1. **负责酒店下单TCC一致性方案落地**:针对跨服务下单的数据一致性问题,采用TCC模式保障下单一致性,并通过RabbitMQ异步化支付订单发送与结果查询,在一致性与响应时延之间做权衡。→ 下单成功率由99.5%提升至99.9%,跨服务不一致订单占比降至0.01%以下,支付结果查询时效由1s降至500ms。
2. **负责酒景搜索优化**:针对原关键字搜索匹配度低、空间搜索能力缺失的问题,使用Solr实现关键字搜索与空间搜索,提升结果匹配度。→ 搜索响应由秒级降至百毫秒级。
3. **主导秒杀场景锁优化**:针对活动秒杀下数据库行级锁热点竞争导致性能瓶颈的问题,将行级锁改造为Redis分段锁,通过锁粒度拆分降低热点竞争;大广告位采用Redis缓存。→ 秒杀接口QPS由500—1000提升至3000—5000,响应时间由500毫秒—2秒降至50—200毫秒。
4. **负责大表SQL治理**:针对订单、酒店等大表查询慢的问题,结合执行计划分析调整SQL逻辑,优化索引结构与表字段设计。→ 慢查询数量下降60%,核心SQL执行耗时由秒级降至百毫秒级。
5. **负责MySQL主从同步延迟治理**:针对线上主从同步延迟问题,先以缩小同步表范围做临时过渡,再推进MySQL版本升级并用多线程提升同步效率。→ 主从延迟由5—10秒降至1秒以内,同步效率提升80%。
6. **负责第三方接口弹性伸缩与容量治理**:针对第三方接口性能要求高、QPS不确定、固定多实例冗余成本高的问题,部分重构核心接口并配置基于QPS的弹性伸缩策略。→ 初始实例由8台降至2台,突发流量下P99稳定在500ms内,ECS成本降低30%以上。
作为QA Lead负责Bridgestone、Taco Be
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