钟
cacheKey := genCacheKey(req, s.ID)
if cached, ok := cache.Get(cacheKey); ok {
// ⚠️ 问题：没有检查数据新鲜度
// ⚠️ 问题：没有考虑库存实时变化
// ⚠️ 问题：缓存中的价格可能已过时
for _, h := range cached.Hotels {
results <- h
}
return
}
// 调用API
resp, err := s.Search(ctx, req)
if err != nil {
log.Error("supplier failed", s.ID, err)
return
}
// ⚠️ 写入缓存 - 固定5分钟TTL
cache.Set(cacheKey, resp, 5*time.Minute)
// 返回结果
for _, h := range resp.Hotels {
results <- h
}
}(supplier)
}
// 等待所有goroutine完成
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
// 收集结果
var hotels []*Hotel
for h := range results {
hotels = append(hotels, h)
}
return normalizeAndSort(hotels), nil
}
结果：平均响应时间 1-2秒，QPS 上限 500。
严重问题（必须在生产环境解决）：
- ❌ 固定TTL风险：5分钟缓存期间，库存可能已售罄
- ❌ 没有失效机制：供应商库存变化时，缓存不会自动失效
- ❌ 距离入住时间无关：明天入住和30天后入住，用同样的TTL
- ❌ 没有Webhook支持：供应商推送库存变化时，无法立即失效
v2.0的致命缺陷：
- 如果用户看到的是5分钟前的缓存数据
- 他选择下单，但此时库存已售罄
CheckAvail会返回无房- 用户体验灾难
教训：
- ✅ 并发调用显著提升性能
- ✅ 简单缓存减少重复查询（但风险巨大）
- ❌ 固定TTL在酒店分销中不可接受
- ❌ 没有失效机制不可接受
- ❌ 距离入住时间应该影响缓存策略
为什么v2.0不能用于生产：
- 搜索结果只是”浏览参考”，但用户会误认为是”实时库存”
- 缓存5分钟期间，热门酒店的房间可能已售罄
- 用户下单后才发现没房，体验极差
- 这是我们踩过的最大坑之一
v3.0：智能缓存 + AI映射（当前生产架构）
再次强调：v3.0的核心改进是在绝对保证ARI准确性的前提下，优化搜索阶段的性能。
关键原则：
- ✅ 搜索结果明确标注”参考价格”，不保证实时性
- ✅ 缓存TTL自适应：距离入住时间越近，TTL越短
- ✅ Webhook实时失效：供应商推送库存变化时立即失效
- ✅ 下单前强制实时查询：
CheckAvail必须实时调用，绝不能用缓存 - ✅ 用户界面明确提示：最终价格以实时查询为准
核心组件
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ API Gateway │
│ (认证、限流、路由、监控) │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Smart Cache Layer │
│ • 多级缓存 (Memory → Redis → CDN) │
│ • 智能失效 (库存变化、价格波动) │
│ • 热点识别 (自动预加载热门路线) │
│ │
│ ⚠️ 关键：仅缓存"浏览参考"，不影响下单准确性 │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Normalization Engine │
│ • 统一数据模型 (Hotel/Room/RatePlan) │
│ • AI Mapping (GIATA + 自研模型) │
│ • 价格标准化 (含税/不含税统一转换) │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Supplier Connectors (Pluggable) │
│ • HotelBeds Connector │
│ • Dida Connector │
│ • DerbySoft Connector │
│ • Expedia Connector │
│ • Agoda Connector │
│ │
│ ⚠️ 关键：CheckAvail强制实时调用 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
关键设计决策
1. 多级缓存策略（⚠️ 仅用于静态数据和搜索参考）
type CacheStrategy struct {
// L1: 本地内存缓存 (热数据，秒级TTL)
L1 *lru.Cache
// L2: Redis集群 (温数据，分钟级TTL)
L2 *redis.Client
// L3: CDN (静态数据，小时级TTL)
L3 *cdn.EdgeCache
}
func (c *CacheStrategy) Get(ctx context.Context, key string) (*Data, error) {
// ⚠️ 关键：首先判断数据类型
if isARIRequired(key) {
// 如果是ARI（可用库存）相关请求，绝不能走缓存
return nil, ErrCacheMiss
}
// L1命中：返回
if val, ok := c.L1.Get(key); ok {
return val.(*Data), nil
}
// L1未命中：查L2
val, err := c.L2.Get(ctx, key).Result()
if err == nil {
data := parse(val)
c.L1.Set(key, data) // 回填L1
return data, nil
}
// L2未命中：查L3（仅用于静态数据）
if isStaticRequest(key) {
val, err := c.L3.Get(ctx, key)
if err == nil {
c.L2.Set(ctx, key, val, 1*time.Hour)
c.L1.Set(key, parse(val))
return parse(val), nil
}
}
// 全部未命中：回源
return nil, ErrCacheMiss
}
// ⚠️ 关键函数：判断是否需要ARI准确性
func isARIRequired(key string) bool {
// 以下情况必须实时查询，不能缓存：
// 1. CheckAvail（库存确认）
// 2. Book（下单）
// 3. QueryOrder（订单查询）
// 4. Cancel（取消订单）
// 5. 任何距离入住时间 < 3小时的请求
return strings.Contains(key, "CheckAvail") ||
strings.Contains(key, "Book") ||
strings.Contains(key, "QueryOrder") ||
strings.Contains(key, "Cancel") ||
isUrgentBooking(key)
}
关键点：
- ✅ 静态数据（酒店信息、房型信息）可以长时间缓存
- ✅ 搜索浏览参考可以短时间缓存（1-5分钟）
- ❌ ARI相关请求（CheckAvail、Book等）绝不能缓存
- ✅ 紧急订单（距离入住 < 3小时）强制实时查询
2. 智能失效策略（⚠️ 保证准确性核心）
传统缓存问题是：如何知道数据过期了？
我们的做法：
- 库存变化触发：供应商推送Webhook → 失效相关缓存
- 价格波动预测：AI模型学习价格波动规律 → 动态调整TTL
- 时间窗口控制：热门时段（周末、节假日）缩短TTL，冷门时段延长TTL
- 紧急订单保护：距离入住 < 3小时的请求强制实时，不读缓存
Webhook实时失效机制：
// 处理供应商推送的库存变化Webhook
func HandleInventoryWebhook(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
var webhook InventoryWebhook
if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&webhook); err != nil {
http.Error(w, err.Error(), 400)
return
}
// ⚠️ 关键：立即失效相关缓存
switch webhook.Type {
case "ROOM_SOLD_OUT":
// 房间售罄：立即失效所有相关缓存
invalidateHotelCache(webhook.HotelID)
invalidateRoomCache(webhook.RoomID)
invalidateRateCache(webhook.RateKey)
case "PRICE_CHANGED":
// 价格变化：失效价格缓存
invalidateRateCache(webhook.RateKey)
case "NEW_AVAILABILITY":
// 新增库存：无需失效，等待自然过期
default:
log.Warn("Unknown webhook type", webhook.Type)
}
w.WriteHeader(200)
}
// 失效相关缓存
func invalidateHotelCache(hotelID string) {
// 失效Redis中的相关缓存
pattern := fmt.Sprintf("hotel:%s:*", hotelID)
redis.Del(ctx, redis.Keys(ctx, pattern)...)
// 失效CDN中的相关缓存（如果使用）
cdn.Invalidate(pattern)
}
关键点：
- ✅ 供应商推送Webhook时立即失效，不等待TTL自然过期
- ✅ 房间售罄是最紧急的事件，必须立即处理
- ✅ 价格变化也需要立即失效，避免显示错误价格
- ❌ 如果供应商不支持Webhook，必须缩短缓存TTL（1分钟以内）
func AdaptiveTTL(hotelID string, checkIn time.Time) time.Duration {
// ⚠️ 关键：基础TTL很短（1分钟）
baseTTL := 1 * time.Minute
// 距离入住时间越近，TTL越短（核心原则）
daysUntil := checkIn.Sub(time.Now()).Hours() / 24
var timeFactor float64
if daysUntil < 1 {
// < 1天：30秒（几乎实时）
timeFactor = 0.5
} else if daysUntil < 3 {
// 1-3天：1分钟
timeFactor = 1.0
} else if daysUntil < 7 {
// 3-7天：2分钟
timeFactor = 2.0
} else if daysUntil < 14 {
// 7-14天：3分钟
timeFactor = 3.0
} else {
// > 14天：5分钟（最长）
timeFactor = 5.0
}
// ⚠️ 关键：热门酒店缩短TTL（售罄风险高）
hotness := hotelHotnessScore(hotelID) // 0-1
hotnessFactor := 1.0 - hotness*0.6 // 热门酒店TTL最多缩短60%
// 季节性调整
seasonality := seasonFactor(checkIn) // 周末/节假日 < 1
// 计算最终TTL
finalTTL := time.Duration(float64(baseTTL) * timeFactor * hotnessFactor * seasonality)
// ⚠️ 关键：TTL上限保护
if finalTTL > 5*time.Minute {
finalTTL = 5 * time.Minute
}
return finalTTL
}
关键点：
- ✅ 距离入住时间越近，TTL越短：这是保证准确性的核心
- ✅ 热门酒店缩短TTL：售罄风险高，需要更短的缓存
- ✅ 季节性调整：周末/节假日缩短TTL
- ✅ TTL上限保护：最长5分钟，不会无限长
- ✅ 紧急订单保护：< 3小时强制实时查询
实际效果：
| 距离入住时间 | 基础TTL | 热门酒店TTL | 说明 |
|---|---|---|---|
| < 1天 | 30秒 | 12秒 | 几乎实时 |
| 1-3天 | 1分钟 | 24秒 | 短暂缓存 |
| 3-7天 | 2分钟 | 48秒 | 短缓存 |
| 7-14天 | 3分钟 | 72秒 | 中等缓存 |
| > 14天 | 5分钟 | 2分钟 | 最长缓存 |
⚠️ 注意：即使是最长的5分钟缓存，也只是”搜索浏览参考”，用户下单时必须实时查询。
4. 用户界面明确提示（⚠️ 用户体验关键）
// 前端显示搜索结果时，明确标注
function renderSearchResults(hotels, fromCache) {
hotels.forEach(hotel => {
if (fromCache) {
// ⚠️ 明确提示这是参考价格
hotel.displayWarning = "价格仅供参考，以实时查询为准";
hotel.displayTTL = "数据更新时间：约1分钟前";
} else {
// 实时数据
hotel.displayWarning = null;
hotel.displayTTL = "实时数据";
}
});
}
// 用户选择房型时，再次提醒
function onSelectRoom(hotel, room) {
// ⚠️ 明确提示需要实时确认
showNotification(`正在实时确认 ${hotel.name} - ${room.name} 的库存...`);
// 强制实时查询CheckAvail
realTimeCheckAvail(hotel, room).then(result => {
if (result.available) {
// 实时确认成功，显示最终价格
showBookingModal(result);
} else {
// 实时查询失败（可能已售罄）
showError("抱歉，该房型已售罄，请选择其他房型");
}
});
}
关键点：
- ✅ 缓存数据明确标注”价格仅供参考”
- ✅ 显示”数据更新时间”
- ✅ 用户选择房型时，强制实时查询，绝不使用缓存
- ✅ 实时查询失败时，明确告知用户
3. AI驱动的房间映射
这是最复杂的部分。不同供应商对同一房间的叫法完全不同：
- 供应商A：
King Room with City View - 供应商B：
Deluxe King - City View - 供应商C：
King Bed City View
我们用AI模型解决：
type RoomMappingModel struct {
// GIATA权威数据库
GIATA *giata.Client
// 自研向量模型
Embedding *embedding.Model
// 规则引擎
Rules *rule.Engine
}
func (m *RoomMappingModel) MapRoom(roomA Room, roomB Room) float64 {
// 1. 先用规则匹配（快）
if score := m.Rules.Match(roomA, roomB); score > 0.9 {
return score
}
// 2. 用GIATA权威数据库（准）
if score := m.GIATA.Match(roomA, roomB); score > 0.85 {
return score
}
// 3. 用向量模型兜底（智能）
vecA := m.Embedding.Encode(roomA.Name, roomA.Description)
vecB := m.Embedding.Encode(roomB.Name, roomB.Description)
return cosineSimilarity(vecA, vecB)
}
结果：房间映射准确率从75%提升到94%。
性能优化实战
问题1：热点酒店拖累整体响应
现象：某家热门酒店，查询量是普通酒店的100倍，响应时间明显变慢。
原因：所有请求都打到缓存，缓存并发竞争严重。
解决方案：
// 使用singleflight避免缓存击穿
var flightGroup singleflight.Group
func (c *Cache) GetOrLoad(ctx context.Context, key string, loadFn func() (*Data, error)) (*Data, error) {
// 先查缓存
if val, ok := c.cache.Get(key); ok {
return val.(*Data), nil
}
// 缓存未命中，用singleflight合并请求
result, err, _ := flightGroup.Do(key, func() (interface{}, error) {
// 双重检查，避免其他goroutine已经写入缓存
if val, ok := c.cache.Get(key); ok {
return val.(*Data), nil
}
// 回源加载
return loadFn()
})
if err != nil {
return nil, err
}
data := result.(*Data)
c.cache.Set(key, data, adaptiveTTL(key))
return data, nil
}
效果：热点QPS提升5倍，P99延迟下降60%。
问题2：慢查询拖累整体响应
现象：个别供应商API偶尔变慢（从200ms到5s），影响整体搜索体验。
原因：并发调用时，慢供应商拖慢整体。
解决方案：
func SearchWithTimeout(ctx context.Context, req SearchRequest) (*SearchResponse, error) {
ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 1*time.Second) // 整体超时1s
defer cancel()
results := make(chan *Hotel, 100)
var wg sync.WaitGroup
for _, supplier := range suppliers {
wg.Add(1)
go func(s Supplier) {
defer wg.Done()
// 单供应商超时300ms
subCtx, subCancel := context.WithTimeout(ctx, 300*time.Millisecond)
defer subCancel()
resp, err := s.Search(subCtx, req)
if err != nil {
// 记录慢供应商，后续降级处理
metrics.RecordSlowSupplier(s.ID, err)
return
}
for _, h := range resp.Hotels {
results <- h
}
}(supplier)
}
go func() {
wg.Wait()
close(results)
}()
// 收集结果（最多等待1s）
var hotels []*Hotel
for h := range results {
hotels = append(hotels, h)
}
return normalizeAndSort(hotels), nil
}
效果：P95延迟从2.5s降到800ms，慢供应商自动降级。
监控与可观测性
没有监控的系统就是盲人摸象。我们监控的核心指标：
| 指标类型 | 具体指标 | 告警阈值 |
|---|---|---|
| 性能 | P50/P95/P99延迟 | P95 > 1s |
| QPS | QPS > 5000时扩容 | |
| 错误率 | 错误率 > 1% | |
| 缓存 | 缓存命中率 | 命中率 < 70%告警 |
| 缓存TTL分布 | TTL < 10s > 30%告警 | |
| 供应商 | 单供应商延迟 | 延迟 > 500ms告警 |
| 单供应商错误率 | 错误率 > 5%告警 | |
| 单供应商QPS | QPS > 1000告警 |
Grafana Dashboard示例：
HotelByte API - Overview
├─ Request Rate (req/s)
│ ├─ Total
│ └─ By Supplier
├─ Latency (ms)
│ ├─ P50
│ ├─ P95
│ └─ P99
├─ Error Rate (%)
└─ Cache Hit Rate (%)
最终成果
经过两年的迭代，我们现在的指标：
| 指标 | v1.0 | v3.0 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 平均响应时间 | 3-5s | 200-500ms | 90%+ |
| P99延迟 | 8s | 1.2s | 85% |
| QPS | 50 | 5000+ | 100x |
| 缓存命中率 | 0% | 85%+ | 新增 |
| 房间映射准确率 | 75% | 94% | 25% |
| 可用性 | 99.5% | 99.99% | 0.49% |
⚠️ 重要免责声明
本文分享的缓存策略和技术架构，仅适用于HotelByte/HotelGo的具体业务场景。如果你的项目有不同需求，千万不要照搬。
我们的场景假设
- ✅ 搜索阶段：用户在浏览和比较，距离下单还有时间差
- ✅ 下单阶段：必须实时查询，绝不能依赖缓存
- ✅ 用户理解：前端明确提示”价格仅供参考”
- ✅ 供应商支持：大部分供应商支持Webhook推送库存变化
如果你的场景不同
如果供应商不支持Webhook：
- ❌ 不能使用5分钟TTL，必须缩短到1分钟以内
- ❌ 或者干脆不用缓存，所有请求都实时查询
- ❌ 或者和供应商协商，看是否可以接入库存变化推送
如果你的用户期望”完全实时”：
- ❌ 不能使用任何缓存，即使是搜索阶段
- ❌ 或者明确告知用户”搜索结果仅供参考”
- ❌ 或者在用户界面实时更新价格和库存
如果你的业务量不大（QPS < 100）：
- ❌ 不需要复杂的缓存策略，简单的Redis就够了
- ❌ 甚至不需要缓存，直接实时查询更简单
如果你的业务模式是”实时抢购”：
- ❌ 绝对不能使用缓存，必须100%实时
- ❌ 需要考虑分布式锁，避免超卖
我们踩过的坑
- v2.0的5分钟TTL导致大量客诉：用户看到的是5分钟前的价格，下单时发现价格变了
- 没有Webhook支持导致库存不准确：供应商库存变化时我们不知道，缓存失效不及时
- 用户误解导致投诉：用户以为搜索结果是”实时库存”，下单时才发现不是
- 热门酒店售罄导致订单取消：缓存期间房间售罄，用户下单后才发现
如何评估你的缓存策略
在引入缓存之前，必须回答以下问题：
- 用户是否理解缓存数据的性质？
- 如果用户期望”100%实时”，不要用缓存
- 如果用户可以接受”浏览参考”，可以使用短TTL缓存
- 供应商是否支持Webhook？
- 如果支持，可以使用较长TTL（1-5分钟）
- 如果不支持，必须使用很短TTL（< 1分钟）或不用缓存
- 距离入住时间如何影响缓存TTL？
- 紧急订单（< 3小时）应该强制实时
- 长期订单（> 7天）可以适当延长TTL
- 用户界面如何提示？
- 必须明确标注”价格仅供参考”
- 必须显示”数据更新时间”
- 下单时必须明确”正在实时确认”
- 是否有监控和告警？
- 必须监控缓存命中率、失效延迟
- 必须有告警机制，及时发现问题
我们的推荐
如果你刚起步：
- 先不用缓存，100%实时查询
- 等业务量增长到QPS > 500，再考虑缓存
- 缓存只是性能优化，不是必需品
如果你已经有一定规模：
- 从短TTL开始（1分钟）
- 逐步延长TTL，观察用户反馈和订单取消率
- 如果订单取消率上升，立即缩短TTL或关闭缓存
如果你追求极致性能：
- 确保你的供应商支持Webhook
- 确保你的用户理解缓存数据的性质
- 确保你的监控完善，能及时发现问题
总结与展望
我们学到的教训：
- 并发是免费的，但正确用很难
- 缓存是核心，不是可选项
- 监控要先行，不要等到出问题
- 数据标准化比API聚合更重要
下一步规划：
- 🤖 实时价格预测：AI模型预测价格波动，提前缓存
- 🌐 边缘计算：CDN边缘节点部署，降低延迟
- 🔄 事件驱动架构：库存/价格变化实时推送，减少轮询
- 🧪 A/B测试平台：自动测试供应商切换策略
如果你也在做类似的事
开源资源：
- 我们的Go SDK：github.com/hotelbyte-com/sdk-go
- Java SDK：github.com/hotelbyte-com/sdk-java
加入讨论：
- GitHub Issues：github.com/hotelbyte-com/docs
- Twitter：@hotelbyte_dev（假设）
一起构建下一代酒店分销基础设施 🚀
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封面图建议：系统架构图 + 性能对比图表 阅读时间：约15分钟 难度：中等（需要了解Go、分布式系统、缓存策略）