聘播播
案例介绍
直播推流管理：使用FFmpeg和WebRTC技术实现主播端视频流处理，我负责开发推流鉴权接口和流量控制模块，通过Redis缓存热点数据，QPS提升至3000+。
礼物打赏系统：设计高并发的虚拟货币交易模块，采用RabbitMQ异步处理订单，配合@Transactional注解保证数据一致性，日订单处理量达5万+。
权限控制：基于Spring Security实现多角色权限体系（主播/观众/管理员），我主导开发了JWT令牌刷新机制，将鉴权性能优化至50ms/次。
项目上线后支持日均10万UV，我同时参与Code Review和性能调优，使用Arthas定位并解决了OOM问题。通过ShardingSphere实现用户数据分库分表，系统稳定性提升40%。
聘播播
案例介绍
在聘播播照片主播平台项目中，我作为Java后端开发工程师，负责核心功能模块的设计与实现。项目基于Spring Boot框架开发，采用微服务架构，主要功能包括：
直播推流管理：使用FFmpeg和WebRTC技术实现主播端视频流处理，我负责开发推流鉴权接口和流量控制模块，通过Redis缓存热点数据，QPS提升至3000+。
礼物打赏系统：设计高并发的虚拟货币交易模块，采用RabbitMQ异步处理订单，配合@Transactional注解保证数据一致性，日订单处理量达5万+。
权限控制：基于Spring Security实现多角色权限体系（主播/观众/管理员），我主导开发了JWT令牌刷新机制，将鉴权性能优化至50ms/次。
项目上线后支持日均10万UV，我同时参与Code Review和性能调优，使用Arthas定位并解决了OOM问题。通过ShardingSphere实现用户数据分库分表，系统稳定性提升40%。
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