负责电商平台核心交易链路的全栈设计与落地，涵盖需求分析、微服务架构设计、高并发功能开发及全链路性能优化，支撑年GMV超50亿的业务规模。

• 主导交易下单系统的微服务化重构，针对原单体架构耦合度高（模块间调用超30次/单）、接口响应超时率8%的问题，采用Spring Cloud Alibaba技术栈拆分订单、支付、库存三大核心微服务，通过Nacos实现服务动态注册发现，Sentinel配置热点参数限流规则（如秒杀场景库存扣减QPS限制5000），Seata AT模式解决跨服务分布式事务一致性；重构后接口平均响应时间从650ms降至180ms，超时率降至0.3%，支撑双11期间单日200万订单量。
• 优化大促期间系统稳定性，面对预售期QPS峰值5万、数据库CPU使用率95%的挑战，设计「本地Caffeine+分布式Redis」多级缓存策略（热点商品库存缓存预热率达90%），结合库存预扣减算法（Redis Lua脚本原子操作）减少DB压力；同步将订单日志异步化处理，通过Logstash采集日志写入Elasticsearch，替代原有同步Filebeat方案；最终大促期间系统QPS提升至8万，数据库CPU降至60%，实现零宕机。
• 设计并落地全链路监控体系，解决故障定位耗时平均45分钟的痛点：基于SkyWalking搭建分布式追踪平台（采样率10%），监控微服务间调用拓扑与耗时；通过Prometheus+Grafana配置核心指标告警（如服务RT>500ms、DB连接池使用率>80%）；整合ELK栈集中管理日志（日均处理日志量200GB），设置关键业务ID链路追踪；上线后故障定位时间缩短至5分钟内，MTTR（平均修复时间）降低89%。
• 推动技术方案标准化建设，输出《Java微服务开发规范》《分布式事务设计指南》等文档，主导代码评审机制优化（引入SonarQube质量门禁，阻断圈复杂度>15的代码合并），团队代码缺陷率下降40%，新人培养周期从2个月缩短至1个月。

负责平台用户端（C端）及管理端（B端）的全栈开发，支撑用户增长、活动运营等核心业务模块的功能迭代与性能优化，保障日活用户从30万增长至80万。

• 主导用户中心模块全栈开发，基于Spring Boot+MyBatis-Plus框架实现用户注册、登录、信息修改等功能，集成OAuth2.0协议支持微信、支付宝、手机号多渠道登录，上线后支撑日活10万用户的高频访问（接口QPS稳定在2000+），用户登录失败率控制在0.1%以内。
• 优化用户列表查询性能，针对原有SQL执行耗时800ms（涉及5张表JOIN）的问题，通过EXPLAIN分析定位慢查询，调整索引策略（新增联合索引(user_id,status,create_time)），并在Service层添加Guava本地缓存（过期时间30s）；优化后查询时间降至150ms，数据库QPS承载能力提升3倍，支撑运营后台批量导出用户数据的需求。
• 设计消息通知系统，基于RabbitMQ实现短信、邮件、站内信的异步发送：通过延迟队列处理验证码5分钟过期逻辑，利用死信队列重试失败消息（最大重试3次）；接入阿里云短信SDK与腾讯企业邮箱API，消息到达率从92%提升至99.5%；系统上线后日均处理通知10万+条，未出现大面积延迟或丢失。

参与课程管理系统的后端开发与前端联调，负责基础功能实现、线上问题排查及技术方案落地，保障课程上架、直播排期等核心流程的稳定性。

• 独立完成课程模块CRUD开发，基于Spring MVC+Hibernate框架实现课程创建、上下架、信息修改等功能，编写10+个DAO层接口与Service业务逻辑，上线后首月BUG率低于0.5%（主要为参数校验遗漏问题，通过补充单元测试覆盖90%业务场景解决）。
• 优化课程视频上传功能，针对原有单文件上传超时问题（最大支持2GB文件），集成阿里云OSS对象存储，前端采用分片上传（每片5MB）+断点续传方案，后端通过线程池异步合并分片；优化后上传成功率从85%提升至98%，单文件最大支持10GB，满足高清课程视频上传需求。
• 协助排查线上慢查询问题，针对「用户购买课程记录查询」接口响应1.2s的问题，通过EXPLAIN分析发现缺少联合索引，新增(user_id,course_id,create_time)索引后，查询时间降至200ms；同步优化分页逻辑（改用游标分页替代LIMIT OFFSET），避免深分页性能损耗。

「星聊」高并发实时互动系统重构与性能优化

• 项目背景：公司核心娱乐社交APP「星伴」的用户互动模块（IM、群组、直播连麦）因架构老旧，出现高并发下消息延迟（峰值达12s）、弱网环境丢包率高（约8%）、多端状态不一致等问题，导致用户互动率连续3个季度下滑15%。我的目标是通过全链路重构，支撑日活500万+的高并发场景，将互动体验提升至行业头部水平，同时保障系统稳定性。
• 关键难题：1. 传统HTTP短连接无法满足实时互动的低延迟需求；2. 多端（iOS/Android/Web）消息同步存在状态漂移；3. 弱网环境下消息送达率不足95%，用户投诉率高。
• 核心行动：1. 技术选型上，将后端通信层从RESTful API迁移至WebSocket+Protobuf协议，结合Redis Pub/Sub实现消息广播与离线存储，减少服务间耦合；2. 设计「端-边-云」协同的弱网优化方案：前端通过React Native封装消息重试（指数退避算法）与离线缓存，后端用Netty实现消息分片与流量控制；3. 构建多端状态同步引擎，基于Operational Transformation（OT）算法解决冲突，确保群聊消息、用户在线状态的实时一致性。
• 项目成果：1. 实时消息延迟降至1.2s内，弱网送达率提升至99.9%；2. 支撑日活600万的并发互动，系统可用性达99.99%；3. 用户互动率（聊天、连麦、群组活跃）较重构前提升35%，月留存率从28%升至34%，直接带动社交ARPU增长22%。本人主导了全链路技术方案设计与核心模块开发，是项目的技术负责人。

「星知」垂直领域知识付费平台从零搭建

• 项目背景：公司为拓展To C知识付费业务，需快速上线覆盖「课程售卖-直播授课-学员管理-效果追踪」的全链路平台。我的初始角色是核心开发，后期晋升为模块负责人，目标是6个月内完成平台搭建，支撑首月10万+注册用户与1000+付费课程上线，且系统稳定性满足业务增长需求。
• 关键难题：1. 直播授课的低延迟与高并发矛盾（初期要求支持500人同时在线）；2. 支付链路的安全性与合规性（涉及微信/支付宝双渠道）；3. 学员学习数据的实时统计与可视化需求。
• 核心行动：1. 直播模块采用Node.js做中间层转发，结合RTMP+HLS混合协议，自研推流工具优化码率（将1080P视频压缩至500kbps以内），降低延迟至800ms；2. 支付环节实现「签名校验+回调幂等+交易日志溯源」三重安全机制，拦截率达99.9%的伪造请求；3. 数据层用ClickHouse做实时数仓，结合ECharts实现学员学习进度、完课率、复购率的动态看板。
• 项目成果：1. 平台提前2周上线，首月注册用户12万，付费转化率8.5%，GMV突破1500万元；2. 直播延迟稳定在500ms内，支持峰值1000人同时在线；3. 支付成功率99.8%，未发生重大安全事故。本人负责从前端页面到后端接口的全栈开发，主导了直播与支付核心模块的设计，是项目从0到1落地的关键推动者。

• 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。