负责电商交易核心链路（订单、支付、履约）的Node.js服务设计与落地，支撑大促期间亿级请求的高可用，推动团队技术栈升级与效能提升

• 主导设计订单中心微服务架构，基于NestJS框架落地DDD领域驱动设计，将原单体应用拆分为订单、支付、履约三大核心子域，定义订单聚合根与支付上下文边界；选用Sequelize作为ORM实现MySQL数据持久化，结合Redis Cluster搭建缓存层解决秒杀场景的库存查询热点问题；针对库存超卖痛点，设计“Redis Lua脚本预扣库存+MySQL异步落库”逻辑，通过Lua脚本保证原子性操作，大促期间订单成功率从99.2%提升至99.95%，未出现因库存问题导致的订单异常
• 优化支付回调链路性能，原同步阻塞处理方式导致平均延迟3秒、成功率98%；引入Kafka作为消息中间件实现异步解耦，结合Seata分布式事务框架保证回调与订单状态更新的一致性；同时封装回调重试组件（支持指数退避策略），将回调成功率提升至99.8%，支付相关投诉率下降62%
• 推动团队技术迭代，主导引入TypeScript与单元测试体系：基于TSLint制定代码规范，用Jest搭配Supertest实现接口级测试，核心服务测试覆盖率从30%提升至85%；落地husky+lint-staged实现提交前代码校验，线上bug率下降41%
• 解决大促核心接口限流问题，基于Express中间件封装Redis滑动窗口限流组件，支持动态配置阈值（如秒杀接口QPS限制从5000调整至2万）；结合Prometheus+Grafana监控限流效果，大促期间核心接口未出现超时，系统吞吐量提升300%

负责零售供应链系统（SKU管理、库存同步、供应商对接）的后端开发，优化系统性能与数据一致性，支撑线下门店与线上商城的库存联动

• 主导开发SKU管理服务，基于Node.js+Express框架实现RESTful API，选用MongoDB存储SKU非结构化属性（如颜色、尺码矩阵）；设计版本控制机制（通过Oplog记录属性变更），解决SKU属性修改后无法追溯的问题，SKU录入效率提升50%，库存盘点准确率从97%提升至99.5%
• 重构库存同步接口，原轮询模式导致延迟5秒、仓库端投诉率高；改用WebSocket实现仓库WMS系统与平台的实时通信，结合Redis Pub/Sub模式广播库存变更事件；优化事件序列化方式（JSON→Protocol Buffers），库存同步延迟降至100毫秒以内，仓库操作人员手动核对工作量减少40%
• 排查线上内存泄漏问题：通过Node.js --inspect工具连接Chrome DevTools分析堆快照，定位到闭包引用未释放导致的常驻内存增长；修复后服务器内存占用从80%降至30%，服务稳定性提升（月宕机时间从4小时降至0.5小时以内）
• 对接供应商API，实现订单推送给供应商的功能；封装HTTP客户端组件（支持重试、熔断、链路追踪），处理供应商接口不稳定问题，订单推送成功率从90%提升至99%，供应商投诉率下降70%

参与企业服务平台开发，负责用户中心、权限模块与基础API的实现，熟悉团队Node.js技术栈与研发流程

• 开发用户中心核心API，基于Node.js+Koa框架实现注册、登录、信息修改功能；采用JWT完成无状态身份认证，结合Redis存储token黑名单实现退出登录实时生效；设计RBAC权限模型（角色-权限、用户-角色关联），支持细粒度接口权限控制，用户登录与权限验证响应时间从200ms缩短至50ms以内
• 优化用户列表查询性能：通过Sequelize添加联合索引（用户名+手机号）、优化分页查询逻辑（替换LIMIT OFFSET为游标分页），查询时间从500ms降至100ms以内，提升后台管理系统用户体验
• 编写接口文档与测试用例：使用Swagger生成在线API文档（支持自动生成请求示例与响应 schema），同时编写Mocha测试用例覆盖核心接口，减少前后端沟通成本30%，测试回归时间缩短50%
• 协助排查接口超时问题：通过分析Node.js事件循环日志，定位到第三方短信接口同步调用导致的阻塞；将其改为异步队列处理（用BullMQ实现），接口响应时间从800ms降至200ms以内

泛娱乐社交平台高并发互动引擎重构

• 项目背景：公司核心泛娱乐社交平台（主打明星直播、虚拟连麦、礼物互动）用户量突破5000万，原有互动引擎采用单体架构，存在峰值并发瓶颈（仅支持5万QPS）、关键路径延迟高（礼物打赏回调200ms+）、分布式状态不一致（连麦房间成员同步失败率达1.2%）等问题，严重影响用户体验和活动稳定性。我的核心职责是主导引擎架构重构，实现千万级并发支撑、延迟降低至50ms内，并保障分布式场景下状态一致性。
• 解决的难题与技术：1. 单体架构耦合严重，关键路径（如礼物支付→房间状态更新→用户通知）依赖链长，故障易扩散；2. 分布式状态下，连麦房间的“成员加入/退出”操作易出现数据不一致；3. 流量洪峰（如明星直播首秀）时，传统静态扩容机制响应慢，易引发雪崩。技术上选择DDD领域驱动设计拆分微服务，将引擎拆分为「礼物交易」「实时通信」「状态管理」三大核心域；实时消息用WebSocket+Kafka实现异步解耦，基于房间ID哈希分区保证消息顺序；状态一致性采用TCC事务模型（Try锁定房间资源→Confirm提交状态→Cancel回滚资源）；流量治理用Sentinel做熔断降级，结合K8s HPA实现基于CPU利用率和请求量的动态扩容。
• 核心行动与创新：1. 主导DDD领域建模，梳理出“互动核心域”“支撑域”“通用域”，明确各服务边界，降低耦合；2. 针对实时消息延迟，优化Kafka消费者组配置，将单分区消息处理线程数从1提升至4，同时引入本地缓存预加载用户信息，减少数据库查询；3. 设计状态服务的“双写校验”机制：Redis Cluster缓存房间状态（设置5分钟过期），同时异步同步至MySQL持久化，通过定时任务比对缓存与数据库数据，修复不一致问题；4. 压测阶段用JMeter模拟10万并发请求，反复调整Sentinel的熔断阈值（从默认50%调整为70%）和HPA的扩容步长（从1实例/次调整为2实例/次），确保高并发下系统稳定。
• 量化成果与价值：1. 互动引擎并发能力从5万QPS提升至50万QPS，关键路径延迟从200ms降至40ms内；2. 连麦房间状态不一致率从1.2%降至0.01%以下，大促/明星直播期间零雪崩事故；3. 服务器资源利用率提升35%，年度服务器成本减少约200万元；4. 用户互动完成率提升18%，活动期间用户满意度调研得分从4.2升至4.7（满分5分）。

兴趣社区内容分发系统性能优化与推荐精准度提升

• 项目背景：公司旗下兴趣社区（覆盖二次元、游戏、影视等垂类）内容量突破1亿条，但首页加载慢（平均1.2秒）、推荐精准度低（用户点击转化率8%）的问题突出，导致新用户留存率不足30%。我的职责是优化内容分发系统的性能与推荐算法，提升首页加载速度和推荐效果。
• 解决的难题与技术：1. 首页需调用用户画像、内容标签、热门榜单、好友动态4个服务，接口响应时间长；2. 推荐算法基于传统协同过滤，冷启动问题严重（新用户/新内容曝光量不足10%）；3. 缓存策略不合理，热点内容频繁击穿，数据库QPS高达3万，压力过大。技术上采用GraphQL替代RESTful API，按需获取首页所需字段；推荐算法引入Wide & Deep模型，结合用户行为（点击、收藏）、内容特征（标签、时长）、社交关系（好友关注）做混合推荐；缓存采用“本地缓存（Caffeine）+分布式缓存（Redis）”多级策略，热点内容设置“永久过期+定时更新”机制。
• 核心行动与创新：1. 设计GraphQL Schema，定义首页“推荐内容”所需的用户信息、内容标签、热度分数等字段，减少70%的冗余数据传输；2. 针对冷启动，开发内容标签预填充 pipeline：新内容上传时，通过NLP模型自动提取关键词（如“原神”“剧情向”），并结合作者历史内容的标签做补充，解决新内容无标签问题；3. 优化缓存策略：本地缓存设置最大容量1000条，过期时间5分钟，减少内存占用；Redis缓存设置热点数据的“永久过期”标志，通过后台线程每10分钟更新一次，避免缓存击穿；4. 跟踪推荐效果，每周分析用户点击、停留时长数据，调整Wide & Deep模型的权重（将社交关系的权重从0.2提升至0.3），提升推荐的社交相关性。
• 量化成果与价值：1. 首页加载时间从1.2秒降至400ms内，用户首屏渲染完成率提升25%；2. 推荐点击转化率从8%升至12%，新用户7日留存率从30%提升至42%；3. 数据库QPS从3万降至1.5万，缓存命中率从60%提升至85%；4. 社区内容曝光量Top100的新内容占比从5%提升至18%，解决了新内容冷启动问题。

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。