统筹高并发在线考试系统全栈架构设计与落地，负责核心模块开发、性能优化及技术债务治理，支撑年度千万级考生同时在线场景。

• 主导用户中心与题库中心微服务重构，基于Spring Boot 3.x+GraalVM实现原生镜像部署，通过模块化拆分与CQRS模式优化，将服务启动时间从85s缩短至34s，内存占用降低45%，支撑大促期间弹性扩缩容效率提升60%。
• 针对判卷模块高峰期CPU负载超90%问题，重构分布式判卷引擎：采用Fork/Join并行计算框架拆分主观题批改任务，结合Redisson分布式锁控制资源竞争，配合JProfiler定位热点方法优化，单题判卷耗时从1.2s降至0.3s，系统吞吐量从800题/秒提升至4200题/秒。
• 推动前后端技术栈升级，设计统一API网关（Spring Cloud Gateway）与OpenAPI 3.0规范，制定前后端协作SOP，将接口联调耗时从平均2天/功能点压缩至4小时，团队开发效率提升40%。
• 主导技术债务治理专项，梳理遗留单体应用23个核心服务，通过Strangler Fig模式逐步迁移至云原生架构，配套引入ELK日志中台与Prometheus+Grafana监控体系，全年系统可用性从99.9%提升至99.995%，故障定位时间从4小时缩短至15分钟内。

主导直播教学系统全栈设计与落地，负责高可用架构搭建、性能瓶颈突破及跨端体验优化，支撑百万级用户同时在线互动。

• 设计直播系统技术架构：采用Spring Cloud Alibaba微服务框架拆分推流、信令、录制等12个核心服务，集成Nacos实现服务发现与配置中心，配合Sentinel完成流量控制与熔断，系统QPS峰值达12万，全年故障恢复时间（MTTR）控制在10分钟内。
• 优化直播推流链路：针对弱网环境下卡顿率高的问题，引入CDN多级节点缓存与H.265编码压缩，结合WebRTC数据通道实现丢包重传策略，将端到端延迟从800ms降至200ms以内，用户卡顿投诉率下降65%。
• 推动前后端协作模式升级，主导制定Vue3+TypeScript组件库规范，封装通用交互组件32个，配套编写自动化测试用例（Jest+Playwright）覆盖率达85%，前端页面加载速度从3.2s提升至1.8s，用户留存率提升18%。
• 负责课程回放功能开发，基于FFmpeg实现视频转码与切片，结合MinIO对象存储与HLS协议，支持1080P高清视频秒开播放，日均处理转码任务12万条，资源利用率提升30%。

参与在线教育平台核心功能模块开发，负责需求落地、BUG修复及基础性能优化，保障用户学习流程顺畅。

• 独立完成用户学习中心模块开发，基于Spring Boot+MyBatis-Plus实现课程收藏、进度跟踪、笔记管理功能，通过二级缓存（Caffeine+Redis）优化课程列表查询，响应时间从500ms降至150ms，支撑日活10万用户访问。
• 优化题库系统搜索功能：针对模糊查询慢的问题，重构Elasticsearch索引策略，定制IK分词器适配教育领域术语，结合Query DSL优化检索逻辑，搜索耗时从800ms降至200ms，准确率提升25%。
• 主导解决高并发下订单支付超时问题，分析日志定位数据库行锁竞争，通过乐观锁（版本号机制）+RabbitMQ异步通知重构支付流程，订单成功率从92%提升至99.6%，客诉量下降70%。
• 配合测试团队完成功能验证，编写Postman接口测试集合120+条，使用JMeter进行压力测试，定位并修复接口幂等性问题3处，关键交易接口错误率从0.5%降至0.01%以下。

泛娱乐社交APP「星聊」核心功能迭代与性能优化项目

• 项目背景：「星聊」作为公司核心泛娱乐社交产品，面临用户反馈集中的三大痛点——实时聊天延迟高（峰值500ms+）、群聊消息乱序投诉率高（日均1200+）、个性化推荐点击率低（仅8%），导致DAU连续3个月停滞在80万左右。我的核心目标是主导全链路优化，将消息可靠性提升至99.9%以上，同时推动DAU增长25%。
• 解决的关键难题：1）高并发下WebSocket长连接的稳定性问题——峰值时10万+并发连接常出现断链、消息堆积；2）群聊消息的时序一致性——不同客户端因网络延迟导致消息展示顺序错乱；3）个性化推荐的精准度——基于传统标签的推荐模型无法捕捉用户动态兴趣。
• 核心行动与创新：1）后端重构：用Go语言重写WebSocket服务，引入Kafka作为消息中间件，通过「分区键绑定用户ID+顺序消费」机制保证消息有序分发；同时设计「客户端时间戳+服务端序列号」双校验规则，前端基于React Native实现消息重排逻辑，解决乱序问题；2）推荐系统升级：搭建TensorFlow-based协同过滤模型，结合用户聊天行为、社交关系、兴趣标签的实时embedding，用Redis缓存高频特征，将推荐更新频率从小时级提升至分钟级；3）跨团队协同：牵头产品、算法、测试制定「性能指标-用户体验」双维度验收标准，每周同步优化进度。
• 项目成果与价值：消息延迟降至80ms以内，消息丢失率从5%降至0.05%以下；群聊乱序投诉率下降92%，推荐点击率提升至22%；DAU在6个月内增长至120万，留存率提升18%。我主导的全链路优化直接推动产品进入App Store社交类TOP30，同时沉淀的「高并发IM架构」「实时推荐中间件」成为公司技术中台的核心组件。

企业级SaaS协作平台「星启」定制化能力升级项目

• 项目背景：「星启」作为面向中小企业的协作SaaS，此前采用单体架构，定制化需求（如字段自定义、流程适配）需修改核心代码，开发周期长达2周/单，客户满意度仅75%。我的目标是重构架构以支持「零代码定制」，将定制化开发效率提升5倍以上。
• 解决的关键难题：1）单体架构的高耦合性——修改用户管理模块可能导致项目管理模块报错；2）定制化需求的重复开发——不同客户要求相似功能（如自定义表单字段），但需重新编码；3）数据隔离风险——多租户共用数据库时易出现数据泄露。
• 核心行动与技术选型：1）架构升级：采用Spring Cloud微服务架构，拆分为用户中心、项目管理、文档协作等7个独立服务，服务间通过gRPC通信，解决耦合问题；2）零代码定制：基于Apollo配置中心开发「自定义字段引擎」，支持客户通过界面配置表单字段、审批流程，无需修改后端代码；3）数据隔离：推行「租户ID+分表」策略，每个客户的数据存储在独立分表中，通过MyBatis拦截器自动注入租户ID过滤条件，保证数据安全。
• 项目成果与价值：定制化开发周期从2周缩短至3天，实现成本降低70%；新增客户中35%选择定制化功能，客单价提升20%；系统可用性从99%提升至99.9%，全年宕机时间少于8小时。我主导的微服务拆分与配置中心设计，让产品从「标准化SaaS」转向「可定制化PaaS」，支撑了公司从中小客户向中大型客户的拓展。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。