负责企业服务SaaS平台核心交易链路（订单/支付/在线协作）及大促高并发场景的性能测试全生命周期管理，覆盖需求拆解、场景建模、压测执行、瓶颈定位及容量规划，保障系统在10万+并发下的稳定性与性能SLA达标

• 主导核心订单支付链路性能测试：基于JMeter+Grafana搭建分布式压测环境（10台压测机模拟12万并发），结合Arthas追踪到MySQL热点账户事务锁竞争问题——通过优化覆盖索引（将原二级索引调整为包含订单金额、状态的覆盖索引）和拆分日结账户表（从单表1亿条拆分为按月份分表），支付成功率从99.2%提升至99.95%，TPS从3200跃升至5800，支撑双11大促零支付故障
• 针对在线文档多人协作编辑场景，创新“真实流量回放+动态参数化”方案：用Tcpcopy捕获生产环境90%真实用户操作流量，结合Locust编写脚本还原“编辑-保存-同步”操作模式，发现Redis缓存穿透问题（热点key未命中导致DB压力骤增）——推动开发引入布隆过滤器，缓存命中率从85%提升至97%，协作延迟从200ms压降至80ms内
• 搭建性能指标关联模型：基于历史流量与业务增长（年增速40%），建立“并发用户数-DB QPS- Redis命中率”线性回归模型，输出大促容量评估报告，推动基础设施团队扩容K8s集群节点30个、Redis分片2个，保障15万并发下系统资源利用率稳定在70%以下
• 构建性能测试闭环体系：定义“响应时间（P99≤200ms）+ TPS达标率（≥95%）+ 错误率（≤0.1%）”三层验收标准，整合Prometheus+Alertmanager实现性能异常自动化预警（如CPU使用率超80%触发告警），将问题发现时间从小时级缩至分钟级，季度内提前拦截5起潜在性能故障

负责企业级协同办公平台基础服务（IM/文件/组织架构）性能测试，聚焦接口性能验证、瓶颈定位及优化落地，支撑平台从千级到万级用户规模扩张

• 解决IM消息发送延迟问题：用Wireshark抓包分析发现Netty线程池配置不合理（核心线程16→任务排队），结合JProfiler定位到同步IO阻塞——调整线程池参数（核心32/最大64）并切换为异步NIO，消息延迟从150ms降至50ms内，日均用户投诉量下降70%
• 优化文件上传性能：设计多维度场景（1G大文件/100并发/4G弱网），用Charles模拟弱网丢包（10%丢包率），发现OSS签名算法（RSA）耗时过高——推动开发替换为SM4对称加密，签名耗时从80ms降至15ms，文件上传成功率从98%提升至99.8%
• 支撑组织架构重构性能验证：搭建影子库模拟100万+用户组织架构数据，用LoadRunner执行回归测试，发现部门查询接口SQL慢查询（执行时间从200ms→800ms）——协助DBA添加联合索引（部门ID+父节点ID）+拆分大表，查询时间压回300ms内，保障重构上线零性能问题
• 标准化性能测试流程：制定《性能测试用例设计规范》《压测环境管理办法》，将测试周期从2周缩至1周，覆盖率从70%提升至95%，团队人均效率提升40%

协助完成企业OA系统性能测试，参与场景设计、脚本开发及结果分析，积累基础性能测试能力与业务流程理解

• 参与审批流程性能测试：根据需求设计请假/报销场景，用JMeter开发自动化脚本模拟500并发，发现审批节点数据库连接池耗尽（最大连接20→超时）——推动开发调至50，审批超时率从10%降至1%内
• 定位邮件发送瓶颈：用ELK分析日志发现SMTP服务器并发限制（100→失败），推动运维调至500，邮件成功率从90%提升至98%
• 整理性能数据与报告：收集100+组测试数据，输出包含响应时间分布、资源利用率的报告，协助团队解决3个性能问题
• 学习工具并分享：自学LoadRunner完成登录模块脚本开发，输出《LoadRunner入门文档》分享，提升团队工具使用能力

《星途纪元》MMO核心服性能测试体系搭建与稳定性攻关项目

• 《星途纪元》是公司核心大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG），计划上线跨服新服并冲击百万级在线用户，但现有性能测试体系无法覆盖玩家真实交互场景（如跨服副本、实时社交、经济系统交易），存在服务器宕机、响应超时的稳定性风险。我的核心职责是统筹性能测试方案设计、工具研发、瓶颈定位及团队协作，确保新服稳定承接预期用户量。
• 项目面临两大关键挑战：一是传统工具（如JMeter）无法模拟游戏内复杂行为序列（如“组队-副本-技能释放-交易”的状态依赖操作），测试场景与真实用户偏差达40%；二是分布式架构（网关+逻辑服+数据库+缓存集群）下链路追踪困难，无法快速定位瓶颈根源。
• 针对场景模拟问题，我主导自研“游戏行为模拟引擎”——基于Lua脚本解耦业务逻辑与测试动作，支持DSL定义玩家行为序列，精准还原10万+并发用户的真实交互；针对链路追踪，集成OpenTelemetry实现全链路监控，覆盖网关转发、逻辑服计算、数据库读写、缓存查询的全流程，最终定位到“数据库连接池未释放”“缓存热点key击穿”等5个核心瓶颈。
• 项目成果显著：服务器TPS从8000提升至15000，核心场景响应时间降低40%；新服上线首月在线用户达120万，故障发生率较预期下降70%，支撑产品流水增长35%。同时输出《游戏性能测试方法论》和《场景模拟引擎手册》，带教3名新人掌握游戏性能测试核心技能，成为团队性能测试的标准流程。

“星播客”电商直播平台自动化测试体系重构项目

• “星播客”是公司布局直播电商的核心产品，面临大促期间高并发与快速迭代的矛盾：原有自动化测试覆盖率仅30%，回归测试依赖10人天手动执行，且直播场景（实时弹幕、点赞、礼物打赏）的动态性导致脚本频繁失效。我的任务是重构自动化体系，提高回归效率，支撑大促期间的功能稳定性。
• 项目难点在于两点：一是直播流实时性导致元素定位困难（如弹幕滚动遮挡按钮），传统ID/XPath定位失效；二是多端（APP、小程序、Web）交互逻辑差异大，需重复编写脚本，维护成本高。
• 我从技术和流程两方面突破：技术上，结合Appium与自定义OpenCV图像识别算法，解决动态元素精准定位问题；设计“多端适配层”，通过配置文件映射不同端的元素路径与操作逻辑，实现一套脚本覆盖多端。流程上，整合Jenkins+GitLab CI的CI/CD pipeline，将自动化测试嵌入代码提交环节，实现“代码push-自动测试-结果告警”闭环；同时基于Gherkin编写场景驱动用例（如“用户进直播间-发弹幕-点赞-送礼物”），提高用例可读性。
• 重构后自动化覆盖率提升至75%，回归测试时间从10人天缩短至2人天；大促期间故障次数减少60%，核心场景（下单、礼物打赏）成功率从95%提升至99.5%。项目输出《直播场景自动化测试规范》，推动自动化测试纳入团队日常迭代，成为“星播客”大促保障的核心能力。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。