• 主导公司“极致用户体验”性能优化专项，建立了覆盖“前端、网络、服务端”的全栈性能指标体系。通过推动“CDN优化、HTTP/2、资源压缩、懒加载”等前端优化组合拳，将首屏加载时间（LCP）优化了55%，用户跳出率降低了20%。
• 创新的“用户体验监控（RUM）”方案，通过植入前端SDK自动采集真实用户环境下的性能数据（如FP, FCP, LCP, CLS），并建立性能基线，实现了对线上性能劣化的主动告警，替代了传统的被动响应模式。
• 深耕“浏览器渲染性能”，通过Chrome DevTools Performance深度剖析，指导前端团队优化JavaScript执行效率、减少布局重排、提升合成层性能，使核心页面的交互流畅度达到60FPS。
• 将性能优化文化推广至全公司，建立了“性能评审”制度，所有重大需求在设计阶段必须通过性能评估，从源头杜绝了性能隐患。

• 负责服务端接口的性能测试工作，使用LoadRunner和JMeter对核心服务进行压力测试，提前发现了多个数据库连接池、缓存使用不当导致的性能瓶颈，为系统扩容提供了准确的数据支撑。
• 实现的“性能测试数据构造”工具，可以快速生成千万级别的仿真测试数据，满足了大规模压力测试的需求。
• 主动学习并引入了“火焰图”等高级性能剖析工具，帮助开发团队快速定位代码热点，提升了整个团队的调优能力。

暑期班高并发性能测试与全链路稳定性体系建设

• 星途互动作为K12在线教育头部平台，暑期班报名期间系统并发峰值达10万QPS，原有性能测试仅覆盖静态场景，无法应对动态用户行为（如选课-试听-支付的多分支流程）和多端（Web/iOS/Android）差异，目标建立高并发下的性能瓶颈定位能力及全链路稳定性保障体系。我作为测试开发负责人，主导从方案设计到落地的全流程，同时赋能测试团队掌握性能测试方法论。
• 项目面临三大核心挑战：一是动态用户路径模拟不真实，传统脚本无法还原真实用户的选择差异；二是多端一致性验证成本高，需逐一调试各端用例；三是生产环境故障（如数据库热点、接口超时）难以在测试环境复现，导致预判不足。
• 针对动态流量，我用JMeter+Groovy开发参数化+逻辑控制器组合的动态场景脚本，结合生产日志中的用户行为路径（如30%用户会先试听再选课），还原10类核心用户旅程；为解决多端一致性问题，自研轻量级流量回放工具（基于Go语言），采集100GB生产环境的真实请求（包含Cookies、Headers等上下文），回放至测试环境进行跨端压力测试；针对故障定位，引入OpenTelemetry实现全链路追踪（覆盖网关、订单、支付等8个服务），整合Prometheus+Grafana搭建实时监控看板，监控指标包括接口响应时间、数据库慢查询、服务器CPU/内存。
• 项目成果显著：定位并解决3个数据库热点表（如订单表）的索引优化问题、2个支付接口的超时阈值调整，核心接口响应时间从800ms降至300ms；保障暑期班报名期间零宕机，系统QPS从10万提升至15万（增长50%）；故障发现率从30%提升至85%，团队性能测试效率提升40%（原本需3周的准备时间缩短至10天）。该方案成为公司后续大促（如双11课程促销）的性能保障标准，也被纳入新员工性能测试培训教材。

自动化测试平台跨端重构与智能化升级

• 公司原有自动化测试平台基于Selenium RC，仅支持Web端，存在用例维护成本高（单接口用例修改需调整5处以上定位器）、不支持移动端、无法集成CI/CD等痛点。我作为核心开发者，主导平台的跨端重构与智能化升级，目标是打造覆盖Web/App/小程序、低代码、高复用的自动化测试基础设施。
• 项目难点有三：一是跨端元素定位适配，Web端的CSS选择器与App端的UIAutomator/XPath语法差异大，用例需重复编写；二是用例生成的智能化程度低，依赖人工编写，耗时久；三是CI/CD集成时，测试环境与生产环境的配置一致性难保障，导致测试结果不可信。
• 针对跨端问题，采用Appium Grid实现移动端分布式执行，重构Selenium Grid 4支持Web端集群动态扩容，开发统一执行引擎适配多端协议；针对智能化，自研用例生成器——通过录制用户在Web/APP上的操作（如点击课程卡片、提交表单），结合机器学习模型推荐最优元素定位策略（优先ID、其次Accessibility ID、最后XPath），实现用例的一次录制多端生成；针对CI/CD，引入Docker容器化测试环境，确保与生产环境配置一致，同时集成GitLab CI/CD，实现提交代码后自动触发对应模块的自动化测试。
• 项目成果：平台从单体架构迁移至微服务，支持Web/App/小程序跨端执行，自动化覆盖率从30%提升至70%；用例维护成本降低50%，单接口用例修改仅需1-2处定位器调整；集成CI/CD后，pipeline执行时间从2小时缩短至40分钟，测试反馈周期大幅缩短。该平台已成为公司所有核心系统（如课程系统、支付系统、用户系统）的自动化测试标配，支撑了10+次大版本迭代的自动化回归，团队测试效率提升60%，也吸引了3家合作公司的调研借鉴。