负责电商平台核心交易链路（下单-支付-履约）的全生命周期设计、高并发场景优化及稳定性保障，覆盖需求评审、技术方案落地到线上问题排查全流程，协同产品、测试、运维团队解决交易峰值期系统瓶颈。

• 主导交易下单系统重构项目，基于Laravel框架结合领域驱动设计（DDD）拆分订单、库存、优惠域服务，针对大促期间QPS峰值800导致接口响应超时的问题，引入Swoole协程优化MySQL连接池（单进程连接数从50提升至200），同步设计Redis热点商品库存缓存策略（TTL动态调整+异步落库），将下单接口平均响应时间从280ms压降至90ms，大促期间系统吞吐量提升212%（QPS达2500），下单成功率从99.2%提升至99.95%。
• 解决跨服务的分布式事务一致性难题，针对订单支付成功后库存扣减与积分发放不同步问题，采用Seata TCC模式实现事务补偿，自定义注解封装事务上下文，结合RocketMQ事务消息做最终一致性兜底，将异常场景下数据不一致率从0.5%降至0.01%，大促期间未发生因事务问题导致的客诉。
• 主导MySQL慢查询专项治理，通过Percona Toolkit分析线上慢日志，定位订单表（单表数据量8亿+）因索引缺失及分库键不合理导致的查询耗时过长问题，新增联合索引（user_id+create_time）并调整分库策略（按用户ID哈希分16库），将核心订单查询耗时从500ms降至80ms以下，月度慢查询量从12万条减少至1.2万条。
• 推动团队技术基建升级，主导编写PHPUnit单元测试规范并落地，覆盖核心交易服务代码的75%（原30%），结合CI/CD流水线设置测试不通过阻断发布机制，上线后因代码逻辑问题导致的线上P0级故障减少60%，测试阶段问题发现率提升45%。

负责本地生活服务类产品（到店团购、外卖配送）的后端架构设计与性能优化，支撑千万级用户高频访问及复杂业务场景（如秒杀、拼团），保障系统高可用与业务规则精准落地。

• 设计并落地秒杀系统分布式架构，针对中秋月饼礼盒秒杀活动预估5万QPS峰值，采用Redis Cluster预扣库存（Lua脚本保证原子性）+ RocketMQ异步下单+数据库最终落库的三层设计，结合Nginx限流（按IP+用户ID双重校验），将活动期间系统崩溃率从历史15%降至2%，库存准确率保持100%，未出现超卖或漏卖问题。
• 优化用户中心会话管理系统，将原有基于文件存储的Session方案迁移至Redis Cluster，支持动态扩缩容（节点数从3扩展至8），单集群QPS从1000提升至5000，登录接口平均延迟从200ms降至50ms，同时实现会话过期策略精细化配置（滑动过期+固定过期双模式），用户重复登录率下降35%。
• 主导服务微服务化改造，将单体应用拆分为用户、订单、评价三个独立微服务，基于gRPC实现跨服务通信，配套开发服务治理平台（含服务注册发现、熔断降级、链路追踪），服务平均响应时间下降40%，故障隔离率提升至90%，单个服务故障影响范围从全平台缩小至单一业务模块。
• 解决活动拼团场景的高并发一致性难题，针对10人拼团超时自动退款需求，设计Redis分布式锁（RedLock算法）控制拼团状态变更，结合延时队列（RabbitMQ死信队列）处理超时任务，将拼团状态更新耗时从1s降至200ms，超时退款准确率提升至99.9%，活动期间未发生因状态不同步导致的资损。

参与企业级SaaS客户管理系统（CRM）的后端开发，负责客户需求迭代、功能模块实现及基础性能优化，保障多租户环境下系统稳定性与数据隔离性。

• 独立完成客户管理模块核心功能开发，基于ThinkPHP框架实现客户需求标签管理、多维度筛选（行业/规模/跟进状态）及批量操作（导出/分配），通过优化SQL查询（避免SELECT *、改用覆盖索引）将导出10万条客户数据的时间从3分钟缩短至20秒，支撑运营团队日常数据分析需求。
• 解决活动报名场景的并发超卖问题，针对企业举办线上研讨会时报名人数瞬时激增（峰值2000人/分钟），引入Redis分布式锁（SETNX+过期时间）控制同一活动的报名人数校验，同步优化数据库乐观锁（版本号机制）防止脏写，将报名成功率从95%提升至99.5%，大促期间未出现超报导致的场地资源浪费。
• 推动自动化测试体系建设，编写Shell脚本集成Jenkins实现代码提交后自动运行PHPUnit测试用例（覆盖核心业务逻辑80%），结合Codeception模拟用户操作验证前端交互后端接口联调，测试效率提升50%，上线前因功能缺陷导致的bug率下降25%，客户验收通过率从85%提升至95%。
• 参与多租户数据隔离方案优化，针对原有基于数据库共享+字段隔离的模式存在数据泄露风险，主导改造为独立数据库+共享字典表的分级隔离方案，开发租户路由中间件（基于请求头动态切换数据库连接），实现租户数据物理隔离，配合权限系统将越权访问风险降低90%。

星途社交APP高并发场景下的服务稳定性优化项目

• 项目背景：随着星途社交APP用户破5000万，核心服务（动态feed、私信、评论）在晚间峰值QPS达5万，超时率15%，频繁因服务不可用影响用户体验及周年庆大促筹备。我的核心目标是主导服务稳定性优化，将超时率降至5%以下，支撑千万级用户并发，同时保障大促期间服务0故障。总体职责包括制定全局优化方案、协调研发/运维/产品跨团队资源、推动落地及效果验证。
• 关键难题：1）分布式事务下“点赞数”“评论虚拟币消耗”的库存扣减存在延迟，导致数据不一致；2）头部博主动态feed单用户日均被访问10万次，单库单表无法承载高频读写；3）Sentinel默认熔断规则粗放，易误判正常流量引发服务雪崩。
• 核心行动与创新：1）将Seata AT模式替换为TCC模式，自定义“预扣减-确认-回滚”补偿逻辑，减少数据库行锁竞争，事务成功率从92%提升至99.5%；2）设计“Redis Cluster多级缓存+本地Caffeine+布隆过滤器”架构——Redis存热点动态全量数据、本地缓存存用户最近10条动态、布隆过滤器拦截无效请求，将热点feed读取延迟从200ms压至50ms；3）基于Sentinel动态规则引擎，结合Prometheus实时指标（流量、RT、错误率）编写自动调参脚本，高峰时段将QPS阈值从3万上调至8万，实现精准熔断。
• 项目成果：服务超时率降至0.8%，QPS峰值提升至12万，支撑周年庆1200万用户并发访问，故障恢复时间从30分钟缩至5分钟内；主导的《高并发服务稳定性优化标准》成为公司内部技术规范，推广至3款社交产品，全年减少服务不可用时长200小时，间接提升用户留存率8%。

星途直播平台礼物系统架构升级项目

• 项目背景：原有礼物系统为单体架构，依赖单一MySQL，直播业务增长导致礼物发送延迟500ms、库存对账月错误率0.1%，无法支撑大主播“PK带货”场景。我的目标是重构架构，提升发送性能与数据一致性，支撑百万观众同时刷礼物。职责包括需求分析、微服务拆分设计、核心模块开发及联调。
• 关键难题：1）单体架构功能耦合，修改任一功能需重启全服务；2）MySQL单库日均新增1000万条礼物订单，查询性能骤降；3）礼物库存从“礼物库”到“主播账户库”的同步延迟，引发超发/漏发。
• 核心行动与创新：1）主导拆分“礼物服务”“库存服务”“统计服务”3个微服务，用Spring Cloud Alibaba做服务治理，解耦核心功能；2）采用ShardingSphere对MySQL分库分表（按礼物ID哈希分16库16表），解决单库数据量过大问题；3）引入Flink流处理框架，实时计算礼物收入、用户消费排名、主播PK战绩，将统计延迟从10分钟压至1秒内；4）用Canal监听MySQL binlog异步更新Redis库存，定时任务核对数据库与缓存，确保库存一致。
• 项目成果：礼物发送延迟降至100ms内，支撑单场PK 100万观众同时刷礼物无卡顿；库存对账准确率100%，全年减少库存差异损失500万元；系统支撑年度直播带货节单日礼物营收1.2亿元，成为直播业务核心收入来源；主导的分库分表+流处理方案纳入公司微服务最佳实践，应用于后续3个电商直播项目。

• 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。