负责集团电商平台核心交易系统（覆盖C端下单、B端履约、跨渠道结算全链路）的架构升级与团队技术管理，支撑日均50万+订单的稳定运行，边界包括系统性能优化、微服务拆分及新人带教。

• 主导交易系统从PHP单体架构向微服务的迁移，采用Swoole实现协程化请求处理，拆分出订单中心、支付网关、履约调度三大核心服务，解决单体应用代码冗余、部署耦合问题；迁移过程中通过OpenTracing实现全链路追踪，定位并修复跨服务调用超时问题，系统吞吐量从每秒200笔提升至每秒1000笔，故障排查时间从平均2小时缩短至15分钟内。
• 针对多业务线权限重复开发痛点，设计基于RBAC模型的统一权限中间件，整合JWT令牌鉴权与服务网格流量控制，支持动态权限配置与接口级权限校验；中间件上线后减少10+业务线30%的权限开发工作量，权限校验耗时从50ms降至10ms，且通过了日均100万次鉴权请求的压力测试。
• 带教3名初级PHP工程师，制定“代码规范→单元测试→系统设计”三阶成长计划：通过PHP_CodeSniffer强制代码风格一致性，引入PHPUnit覆盖核心模块80%以上用例，带领新人完成“优惠券批量发放”“退款审核流程”等模块开发；3个月内新人可独立承担需求迭代，团队整体交付效率提升25%。
• 优化数据库读写分离方案，使用MySQL Proxy做负载均衡，结合ThinkPHP数据库抽象层的读写分离配置，解决高并发下主库压力过大问题；调整后数据库QPS从3000提升至8000，主从延迟从1秒缩短至100ms以内，订单支付成功率从99.7%提升至99.95%。

负责本地生活服务平台商家端交易链路（商家入驻、订单流转、资金结算）核心模块开发与性能优化，支撑日均10万+订单的高并发处理，边界包括业务逻辑实现、系统稳定性保障及性能瓶颈突破。

• 主导商家入驻流程重构，将原耦合的用户信息、资质审核、店铺配置逻辑拆分为Laravel Service Layer服务类，解决代码复用率低、维护困难问题；通过Xdebug定位到数据库查询慢瓶颈，优化索引（新增联合索引3个）并引入Redis缓存商家资质信息，接口响应时间从800ms降至200ms以内，入驻失败率从5%降至0.1%。
• 核心参与订单中心分布式事务设计，针对“下单→扣库存→发优惠券”跨服务操作，采用Seata TCC模式实现事务补偿；设计“订单状态回滚+库存返还+优惠券恢复”的幂等性机制，解决高峰期因网络波动导致的订单不一致问题，订单成功率从99.2%提升至99.95%，客诉率下降40%。
• 优化资金结算模块逻辑，原PHP同步计算佣金与提现金额导致高峰期阻塞，引入RabbitMQ异步队列处理结算任务，结合Lua脚本保证Redis中结算状态的原子性更新；改造后结算耗时从每小时处理1万单降至10分钟处理5万单，结算出错率归零，商家提现到账时效从T+1缩短至T+0.5。
• 搭建商家端API性能监控体系，用Prometheus采集接口QPS、响应时间、错误率指标，Grafana可视化展示并设置阈值报警（如响应时间超过500ms触发告警）；提前发现并解决Redis缓存穿透导致的“商家店铺信息查询超时”问题，系统可用性从99.5%提升至99.9%。

负责公司内部管理系统（用户管理、权限配置、数据统计）基础功能开发与bug修复，支撑50人团队的日常运营，边界包括需求落地、代码调试及简单问题排查。

• 参与开发内部用户管理系统，用ThinkPHP框架实现用户增删改查、角色权限分配功能；针对传统表单提交效率低问题，引入Form Validation验证器与Ajax异步提交，表单提交成功率从90%提升至99%，运营人员录入用户信息的耗时减少一半。
• 优化数据统计模块的月度业绩报表生成逻辑，原PHP循环计算1000条数据需10秒，改用MySQL存储过程预计算汇总数据，结合视图简化查询语句，报表生成时间缩短至1秒以内，大幅提升运营人员的决策效率。
• 协助排查系统负载均衡下的session共享问题，原Nginx轮询策略导致用户频繁登录失效；采用Redis存储session并结合Nginx ip_hash策略，将同一用户请求固定到同一服务器，解决session丢失问题，系统可用性从98%提升至99.5%。
• 修复用户管理系统的越权访问漏洞，原接口未校验用户角色导致普通员工可查看管理员数据；通过添加中间件拦截非法请求，结合RBAC权限模型校验用户操作权限，彻底杜绝此类安全问题，系统安全评分从75分提升至92分。

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”。

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。