负责在线职业教育平台核心交易链路（课程购买、优惠券核销、学习进度同步）的设计开发与稳定性保障，支撑日活50万+用户的交易场景。

• 主导设计课程下单-支付-履约全链路模块，基于Django REST framework搭建RESTful API，结合Celery异步任务队列处理优惠券核销、订单日志记录等非实时操作；通过MySQL用户ID哈希分表（16库32表）解决单表数据量过大问题，同步优化Redis热点数据缓存策略（设置TTL=300s+LRU淘汰），将下单接口平均响应时间从800ms压降至250ms，大促峰值QPS从1200提升至3500。
• 针对支付回调接口频繁超时问题（原成功率92%），引入RabbitMQ做请求削峰填谷，设计双层幂等校验机制——第一层通过Redis分布式锁拦截重复请求，第二层基于订单状态机（待支付→已支付→已完成）校验业务状态，最终将支付成功率提升至99.6%，大促期间零客诉。
• 定位课程详情页慢查询（原SQL执行耗时1.2s），通过EXPLAIN分析发现联合查询缺少覆盖索引且关联表数据倾斜，重构查询逻辑为分步查询（先查基础信息再补动态标签），并为user_id+course_id字段新增复合索引，同时将静态课程介绍迁移至MongoDB文档存储，最终查询耗时降至150ms以内，页面加载速度提升70%。
• 搭建交易链路监控体系，使用Prometheus采集接口耗时、数据库连接池利用率等20+指标，通过Grafana配置阈值告警（如QPS突增50%触发预警），结合Python脚本自动拉取日志定位问题，将故障排查时间从平均45分钟缩短至10分钟。

负责教育SaaS平台技术架构升级，主导用户中心、课程中心微服务化改造，推动研发效率与系统扩展性提升。

• 主导完成用户中心（含权限、账号、登录）与课程中心（含课程库、排课）的微服务拆分，采用FastAPI重构服务接口，通过gRPC实现服务间高性能通信（单调用耗时从200ms降至50ms）；集成Consul做服务发现，配合Nginx+Keepalived实现负载均衡，服务故障隔离率提升至95%（单服务宕机不影响其他模块），支撑平台接入100+教育机构。
• 设计分布式事务解决方案，针对课程购买-积分发放-教师课酬结算跨服务场景，引入Seata TCC模式（Try-Confirm-Cancel）保证强一致性，同时为关键链路（如积分发放）添加本地消息表（MySQL）做最终一致性兜底，将事务成功率从98%提升至99.9%，彻底解决历史积分漏发问题（月均漏发量从1200单降至0）。
• 搭建自动化研发流水线，基于Pytest编写接口测试用例（覆盖率从65%提升至89%），集成GitLab CI实现代码提交自动触发单元测试、SonarQube代码扫描（阻断CRUD冗余代码）、Docker镜像构建及K8s滚动部署，研发迭代周期从7天缩短至4天，线上P0级故障次数减少60%。
• 输出《微服务接口设计规范》《分布式事务落地指南》等12篇标准化文档，组织跨团队技术分享8次（覆盖Java、前端团队），推动团队统一使用Pydantic做请求参数校验、Loguru做结构化日志，代码冗余率下降35%，新人上手周期缩短50%。

统筹公司核心教育产品（AI互动课堂、智能作业系统）的技术架构设计与团队管理，驱动技术创新支撑业务年增长100%。

• 主导AI互动课堂技术架构设计，采用Python asyncio构建高并发网关（单节点支持5万WebSocket连接），结合WebRTC实现低延迟音视频传输（端到端延迟<300ms）；集成Redis Geo模块实现学员位置感知，优化连麦匹配算法（基于地理位置+技能标签），将匹配耗时从800ms降至200ms，支撑百万级同时在线的大班课场景。
• 推动AI技术与业务深度融合，牵头开发智能作业批改系统：使用Python调用Hugging Face Transformers微调的NLP模型（专注数学解答题），设计异步批改队列（Celery+RabbitMQ），支持文本、公式、手写图片多模态输入；上线后作文批改耗时从5分钟缩短至30秒，准确率92%（人工复核通过率），3个月内覆盖50万学生用户。
• 搭建技术中台能力，抽象权限中心（支持RBAC+ABAC混合模型）、消息中心（支持APP/短信/邮件多渠道）等通用组件，制定《中台服务接入规范》，推动3条业务线复用，减少重复开发工作量40%；同步建立技术监控体系（Prometheus+Grafana），自定义87条告警规则（如接口错误率>0.5%触发电话告警），关键指标异常响应时间从30分钟缩短至5分钟。
• 管理8人后端团队，制定OKR与季度绩效考核标准，通过每周技术分享会（覆盖AI模型部署、高并发优化等主题）和强制代码评审（SonarQube问题清零后合并）提升团队能力，季度人均产出提升25%，年度团队晋升率达30%（2人晋升技术专家）。

星途直播平台高并发弹幕系统重构与性能优化项目

• 星途直播平台顶流主播开播时，原单体架构弹幕系统暴露严重性能瓶颈——峰值延迟达2s+、丢包率5%，核心痛点是消息队列吞吐量不足（RabbitMQ仅1万条/秒）、Redis分片不均引发热点、传统MD5去重算法内存占用高。我的目标是重构系统以支撑单直播间200万+并发弹幕，将延迟压降至500ms内、丢包率低于1%，同时担任整体架构设计与核心模块开发负责人。
• 项目面临三大技术挑战：一是单体架构无法横向扩展，二是现有消息队列难以承载高并发写入，三是弹幕去重与排序的效率问题——传统MD5去重需存储全量弹幕哈希，内存消耗呈指数级增长；而单纯时间戳排序易导致消息乱序。
• 我主导架构拆分为“生产-存储-推送”三个微服务：用Kafka替代RabbitMQ，利用其分区机制实现消息并行消费，吞吐量提升至10万条/秒；针对去重问题，设计“布隆过滤器预过滤+Redis Set精准校验”的双层机制——布隆过滤器拦截99%重复弹幕，Redis仅存储未命中弹幕的哈希，内存占用降低80%；排序环节引入时间轮算法，将弹幕按时间窗口缓存并顺序推送，CPU消耗减少40%。
• 项目上线后，单直播间支持250万并发弹幕，延迟降至280ms，丢包率仅0.08%；服务器数量从8台缩减至5台，年运维成本降低35%；用户弹幕发送成功率从95%提升至99.9%，该方案被纳入公司直播技术中台，我也因此晋升为直播业务后端负责人。

星途电商平台全链路库存一致性系统建设项目

• 星途电商大促期间（如618、双11），库存超卖（峰值0.1%）、多渠道（APP/小程序/抖音小店）库存同步延迟（5秒+）问题突出，导致订单取消率高达15%，严重影响用户体验与营收。我的目标是搭建全链路库存一致性系统，将超卖率降至0.01%以下、库存同步延迟控制在1秒内，同时负责库存服务架构设计及跨系统协同。
• 原系统存在三大核心问题：一是同步依赖同步RPC调用，易引发雪崩；二是缺乏分布式事务支持，多渠道库存更新不同步；三是MySQL库存变更无法实时同步到缓存，导致前端显示与实际库存不一致。
• 我推动库存服务从单体拆分为“中心-同步-校验”三个微服务：基于Seata实现TCC分布式事务（Try阶段预留库存、Confirm确认扣减、Cancel释放库存），解决跨渠道库存一致性问题；用Canal监听MySQL binlog，实时将库存变更同步到Redis与ES，保证缓存与数据库的一致性；设计多渠道库存统一缓存层，通过分布式锁协调不同渠道的库存扣减，避免超卖。
• 系统上线后，超卖率降至0.003%，库存同步延迟降至0.3秒，大促订单取消率降低至8.5%；每年节省因超卖、同步问题导致的人工客服与赔付成本约220万；该方案成为公司电商库存标准架构，我因此获得当年公司“技术突破奖”，并主导了后续供应链库存扩展项目。

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。