负责公司核心交易平台（覆盖日活500万+用户的订单、支付、库存链路）的架构设计与性能优化，主导高并发场景下技术方案落地，保障系统99.99%可用性，推动跨团队技术协作与规范沉淀。

• 针对大促期间订单创建接口QPS峰值从8万突增至25万的挑战，主导完成交易链路全链路压测与瓶颈定位：通过Arthas诊断发现MySQL慢查询占比35%，结合业务场景将热点商品库存扣减从行锁改为Redis分布式锁+本地Lua脚本校验，同时拆分订单主表为订单头表（存储基础信息）与订单明细表（存储SKU详情），配合ShardingSphere实现动态分库分表（按用户ID取模分16库），最终接口RT从180ms降至45ms，大促期间系统零宕机，订单成功率稳定在99.995%。
• 牵头设计跨业务线的统一支付中台，整合原各业务线独立支付模块（涵盖微信/支付宝/钱包等6种支付方式）：基于Spring Cloud Alibaba重构服务治理体系，引入Sentinel实现支付流量分层限流（核心支付接口阈值设置为QPS 10万），通过RocketMQ事务消息保障支付状态与订单状态的一致性（消息投递成功率99.999%），上线后支付链路代码冗余度降低60%，新业务接入支付功能开发周期从7天缩短至2天。
• 推动团队技术规范升级，主导编写《高并发交易系统设计手册》与《分布式事务最佳实践指南》：结合Seata TCC模式在库存中心的应用案例（解决超卖问题成功率99.99%），沉淀出“业务场景-事务模式匹配矩阵”，覆盖秒杀、预售等8类高频场景；同步引入SonarQube进行代码质量门禁（圈复杂度阈值≤15，重复率≤3%），团队代码缺陷率下降45%。
• 优化分布式缓存体系，解决大促期间Redis热点Key击穿问题：针对爆款商品库存查询场景，采用“本地Caffeine缓存+Redis二级缓存”双写策略，设置本地缓存过期时间为500ms（动态调整），配合Redis Cluster的Hash槽位分散热点Key，热点Key查询成功率从92%提升至99.9%，缓存集群CPU利用率从85%降至60%。

负责平台核心本地生活服务（到店团购、外卖配送）的业务开发与性能调优，参与微服务架构从0到1落地，支撑单城市日订单量从1万增长至50万的业务扩张。

• 主导到店团购订单模块开发，基于Spring Boot+MyBatis构建高内聚低耦合的服务架构：设计订单状态机（包含12种状态、8类事件），通过状态模式实现状态流转逻辑解耦，支持灵活扩展新状态；集成Redisson分布式锁解决团购券核销并发问题（单券库存1000份时，核销成功率从98%提升至99.99%），上线6个月内支撑单月200万+订单交易。
• 优化外卖配送调度系统性能，解决骑手派单接口响应慢问题：原方案基于MySQL空间索引计算骑手位置与订单距离，QPS仅2000；重构为Geohash编码+Redis Geo数据结构，预计算骑手5公里范围内的订单池，配合RabbitMQ异步分发派单任务，接口RT从300ms降至80ms，派单效率提升4倍，骑手日均接单量从15单增至22单。
• 参与微服务治理体系建设，推动团队从单体架构向Spring Cloud迁移：主导服务注册中心（Nacos）、配置中心（Apollo）、网关（Spring Cloud Gateway）的落地，设计服务熔断规则（错误率≥5%触发熔断，恢复时间10s），配合Zipkin实现全链路调用追踪（平均排查故障时间从2小时缩短至15分钟），系统故障恢复时长降低70%。
• 设计用户行为日志采集与分析系统，支撑运营活动效果评估：基于Logstash收集前端埋点日志（日均500GB），通过Kafka缓冲后写入Elasticsearch（分32个索引分片），开发自定义DSL查询语法支持多维度聚合分析（如活动转化率、用户停留时长），运营团队数据获取效率提升80%，支撑3次大促活动策略优化。

负责电商平台基础服务（用户中心、商品中心）的功能迭代与稳定性保障，参与中间件适配与性能优化，支撑平台从垂直电商向综合电商平台转型。

• 重构用户中心服务，解决用户登录态频繁失效问题：原方案依赖Cookie存储Session，跨域名场景下丢失率达15%；迁移至JWT令牌机制（设置过期时间30min，配合Redis存储刷新令牌），同时优化密码加密算法（从MD5升级为BCrypt+盐值哈希），用户登录成功率从88%提升至99.5%，安全漏洞扫描风险项减少90%。
• 优化商品搜索接口性能，解决模糊查询耗时过长问题：原方案使用MySQL LIKE查询（商品库1000万+数据），QPS仅500；引入Elasticsearch构建商品索引（包含标题、类目、属性等12个字段），设计IK分词器自定义词库（覆盖行业术语2000+），配合缓存预热策略（热门商品索引缓存30分钟），搜索接口RT从800ms降至120ms，搜索请求占比从30%提升至55%。
• 开发分布式任务调度平台，替代传统Quartz单机调度：基于Spring Boot+ZooKeeper实现任务节点注册与心跳检测，支持动态添加/删除执行器（最大支持100+节点），设计任务分片策略（按商品ID取模分配），支撑每日百万级商品价格同步任务（原方案需4小时完成，现仅需40分钟），任务失败重试成功率从85%提升至98%。
• 主导编写《Java开发编码规范》与《常见性能问题排查手册》：结合团队开发中高频问题（如内存泄漏、线程阻塞），整理OOM排查步骤（通过MAT分析堆转储文件）、SQL慢查询优化指南（覆盖索引失效、全表扫描等场景），新入职开发人员上手周期从2周缩短至5个工作日。

电商大促场景下分布式事务一致性优化项目

• 项目背景：电商大促期间，订单、库存、优惠券跨服务的事务一致性问题突出，曾出现超卖、优惠券重复核销等情况，导致客诉率上升15%、单场大促营收损失约800万元；核心目标是解决高并发（峰值10万TPS）下分布式事务的强一致性与高吞吐量矛盾，保障大促期间核心链路99.99%可用性。
• 关键难题：原有TCC事务模式在高并发写场景下存在严重锁竞争——库存扣减的try阶段需锁定整张商品库存表，导致吞吐量骤降40%；同时跨服务的券发放与订单状态一致性校验延迟，偶发“订单成功但券未到账”的问题，影响用户体验。
• 核心行动：① 设计“混合事务模型”：对库存扣减这类高频写操作，替换为“本地消息表+异步补偿”机制——订单服务创建订单时，将库存扣减指令写入本地消息表，通过定时任务+指数退避重试策略异步推送至库存服务，避免长事务锁表；对券发放这类低频关键操作，保留Seata TCC模式保证强一致。② 构建幂等保障体系：基于Redis分布式锁+全局唯一订单ID，拦截重复的库存扣减/券发放请求，解决异步消息重投导致的幂等问题。③ 打造事务监控闭环：用Prometheus+Grafana监控事务成功率、延迟，结合Alertmanager设置阈值预警，自动触发补偿任务（如事务失败时回滚库存、补发优惠券）。
• 项目成果：大促期间订单成功率从99.5%提升至99.99%，库存扣减吞吐量提升300%（从6万TPS到18万TPS），优惠券核销准确率达100%；客诉率下降85%，直接减少年度营收损失约6000万元；该方案被推广至公司全电商平台，成为大促事务处理的基准架构，个人也因此晋升为事务架构方向的核心负责人。

会员服务体系微服务化重构项目

• 项目背景：原有会员系统为单体架构，会员权益、积分、等级等模块高度耦合，新增积分规则需修改整个服务代码，迭代周期长达2周；曾因积分模块BUG导致50万会员积分异常，故障影响范围覆盖全会员体系。核心目标是将单体拆分为“会员核心域、权益域、积分域”3个微服务，提升迭代效率至1周/版本，降低故障影响范围至单个域。
• 关键难题：① 数据一致性：会员等级变更需同步更新权益（如专属折扣）、积分（如等级对应的积分倍数），单体内部调用变为远程调用后，易出现数据不一致；② 服务调用性能：拆分后服务间调用延迟从毫秒级升至几十毫秒，影响会员注册流程的响应时间（从200ms增至500ms）。
• 核心行动：① 用DDD领域驱动设计划定服务边界：会员核心域负责账号、等级管理，权益域负责折扣、专属权益发放，积分域负责积分计算、消耗，明确服务间通过事件驱动的调用关系。② 解决数据一致性问题：用Canal监听会员核心域的MySQL binlog，实时同步等级变更事件至权益域、积分域，保证数据最终一致性；同时设计“回滚钩子”——若权益域同步失败，会员核心域自动回滚等级变更。③ 性能优化：采用Apache Dubbo做RPC框架，配置基于一致性哈希的负载均衡与连接池复用，将服务间调用延迟降至50ms以内；用Sentinel做熔断降级，当积分域故障时，会员注册流程仍可完成，积分后续通过定时任务补发。
• 项目成果：微服务拆分后，迭代周期缩短至1周/版本，故障影响范围缩小80%；会员注册响应时间从500ms降至250ms，注册成功率提升至99.8%；支撑会员数从500万增长至1200万，未发生因架构问题导致的大规模故障；该重构方案成为公司其他业务线微服务拆分的参考模板，个人积累了从单体到微服务的全生命周期落地经验。

• 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。