负责电商平台MySQL集群全生命周期管理，保障业务7×24小时高可用，优化核心交易链路查询性能，协同开发团队解决SQL质量问题

• 主导搭建数据库监控预警体系，基于Prometheus+Grafana+Percona Toolkit整合慢查询、主从复制延迟、锁等待等12项核心指标，针对原有监控未覆盖“业务高峰期临时表创建过多”问题，定制化开发告警规则并关联订单转化率指标，将故障定位时间从平均45分钟缩短至10分钟内，季度故障响应及时率提升至98%
• 优化核心订单库（日均写入100万+条）的查询性能，通过EXPLAIN分析TOP 10慢查询发现索引缺失（订单表无“用户ID+创建时间”复合索引）及读写锁竞争问题，添加3个复合索引并调整事务隔离级别至READ COMMITTED，使订单详情页QPS从8000提升至10800，锁等待时间从230ms降至90ms
• 负责SQL Server历史订单数据迁移至MySQL，采用DataX作为同步工具，针对“SQL Server datetime与MySQL datetime2精度差异”及“商品分类编码字符集不兼容”问题，编写Python脚本预处理数据并验证一致性，最终实现1.2亿条数据迁移零丢失，业务切换后停机时间控制在58分钟内
• 推动开发侧SQL质量管控，牵头制定《电商业务SQL编写规范》（涵盖索引设计、避免SELECT *、事务长度限制3部分），引入Pre-commit Hook集成SQLFluff检查工具，在代码合并前拦截未加索引的查询语句，上线3个月后开发侧慢查询率从32%降至17%

负责零售全渠道数据库集群（MySQL、TiDB）高可用架构设计，主导性能优化与大促保障，协同产品团队迭代数据架构，支撑线上线下业务一体化

• 主导TiDB集群落地支撑会员系统，针对“分布式事务一致性”及“高并发查询”需求，采用TiUP部署5节点集群（3 PD+2 TiKV+1 TiDB），优化Region分裂策略（设置分裂大小为1G）并开启自动负载均衡，大促期间支撑12万+ TPS的会员信息查询，平均延迟稳定在45ms以内，未出现超时故障
• 优化历史订单库存储成本，针对MySQL单表数据量超10亿条问题，采用“范围分区+pt-archiver归档”方案，将2020年前的订单数据迁移至阿里云OSS冷存储，同时通过视图映射实现查询透明化，存储成本从每月8.5万元降至5.1万元（下降40%），冷数据查询时间从3分钟缩短至2秒
• 解决主库宕机后自动切换效率低问题，原有MHA方案存在“数据同步延迟导致切换失败”风险，切换至InnoDB Cluster架构，调整GTID同步策略（设置为semi-sync）并增加切换前“binlog位置校验”步骤，使故障切换时间从30秒缩短至5秒，全年3次主库宕机均实现零数据丢失切换
• 构建数据库容量预测模型，采集Prometheus近6个月的CPU、存储、QPS历史数据，用Python的scikit-learn训练线性回归模型，预测未来3个月的资源需求，指导提前扩容2台TiKV节点，避免了因流量突增导致的性能瓶颈，资源利用率从65%提升至81%

负责集团多业务线（电商、本地生活、供应链）数据库战略规划，主导高可用架构升级与自动化运维平台建设，推动DevOps与DBA融合，建立安全与成本优化体系

• 主导集团数据库自动化运维平台设计与落地，采用Go语言开发核心模块，集成Ansible做配置管理、Prometheus做监控告警、Jenkins做部署流水线，实现“数据库创建-备份策略配置-扩容-故障排查”全流程自动化，运维操作时间从平均2小时缩短至20分钟，人为配置失误率从15%降至3%
• 推动供应链系统从MySQL迁移至TiDB，针对“高并发写入（日均300万条）”及“跨地域容灾”需求，设计“按仓库ID分片”策略，采用TiDB Lightning工具导入10亿条历史数据，解决迁移过程中“热点Region写入延迟高”问题（调整TiKV线程池参数至8），迁移后写入TPS从1.2万提升至2.5万，跨地域延迟从150ms降至90ms
• 建立数据库安全防护体系，实施RBAC权限分级（开发仅能访问测试库、运维拥有生产库只读权限），采用MySQL透明数据加密（TDE）加密用户手机号、地址等敏感数据，启用Audit Plugin监控“DROP TABLE”“TRUNCATE TABLE”等高危操作，全年未发生数据泄露或恶意删除事件
• 优化集团数据库成本结构，通过TiDB弹性扩缩容功能结合阿里云预留实例，将非高峰时段（凌晨2-6点）TiKV节点从8台缩容至4台，同时将核心库从“一主两从”调整为“一主一从+异地只读”，年度数据库总成本从1200万元降至840万元（下降30%），同时保持系统弹性应对大促流量

星途游戏云原生全生命周期运维平台研发及规模化落地项目

• 星途互娱核心游戏业务从传统IDC向阿里云K8s集群迁移过程中，面临运维工具碎片化（分散在Jenkins、Zabbix、自建CMDB等系统）、故障排查耗时（平均45分钟/次）、发布效率低（单服务部署需15分钟）等问题。我作为平台核心设计者，目标是打造覆盖“部署-监控-故障自愈-容量规划”的云原生全链路运维平台，支撑10+款月活千万级游戏的稳定运营。
• 项目核心挑战有两点：一是混合资源管理——部分老游戏仍运行在OpenStack虚拟机，需统一纳管K8s Pod与传统VM的资源视图；二是故障根因定位慢——游戏故障常涉及“客户端-网关-逻辑服-数据库-第三方支付”多链路依赖，传统日志检索无法快速关联异常。
• 针对混合资源问题，我设计了“资源抽象层”技术方案：基于OpenAPI封装K8s与OpenStack的底层接口，向上暴露统一的“虚拟机/容器”资源模型，同时用Ansible Tower实现两类资源的配置同步，解决了跨环境的运维一致性；针对故障定位，我主导引入“链路追踪+日志关联”体系——用Jaeger采集全链路调用 trace，结合ELK Stack的Logstash插件将trace ID注入应用日志，开发了“故障溯源引擎”，支持输入用户投诉的“登录失败”症状，自动关联数据库慢查询、API响应超时、缓存穿透等根因。
• 项目上线6个月内，支撑完成12款游戏的全量云原生迁移：部署效率提升60%（单服务部署降至6分钟内），故障平均排查时间缩短至8分钟以内，全年减少因运维响应慢导致的用户流失营收约200万元。我个人主导了平台70%的核心模块开发（资源管理、故障自愈），并输出《星途云原生运维平台操作规范》，成为团队标准。

星途CDN智能缓存优化系统研发项目

• 星途互娱游戏分发依赖第三方CDN厂商，但存在两大痛点：一是缓存命中率波动大（日均70%-80%），突发流量（如新游上线）易导致源站带宽峰值超标；二是缓存策略依赖人工经验，无法适配不同游戏的内容热度变化（如MMORPG的大地图资源 vs 休闲游戏的轻量化素材）。我作为运维开发负责人，目标是构建“数据驱动的CDN缓存智能调整系统”，降低源站压力与带宽成本。
• 项目难点在于“实时性与准确性平衡”：CDN节点分布全球20+地区，需秒级采集流量、缓存命中、用户地域等数据，同时机器学习模型需准确预测不同游戏的“热点内容生命周期”（如某皮肤的上线热度期）。
• 我从三方面突破：1）数据 pipeline 搭建——用Flink实时消费CDN厂商API的流量日志，清洗后将“内容URL、访问频次、地域分布”等指标写入ClickHouse；2）模型优化——针对游戏内容“短周期热点”特点，放弃传统LR模型，改用LightGBM融合“内容类型、上线时间、用户画像”特征，预测内容的“未来2小时访问量”；3）自动化执行——开发Python脚本对接CDN厂商的管理接口，根据模型预测结果动态调整节点缓存TTL（如预测某资源未来1小时访问量将上涨50%，则延长TTL至2小时）。
• 系统上线后，CDN缓存命中率从75%提升至88%，源站带宽成本每年降低约300万元；同时支撑了《星途纪元》上线时峰值日活1200万的活动，未出现因CDN缓存失效导致的源站宕机。我主导了数据采集模块与模型落地脚本的开发，还优化了特征工程（新增“游戏版本更新时间”维度），使预测准确率从72%提升至85%。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。