狗行千里
高级php开发工程师
自由码 · 6年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
成都 高新
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（离职原因）可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
熟悉 tp,laravel,hyperf，redis，rabbitmq，es，swoole，mycat，mysqlroute 等
相关技术栈
做过管理，拥有丰富的项目管理经验，擅长项目周期把控。以及高并发的数据库设
计，表架构等。
有较强的业务经验，能够用合适的技术栈设计对应的表。横向纵向拆分表逻辑
擅长使用 JavaScript，jquery 进行前端开发,熟悉 bootstrap，vue 前端框架，会熟练
使 layui和 elementui 前端 ui 框架。
相关技术栈
做过管理，拥有丰富的项目管理经验，擅长项目周期把控。以及高并发的数据库设
计，表架构等。
有较强的业务经验，能够用合适的技术栈设计对应的表。横向纵向拆分表逻辑
擅长使用 JavaScript，jquery 进行前端开发,熟悉 bootstrap，vue 前端框架，会熟练
使 layui和 elementui 前端 ui 框架。
项目经验
都优乐商城 后端及接口
负责开发前期与相关业务人员进行需求沟通、整理、设计。
负责系统基础构架的设计、开发和维护，基础构架包括通用 CURD 的设计和自动化生
成，基于 Workman 的站内信多频道推送服务，基于 Supervisor 守护进程的队列服务
等
对接 ali，wechat ，云闪付等支付接口,下单以及回调接口，回调利用基于 Supervisor
守护进程的队列服务，及早施放三方回调，避免资源浪费，异步处理回调信息
利用 redis 队列搭建抢单，秒杀等业务，应对爆发性的秒杀业务，采用双队列的形式，
商品和用户分开，基于 Supervisor 守护进程的队列服务进行处理，免于超卖
利用商品标签方式给用户进行个性推荐，增加商品的浏览量。基于用户访问及购买的
历史信息，异步环境下将商品标签赋予用户并给予权重，使用户获得多元标签，基于
用户标签及权重查询相似用户，周期性得向用户推荐相似用户最近浏览或者购买的商
品
医护通 后端及接口
商城系统，用户个人信息以及代理的日报表系统存储。
商城系统：处理相关的订单，使用了 mysql 悲观锁，redis 原子锁一起进行限制，保
证了事务的 acid 。消息队列使用了 rabbitmq 进行队列处理，并且使用了死信队列处
理相关的订单过期处理，高可用，低负担。保证了系统的流畅稳定性。也涉及到相关
的秒杀设计。
聊天系统：使用的基于 swoole 的 WebIm2.0，用户的 uid 与 swoole 分配的 rid 用
redis 的 hash 结构存储，普通聊天直接使用 swoole 的 rid 精准推送，大量费时操
作，群聊等使用了 swoole 的异步任务 task 进程处理，work 负责接收消息，分配给
指定的 task，task 异步处理相关逻辑，增删改查，并推送给指定群组
个人信息系统：用户的 session 等唯一标识都存在了此库，每次交互的时候都会经过
此系统，有用户的日结数据，以及团队的日结
负责开发前期与相关业务人员进行需求沟通、整理、设计。
负责系统基础构架的设计、开发和维护，基础构架包括通用 CURD 的设计和自动化生
成，基于 Workman 的站内信多频道推送服务，基于 Supervisor 守护进程的队列服务
等
对接 ali，wechat ，云闪付等支付接口,下单以及回调接口，回调利用基于 Supervisor
守护进程的队列服务，及早施放三方回调，避免资源浪费，异步处理回调信息
利用 redis 队列搭建抢单，秒杀等业务，应对爆发性的秒杀业务，采用双队列的形式，
商品和用户分开，基于 Supervisor 守护进程的队列服务进行处理，免于超卖
利用商品标签方式给用户进行个性推荐，增加商品的浏览量。基于用户访问及购买的
历史信息，异步环境下将商品标签赋予用户并给予权重，使用户获得多元标签，基于
用户标签及权重查询相似用户，周期性得向用户推荐相似用户最近浏览或者购买的商
品
医护通 后端及接口
商城系统，用户个人信息以及代理的日报表系统存储。
商城系统：处理相关的订单，使用了 mysql 悲观锁，redis 原子锁一起进行限制，保
证了事务的 acid 。消息队列使用了 rabbitmq 进行队列处理，并且使用了死信队列处
理相关的订单过期处理，高可用，低负担。保证了系统的流畅稳定性。也涉及到相关
的秒杀设计。
聊天系统：使用的基于 swoole 的 WebIm2.0，用户的 uid 与 swoole 分配的 rid 用
redis 的 hash 结构存储，普通聊天直接使用 swoole 的 rid 精准推送，大量费时操
作，群聊等使用了 swoole 的异步任务 task 进程处理，work 负责接收消息，分配给
指定的 task，task 异步处理相关逻辑，增删改查，并推送给指定群组
个人信息系统：用户的 session 等唯一标识都存在了此库，每次交互的时候都会经过
此系统，有用户的日结数据，以及团队的日结
狗行千里
高级php开发工程师 · 6年经验 · 自由码
0
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技术能力
熟悉 tp,laravel,hyperf，redis，rabbitmq，es，swoole，mycat，mysqlroute 等
相关技术栈
做过管理，拥有丰富的项目管理经验，擅长项目周期把控。以及高并发的数据库设
计，表架构等。
有较强的业务经验，能够用合适的技术栈设计对应的表。横向纵向拆分表逻辑
擅长使用 JavaScript，jquery 进行前端开发,熟悉 bootstrap，vue 前端框架，会熟练
使 layui和 elementui 前端 ui 框架。
相关技术栈
做过管理，拥有丰富的项目管理经验，擅长项目周期把控。以及高并发的数据库设
计，表架构等。
有较强的业务经验，能够用合适的技术栈设计对应的表。横向纵向拆分表逻辑
擅长使用 JavaScript，jquery 进行前端开发,熟悉 bootstrap，vue 前端框架，会熟练
使 layui和 elementui 前端 ui 框架。
项目经验
都优乐商城 后端及接口
负责开发前期与相关业务人员进行需求沟通、整理、设计。
负责系统基础构架的设计、开发和维护，基础构架包括通用 CURD 的设计和自动化生
成，基于 Workman 的站内信多频道推送服务，基于 Supervisor 守护进程的队列服务
等
对接 ali，wechat ，云闪付等支付接口,下单以及回调接口，回调利用基于 Supervisor
守护进程的队列服务，及早施放三方回调，避免资源浪费，异步处理回调信息
利用 redis 队列搭建抢单，秒杀等业务，应对爆发性的秒杀业务，采用双队列的形式，
商品和用户分开，基于 Supervisor 守护进程的队列服务进行处理，免于超卖
利用商品标签方式给用户进行个性推荐，增加商品的浏览量。基于用户访问及购买的
历史信息，异步环境下将商品标签赋予用户并给予权重，使用户获得多元标签，基于
用户标签及权重查询相似用户，周期性得向用户推荐相似用户最近浏览或者购买的商
品
医护通 后端及接口
商城系统，用户个人信息以及代理的日报表系统存储。
商城系统：处理相关的订单，使用了 mysql 悲观锁，redis 原子锁一起进行限制，保
证了事务的 acid 。消息队列使用了 rabbitmq 进行队列处理，并且使用了死信队列处
理相关的订单过期处理，高可用，低负担。保证了系统的流畅稳定性。也涉及到相关
的秒杀设计。
聊天系统：使用的基于 swoole 的 WebIm2.0，用户的 uid 与 swoole 分配的 rid 用
redis 的 hash 结构存储，普通聊天直接使用 swoole 的 rid 精准推送，大量费时操
作，群聊等使用了 swoole 的异步任务 task 进程处理，work 负责接收消息，分配给
指定的 task，task 异步处理相关逻辑，增删改查，并推送给指定群组
个人信息系统：用户的 session 等唯一标识都存在了此库，每次交互的时候都会经过
此系统，有用户的日结数据，以及团队的日结
负责开发前期与相关业务人员进行需求沟通、整理、设计。
负责系统基础构架的设计、开发和维护，基础构架包括通用 CURD 的设计和自动化生
成，基于 Workman 的站内信多频道推送服务，基于 Supervisor 守护进程的队列服务
等
对接 ali，wechat ，云闪付等支付接口,下单以及回调接口，回调利用基于 Supervisor
守护进程的队列服务，及早施放三方回调，避免资源浪费，异步处理回调信息
利用 redis 队列搭建抢单，秒杀等业务，应对爆发性的秒杀业务，采用双队列的形式，
商品和用户分开，基于 Supervisor 守护进程的队列服务进行处理，免于超卖
利用商品标签方式给用户进行个性推荐，增加商品的浏览量。基于用户访问及购买的
历史信息，异步环境下将商品标签赋予用户并给予权重，使用户获得多元标签，基于
用户标签及权重查询相似用户，周期性得向用户推荐相似用户最近浏览或者购买的商
品
医护通 后端及接口
商城系统，用户个人信息以及代理的日报表系统存储。
商城系统：处理相关的订单，使用了 mysql 悲观锁，redis 原子锁一起进行限制，保
证了事务的 acid 。消息队列使用了 rabbitmq 进行队列处理，并且使用了死信队列处
理相关的订单过期处理，高可用，低负担。保证了系统的流畅稳定性。也涉及到相关
的秒杀设计。
聊天系统：使用的基于 swoole 的 WebIm2.0，用户的 uid 与 swoole 分配的 rid 用
redis 的 hash 结构存储，普通聊天直接使用 swoole 的 rid 精准推送，大量费时操
作，群聊等使用了 swoole 的异步任务 task 进程处理，work 负责接收消息，分配给
指定的 task，task 异步处理相关逻辑，增删改查，并推送给指定群组
个人信息系统：用户的 session 等唯一标识都存在了此库，每次交互的时候都会经过
此系统，有用户的日结数据，以及团队的日结
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