• 主导 “国际化产品全栈性能优化” 专项，通过实现 “Node.js接口缓存、数据库查询优化、React组件懒加载” 等手段，将产品整体加载时间优化40%，用户留存率提升10%。
• 基于Node.js的通用文件处理服务，支撑起图片、视频、文档的上传、存储、处理，日均处理文件百万+，节省了大量第三方服务费用。
• 攻坚跨时区数据一致性难题，通过服务端时间统一、前端时区自适应方案，解决了全球用户时间显示错乱问题，显著改善了用户体验。
• 设计并实现实时互动评论系统​​：为解决高并发下的实时评论挑战，采用​​WebSocket​​协议并基于​​Socket.io​​库构建分布式实时消息服务。通过消息队列削峰填谷，系统成功支撑了​​万级用户​​同时在线互动，消息端到端延迟​​<200ms​​，使项目成为公司重要的技术竞争力之一。

• 负责 “用户增长平台” 的全栈开发（Vue + Node.js），支持拉新、促活、留存等各类运营活动，日均处理请求千万级。
• 设计边缘计算+Service Worker离线方案，实现弱网环境下程序可考虑保持在99.99%以上，在下沉市场中用户留存率明显上升。
• 深度性能优化与安全加固​​：通过​​代码分割、​​图片懒加载​​及​​接口防抖​​，将核心页面加载性能提升​​50%​​。实施全面的后端安全策略，包括​​SQL注入过滤​​、​​XSS防护​​、以及严格的​​权限校验中间件​​，保障平台在上线后未发生任何重大安全漏洞。

泛娱乐社交APP「星聊」核心体验优化与高并发架构升级项目

• 「星聊」作为公司泛娱乐社交核心产品，面临用户反馈的“聊天延迟高、群聊消息乱序、个性化推荐无效”三大痛点，导致DAU连续3个月停滞在80万左右。我的核心职责是主导从后端架构重构到前端体验优化的全链路改进，目标是将消息可靠性提升至99.9%以上、推荐点击率翻倍、DAU恢复增长。
• 项目遇到三大技术壁垒：1）原有单节点WebSocket集群无法承载峰值5万+连接，消息延迟超3秒；2）群聊消息因客户端收包顺序差异导致乱序率达15%；3）基于协同过滤的推荐系统标签维度单一，点击率仅2.1%。
• 针对连接问题，我主导拆分WebSocket服务为「连接管理」和「消息路由」两个微服务，用Redis Cluster存储连接状态实现分布式扩展，同时以RocketMQ作为消息中间件保证有序投递；针对消息乱序，设计「客户端序列号+服务端排序」双校验机制，结合本地缓存暂存未确认消息；推荐系统方面，协同数据团队构建包含“行为偏好、兴趣标签、社交关系”的三维标签体系，用LightGBM模型替换协同过滤，实现分钟级实时更新。
• 项目上线后，消息延迟降至500ms内、群聊乱序率降至0.1%以下，推荐点击率提升至8.7%；DAU3个月内增长至120万，用户留存率提升18%。我个人主导了架构设计与跨团队协作，推动产品核心体验质的飞跃，成为后续功能迭代的技术基石。

泛娱乐直播平台「星播」互动功能全栈研发与性能调优项目

• 公司发力直播赛道时，「星播」需快速上线弹幕、打赏、连麦三大核心互动功能，目标是提升直播间用户参与度（目标从15%升至30%）和付费转化率（目标从3%升至6%）。我负责从需求分析到上线运维的全流程开发，兼顾功能实现与高并发性能。
• 功能研发中遇到三大挑战：1）峰值每秒10万条弹幕的渲染卡顿（DOM渲染帧率仅20fps）；2）打赏订单的分布式事务问题，曾出现“用户扣款成功但主播未到账”的故障；3）连麦时不同设备音视频同步误差超500ms，用户体验差。
• 为解决弹幕问题，我放弃DOM方案改用Canvas分层渲染，将弹幕按“滚动速度+字体大小”分层，减少每帧计算量，最终帧率稳定在60fps；打赏功能引入Seata分布式事务框架，结合Redis异步缓存订单状态，确保“扣款-到账-通知”的原子性；连麦功能采用WebRTC技术，自研信令服务器（Node.js实现），加入NTP时间戳校准音视频流同步，误差控制在100ms内。
• 功能上线后，直播间互动率提升至32%，付费转化率达成6.5%；打赏成功率从95%升至99.9%，用户对连麦体验的满意度评分达4.8/5。我独立完成三大功能的全栈开发，攻克了高并发下的性能瓶颈与实时一致性难题，为直播业务的早期增长奠定基础。

• 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。