我主导中视频处理系统的后端建设,覆盖视频上传后的转码、抽帧、鉴黄/质检、元数据生成与分发等全链路,日处理数据量达到“2亿+”量级。针对任务量大、链路长、失败重试频繁、热点内容集中等特点,设计统一的任务模型与状态机,采用微服务化拆分与事件驱动架构实现各处理环节解耦;通过队列分片与优先级策略保障关键任务时效性,结合幂等控制、断点续跑、失败自动降级/补偿机制提升成功率;在性能与成本方面,引入批处理与资源池化、热点数据缓存、并发控制与限流策略,并落地可观测体系(核心指标、链路追踪、告警阈值),使平台在高吞吐下保持稳定输出,支撑业务规模持续增长与多场景复用(如推荐、搜索、审核、运营活动等)。...
因为政策原因,相关页面已下线,图片仅供参考,非我实际的作品。 我负责在线教育互动白板后端核心架构设计与关键链路研发,面向多端(Web/移动端)课堂场景提供实时协作能力。项目重点解决高并发下房间状态同步、热点课堂流量突增、消息有序与一致性等问题:通过分层缓存与房间维度的分片路由降低数据库压力,结合消息队列削峰填谷与异步化改造提升系统抗压能力,并在关键写路径引入幂等与去重机制保障重试场景数据正确性;同时完善压测与监控告警体系,推动容量评估与弹性策略落地。最终系统在大促/集中开课场景下仍可稳定承载超高并发请求量(峰值量级可对外展示为“20万QPS级别稳定支撑”),显著提升课堂稳定性与交互体验。...
这个项目本质上是一个“消息渠道接入 + 指令分发 + AI 能力”的机器人服务,对外表现为:接收用户消息 → 按约定的触发话术识别意图 → 调用对应能力 → 把结果再回发给用户。 下面只保留 **AI 对话** 与 **股票查询** 两块能力,并用“定制话术”替代具体命令/前缀: ## 1) AI 对话能力 ### 1.1 普通智能对话 - 用户用一段“对话触发话术”发起提问(例如“进入对话模式:……/帮我问一下:……”这类约定格式)。 - 系统会调用大模型生成回复,并支持**连续对话上下文**(同一个会话里会记住前文,从而实现追问、补充、纠错等)。 - 支持一个“清空上下...