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陆明哲的照片
陆明哲
昨天的经验是今天的基石,而今天的突破将成为明天的标准。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
求职意向
性能测试工程师
西安
薪资面谈
一周内到岗
工作经历
2023.03 - 2024.08
小楷星云科技有限公司
高级性能测试专家
  • 主导千万级用户电商平台全链路压测方案设计与实施,通过模拟双11亿级流量,提前识别数据库连接池瓶颈与缓存击穿风险,保障大促期间系统零故障。
  • 构建性能监控-预警-定位一体化平台,集成Prometheus+SkyWalking实现95%以上自动化问题定位,平均排查时间从3小时缩短至15分钟。
  • 推动性能左移,在CI/CD流水线中嵌入性能基准测试,代码合并前自动拦截性能回退代码,线上性能类事故减少70%。
  • 培养3名中级性能测试工程师,建立团队性能优化SOP,客户满意度提升40%。
2021.05 - 2023.02
小楷支付科技有限公司
性能测试开发工程师
  • 负责支付核心系统性能压测,通过自定义脚本模拟百万级TPS交易流水,发现分布式事务锁竞争问题,优化后系统吞吐量提升50%。
  • 开发性能数据可视化工具,自动生成压测报告与性能趋势分析,团队效率提升30%。
  • 深入JVM与Linux内核调优,调整GC参数与线程模型,使P99延迟从800ms降至200ms。
  • 主导云原生环境(K8s)性能测试框架适配,支持动态扩缩容场景压测。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
项目经验
2022.07 - 2024.03
星途互娱(专注于泛娱乐社交领域的互联网科技公司)
测试开发负责人

星途互娱泛娱乐社交APP全链路质量保障体系搭建及性能提效项目

  • 项目背景:公司核心泛娱乐社交APP(融合直播、短视频、IM即时通讯三大核心场景)在用户规模突破500万后,因多端(iOS/Android/Web/小程序)快速迭代导致质量问题频发——直播推流卡顿率达8%、IM消息延迟超时率5%、短视频上传失败率3%,直接造成用户月留存率下降12%。我的核心目标是主导搭建覆盖“需求-开发-测试-线上”全链路的质量保障体系,将核心场景故障发生率降低50%以上,同时提升测试团队效率30%。
  • 关键难题:1)多端业务差异大,传统手工测试无法覆盖高频迭代的边缘场景;2)直播推流、IM实时消息等强依赖网络与时序的场景,缺乏精准的性能复现与定位工具;3)线上故障涉及前端、后端、数据库多链路,日志分散导致定位耗时久(平均30分钟/次)。
  • 核心行动与创新:1)工具链整合与自研:基于Appium+Selenium搭建跨端自动化测试框架,封装多端通用操作库,覆盖80%核心功能回归(如IM聊天、直播关注、短视频点赞),用Allure生成可视化报告;针对直播推流场景,自研“高并发推流模拟器”(结合OBS Studio与Python脚本),模拟10万+用户同时推流的码率波动、网络抖动场景;2)分布式链路追踪:引入Jaeger系统打通前端埋点、后端接口、数据库慢查询日志,实现“用户操作-接口调用-数据库响应”全链路追踪,故障定位时间压缩至1分钟内;3)测试左移与质量门禁:在需求评审阶段输出《质量风险清单》,要求接口测试覆盖率≥90%、代码静态扫描缺陷密度≤0.1个/千行才能进入上线流程,推动开发团队提前修复潜在问题。
  • 项目成果与价值:1)核心场景质量显著提升:直播推流卡顿率降至1.2%、IM消息延迟超时率降至0.8%、短视频上传失败率降至0.5%,用户月留存率回升至原来的92%;2)测试效率大幅提效:自动化覆盖率从30%提升至85%,回归测试时间从每周12小时缩短至3小时;3)支撑业务增长:APP月活从500万增至800万,大促期间未出现大规模质量事故。我个人主导了体系设计与跨团队落地,成为公司质量团队的方法论标杆,后续被推广至公司其他三条业务线。
2020.05 - 2022.06
星途互娱
高级测试开发工程师

星途互娱直播业务高并发场景稳定性测试与容量规划项目

  • 项目背景:公司直播业务爆发式增长,2021年春节期间单场直播房间数突破10万、同时在线用户超500万,曾因服务器负载过高出现推流失败、观看卡顿等问题,影响用户体验。我的目标是建立高并发场景下的稳定性测试能力,输出精准的容量规划模型,确保大促期间系统可用性≥99.9%。
  • 关键难题:1)传统压力测试工具(如JMeter)无法模拟百万级并发的“推流+观看”混合场景,难以还原真实用户行为;2)容量规划依赖经验估算,存在“资源浪费”或“容量不足”的双重风险;3)缺乏混沌工程演练,系统对突发故障(如服务器宕机、网络分区)的容错能力弱。
  • 核心行动与创新:1)自研分布式压力测试工具:用Go语言开发支持水平扩展的压力引擎,模拟100万+并发用户,精准还原“用户进入直播间、发送弹幕、拉流观看、赠送礼物”的行为链,同时监控服务器CPU、内存、网络IO等指标;2)构建容量规划模型:基于历史流量数据(近1年的直播峰值、用户行为分布),用ARIMA算法预测未来3个月的流量趋势,结合压测结果(单台服务器可支撑1万并发推流用户、5万并发观看用户),输出“服务器数量-峰值流量”对应表;3)常态化混沌演练:每月进行“随机宕机服务器”“切断部分网络链路”“数据库主节点故障”等实验,验证系统的自动容错能力(如备用节点切换时间从5分钟缩短至30秒)。
  • 项目成果与价值:1)2022年春节大促期间,直播系统零宕机,推流成功率从95%提升至99.9%,观看卡顿率降至0.3%;2)服务器成本降低20%:通过精准容量规划避免了20%的过度采购;3)系统可用性提升:从99.5%提升至99.95%,支撑了直播业务的大规模扩张。我个人主导了工具开发与模型建立,推动故障演练成为团队常态化流程,成为直播业务的“稳定性守护者”。
奖项荣誉
  • 软件评测师
  • 2022年度公司项目攻坚奖
  • 2023年部门性能测试优化突出贡献奖
自我评价
  • 锚定互联网业务场景的性能核心,擅长从用户端反向拆解服务端链路,将抽象性能指标转化为可落地的业务体验优化。
  • 用架构思维贯穿性能全流程,提前识别微服务、分布式系统的潜在瓶颈,拒绝依赖事后压测救火。
  • 是能联动研发、产品的结果导向者,推动性能优化方案落地,平衡用户体验与系统成本。
  • 深耕互联网性能测试多年,对高并发、流量洪峰下的系统稳定性有深度理解,适配多业务形态需求。
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  • 个人名称
  • 头像
  • 基本信息
  • 求职意向
  • 工作经历
  • 项目经验
  • 实习经验
  • 作品展示
  • 奖项荣誉
  • 校园经历
  • 教育背景
  • 兴趣爱好
  • 技能特长
  • 语言能力
  • 自我评价
  • 报考信息
  • 简历封面
  • 自荐信
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