• 主导公司CI/CD流水线的完全重构，基于Jenkins + Docker + Kubernetes实现了从代码提交到生产部署的全流程自动化，将发布频率从每周1次提升至每日多次，发布耗时从小时级缩短至分钟级，且实现零宕机发布。
• 编写的基础设施即代码（IaC）模板（Terraform + Ansible），管理着上百台云服务器，使新环境搭建时间从人天缩短至小时，并保证了环境的高度一致性。
• 构建统一日志监控告警平台（ELK + Prometheus + Grafana），实现了对应用、数据库、中间件和网络的立体化监控，线上问题平均发现时间缩短至2分钟内。

• 开发了数十个自动化运维工具与脚本，覆盖账号管理、权限审计、日志清理、备份检查等日常重复性工作，为SRE团队节省了50% 的操作性工时。
• 实现数据库慢查询自动化分析与优化建议系统，每周定期产出报告，协助开发人员定位并优化性能瓶颈，使数据库平均负载降低30%。
• 将Python脚本容器化并纳入统一调度管理，提升了工具的可靠性和可维护性。

实时库存风控与动态定价系统重构

• 项目背景：电商大促期间传统库存系统因行锁粒度粗、一致性保障弱，超卖率高达0.8%；同时动态定价依赖离线计算，响应延迟超500ms，导致客诉率攀升、营收转化损失约15%。我的核心职责是主导库存引擎与定价中枢的模块化设计，衔接前端业务需求与底层分布式组件，实现高并发下的库存精准管控与实时定价。
• 关键难题：1. 高并发下库存扣减的性能瓶颈——传统方案QPS仅能支撑3000，无法应对大促峰值；2. 库存与价格的联动一致性问题——库存变化需实时触发价格调整，但跨系统调用延迟易导致数据不一致；3. 动态定价的多源数据聚合延迟——需整合库存、销量、竞品价格等6类数据，离线计算无法满足实时性要求。
• 核心行动与创新：1. 库存引擎采用「分段锁+Redis原子操作」方案，将库存拆分为100个逻辑分段，通过Lua脚本实现分段内的原子扣减，将QPS提升至15万；2. 设计「库存-价格联动事件队列」，基于Kafka传递库存变更事件，定价服务消费事件后实时调整，从根源解决一致性难题；3. 定价中枢引入Flink流处理框架，对多源数据进行1分钟级窗口聚合，预计算常用定价策略，将动态定价响应时间从500ms压缩至80ms。
• 项目成果：重构系统支撑2023年双11期间1200万单交易规模，超卖率降至0.08%以下，动态定价响应时间达标率99.9%；客诉率减少65%，直接带动营收提升12%。本人主导的「库存分段模型」被纳入公司技术中台标准，推广至服饰、3C等5个核心品类，成为大促期间的关键稳定性保障。

内容社区Feed流高并发与个性化推荐性能优化

• 项目背景：社区用户量从500万增长至1200万，Feed流接口首屏加载时间长达2.1秒，个性化推荐准确率仅68%，导致月活留存率下降11%。我的职责是牵头Feed流架构升级，解决性能瓶颈与推荐效果问题，支撑业务从「用户增长」向「留存转化」转型。
• 关键难题：1. 单体架构耦合严重——Feed流服务依赖用户、内容、推荐等8个模块，单次修改可能引发全链路故障；2. 兴趣标签查询慢——用户标签需关联3张关系型数据库表，查询耗时300ms，影响推荐时效性；3. 推荐模型迭代与线上服务冲突——算法团队每周更新模型，需重启服务导致流量波动，影响用户体验。
• 核心行动与创新：1. 拆分微服务架构，将Feed流拆分为「内容拉取」「兴趣过滤」「排序推荐」3个独立服务，用gRPC实现通信，降低模块间耦合；2. 引入Elasticsearch构建用户兴趣画像索引，将标签查询时间从300ms降至50ms，支撑实时兴趣匹配；3. 设计「模型热更新机制」，用TensorFlow Serving部署推荐模型，算法团队通过API更新模型参数，无需重启服务，同时通过本地缓存保存常用版本，应对突发流量峰值。
• 项目成果：Feed流首屏加载时间降至380ms以内，个性化推荐准确率提升至90%；系统QPS从8000提升至5万，支撑日活300万的并发请求；月活留存率回升至45%，推动社区DAU季度环比增长18%。本人主导的微服务拆分方案成为公司内容板块的基础架构，后续孵化出短视频Feed流、话题Feed流等新业务线，支撑公司估值提升30%。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。