• 全面负责「交易核心」与「库存中心」的稳定性，通过数据库分库分表+异步化改造，将下单接口的TP99从500ms优化至50ms，成功支撑了公司日订单量从百万级到千万级的飞跃，并维持了全年零重大事故。
• 设计的分布式事务一致性方案（TCC模式），完美解决了跨多个微服务（订单、库存、积分）的业务数据最终一致性问题，将异常订单率从0.1%降至0.001%，每年挽回潜在损失超八百万元。
• 构建的全链路压测与故障演练体系，能够在生产环境模拟大促流量，提前发现系统瓶颈，使大促备战周期从2个月缩短至2周，技术团队信心大增。

• 主导了「购物车」服务的重构，通过Redis集群化+本地缓存的多级缓存架构，使其并发承载能力提升10倍，在大促期间成功应对了瞬时百万用户的添加请求。
• 实现的优惠券精准推荐与防刷系统，基于用户行为画像进行实时计算，将券核销率提升18%，同时有效拦截了90%的机器刷券行为，每年节约营销费用超五百万元。
• 深入JVM调优，通过G1GC参数定制与堆外内存管控，将核心服务的GC停顿时间从每次200ms优化至50ms以内，实现了服务响应的丝滑体验。

直播电商供应链实时交易系统性能优化与高可用改造

• 项目背景：伴随直播电商行业爆发，公司供应链交易平台承接的品牌商、主播端订单峰值QPS从1.2万骤增至5万，原有架构出现下单成功率下滑至98.5%、超时率升至1.2%、跨服务故障 cascade 失效等问题，核心目标是支撑双11期间150万单/日的高并发交易，同时保障系统稳定性。
• 关键难题：1）订单创建流程依赖TCC分布式事务，try阶段资源锁定过久导致超时率居高不下；2）热点商品（如限量款美妆）库存扣减因Redis单节点锁粒度大，并发更新耗时达500ms+；3）下游物流、支付服务偶发故障会引发全链路雪崩，缺乏精准容错机制。
• 核心行动：1）针对分布式事务性能瓶颈，将TCC替换为Seata AT模式，利用数据库原生undo log实现无侵入事务，将事务执行时间从800ms缩短至200ms内；2）重构库存模块：采用“Lua脚本原子扣减+商品ID哈希分段锁”方案，将单商品库存锁竞争拆分为16个分段，热点商品扣减耗时降至80ms以内；3）引入Sentinel流量控制+Hystrix熔断降级，针对物流服务失败率超过10%的场景自动熔断， fallback 切换至异步回调，避免链路阻塞。
• 项目成果：系统QPS提升至8.5万，下单成功率稳定在99.8%，超时率降至0.25%；双11期间支撑126万单交易，全程无宕机；全年故障 downtime 从12小时压缩至1.2小时，直接支撑公司当年供应链GMV增长40%。作为技术负责人，我主导了从问题诊断到架构落地的全流程，输出《高并发交易系统优化手册》成为团队后续项目的技术标准。

年轻用户社交平台用户增长中台积分体系从0到1搭建

• 项目背景：平台用户规模突破5000万后，增长陷入瓶颈，需通过积分体系提升用户活跃（目标月活提升20%）与留存（7日留存率提升15%）。我的任务是从0到1设计支持千万级用户的积分系统，覆盖积分发放、消耗、结算、查询全流程，并满足运营灵活配置规则的需求。
• 关键难题：1）积分数据强一致性要求高（如用户同时参与多个活动领积分，需避免超发）；2）高并发场景下积分计算性能压力（如节日活动百万用户同时领积分，要求响应时间<300ms）；3）运营规则动态化需求（需支持“分享好友得积分”“签到连续天数加成”等复杂规则，无需代码修改）。
• 核心行动：1）设计“Redis缓存+MQ事务消息+MySQL分库分表”的双写架构：先通过Redis ZSET记录用户实时积分，再以事务消息异步同步至MySQL（采用Apache ShardingSphere按用户ID哈希分16库16表），保证数据最终一致性；2）积分计算层封装通用服务，用Redis Lua脚本实现O(logN)复杂度的积分增减，支持百万级并发；3）自研轻量级规则引擎（基于Drools简化版），将积分规则抽象为“事件-条件-动作”模型，运营可通过后台可视化配置，系统自动解析并触发积分发放。
• 项目成果：积分体系上线6个月内，支撑1200万用户参与，日均积分发放量480万+，数据一致性误差<0.001%；运营配置规则时间从1天缩短至10分钟，用户月活提升28%，7日留存率提升21%；该体系成为公司用户增长的核心工具，后续复用至3款新App，节省研发成本约60万元。我在项目中承担核心模块开发与规则引擎设计，掌握了高并发场景下的数据一致性与动态规则落地能力。