• 全面负责直播礼物打赏与弹幕消息系统的稳定性，通过Swoole常驻内存+异步非阻塞架构重构，单机承载连接数从1万提升至5万，成功支撑了平台日活用户从百万到千万的跨越，峰值QPS超过10万，全年无任何宕机事故。
• 主导设计多层次缓存架构（Local+Redis） 与数据库柔性降级方案，在数据库抖动或缓存失效时，核心feed流接口仍能提供服务，用户体验零受损，将因基础设施导致的服务不可用时间降为 0。
• 带领15人PHP团队，建立技术成长体系，团队内晋升至P7及以上级别人数年增长50%，所负责的系统SLA（服务等级协议）连续四个季度排名公司第一。

• 主导用户签到与积分任务体系的重构，通过Redis位图、HyperLogLog等数据结构，将核心接口耗时从500ms优化至20ms，每日节省 200万次无效数据库查询，节省服务器50台次。
• 实现实时反作弊系统，基于用户行为模式识别刷礼物、刷人气等异常行为，准确率超95%，每年为公司避免经济损失超八百万元。
• 将核心业务的数据库从单一MySQL实例升级为基于Vitess的分布式数据库集群，解决了单表数据过亿的性能瓶颈，为业务未来三年增长扫清障碍。

星途直播平台高并发实时互动系统重构与性能优化

• 原直播系统采用单体架构，支撑千万级用户时出现消息延迟高（峰值800ms）、互动失败率高（1.2%）、服务器资源利用率低等问题，严重影响用户体验与业务转化。核心目标是将系统重构为高并发、低延迟的分布式架构，支撑1200万并发用户，将消息延迟降至200ms内、互动失败率降至0.1%以下。我的职责是主导架构设计、核心模块开发及全链路性能优化。
• 面临三大关键挑战：①单体架构无法弹性扩展；②HTTP轮询的消息推送链路导致高延迟；③弹幕、点赞等互动操作的强一致性难以保证。针对这些问题，我选择Apache Pulsar（低延迟、高吞吐的分布式消息队列）重构消息链路，采用Spring Cloud Alibaba微服务框架拆分系统，并设计“Pulsar事务消息+Redis Lua脚本”的强一致性方案，解决互动数据原子性问题。
• 主导完成6个核心微服务（用户中心、消息中心、互动中心等）的拆分，定义Feign+Sentinel的服务间RPC规范；将消息推送从HTTP轮询改为WebSocket+Pulsar Push模式，减少网络开销；搭建Prometheus+Grafana监控体系，结合Sentinel实现流量削峰，将峰值QPS从10万压至8万避免过载；推动互动数据双写校验机制，确保异常场景下的数据一致性。
• 系统重构后，QPS提升至20万，并发用户数支撑到1500万（超目标25%），消息延迟降至120ms（低于目标40%），互动失败率降至0.02%（低于目标80%）。业务层面，用户直播停留时长提升18%，打赏转化率提升10%，年营收增加约3000万元。我主导了架构升级的核心决策，解决了3个关键技术瓶颈，成为团队分布式系统方向的技术骨干。

星途短视频内容分发与个性化推荐后端系统从0到1研发

• 原短视频分发依赖人工规则，内容与用户兴趣匹配度低，用户平均停留时长仅3.2分钟，推荐点击率8%，无法支撑平台增长。核心目标是构建智能化分发系统，基于用户行为实现精准推荐，提升engagement。我的职责是负责实时数据处理、用户画像构建及推荐系统工程化落地。
• 遇到三大难点：①UGC/PGC/PUGC多源内容元数据不统一；②峰值15万条/秒的实时行为数据无法用批处理满足需求；③推荐模型迭代与线上效果脱节。我选择Kafka做实时数据管道，Flink做流处理生成用户画像，用TensorFlow Serving部署模型，平衡实时性与准确率。
• 主导制定内容元数据标准，整合3类内容源的100+维度标签（如视频类型、作者粉丝数），存储于MongoDB支持灵活扩展；开发实时用户画像系统，用Flink消费Kafka事件，每秒处理12万条数据，生成兴趣标签与行为偏好画像；推动Wide & Deep模型落地，结合实时画像调整权重，通过AB测试验证点击率提升效果；用Elasticsearch搭建内容索引，优化分发效率。
• 系统上线后，用户停留时长提升至7.1分钟（增长122%），推荐点击率提升至21%（增长162%），内容分发效率提升45%。业务层面，月活从500万增长至1300万（增长160%），短视频营收占比从15%升至30%。我从0到1搭建了实时画像与推荐系统，推动团队掌握机器学习工程化能力，获公司“年度技术创新奖”。