嗨皮撸
资深高级软件工程师 · 7年经验 · 南京亚信软件有限公司
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技术能力
资深前后端全栈开发工程师，java开发工程师,都曾任职于国内一二线等互联网公司，技术栈精通vue,react，原生小程序，uniapp以及Java、go, nodejs等后端编程语言和框架
1. Java 基础扎实，有良好的编码习惯，熟悉并能运用主流 MVC 开发设计模式；
2. 熟练掌握 JavaWeb 技术体系；
3. 熟悉使用 SpringBoot、SpringCloud 微服务技术进行分布式项目的开发；
4. 熟练掌握 SpringMVC 、Spring、Mybatis 会使用 spring 整合其他框架和技术，如
spring-data-jpa、spring-data-redis、spring-data-solr 等；
5. 掌握 redis、ActiveMQ 、Dubbox、solr 等主流技术。
6. 熟练使用 mysql,对 mysql 索引、锁、事务离级别原理有一定了解,深入理解过索引数据结构
B+Tree,熟悉 MySqL 索引查询原理,基本的 mysql 性能调优
7. 对多线程底层同步机制,如 volatile、CAS、synchronized.Lock、并发框架 AQS 的使用与底层
2
原理有深入理解,熟悉线程池的的原理
8. 熟悉五种 IO 模型的处理流程, 熟悉 NIO 开源框架 netty, 熟悉 socket 通信
9. 深入理解 java 虚拟机,熟悉 jvm 各种垃圾收集器,具备系统 jvm 线上调优经验
10.深入理解 redis 线程模型。熟悉多级缓存架构,熟悉各种缓存并发场景,如缓存雪崩,缓存击穿,缓
存失效,热点缓存重建
11.深入理解 spring, springmvc, mybatis 开源框架的设计原理以及底层架构,研究过核心代码
12.熟悉 ActiveMQ rocketMq 等中间件使用。解决过消息通信中的疑难问题,如消息丢失,消息重复
消费,消息顺序性,大规模消息积压问题
13.熟悉 Zookeeper, cannal 等,了解 dubbo 并能够项目中结合业务使用。
14.熟悉大数据 hadoop、Spark 生态圈及相关组件 hdfs、hbase、hive、yarn 使用
WEB 前端：熟悉 JSP、js、jQuery、vue、uniapp 等前端技术；
数据库相关：MySQL 关系数据库，掌握常用 SQL 语句；
服务器： 熟悉使用 Tomcat 服务器软件
开发工具： 熟练使用 idea、eclipse 等开发工具；
1. Java 基础扎实，有良好的编码习惯，熟悉并能运用主流 MVC 开发设计模式；
2. 熟练掌握 JavaWeb 技术体系；
3. 熟悉使用 SpringBoot、SpringCloud 微服务技术进行分布式项目的开发；
4. 熟练掌握 SpringMVC 、Spring、Mybatis 会使用 spring 整合其他框架和技术，如
spring-data-jpa、spring-data-redis、spring-data-solr 等；
5. 掌握 redis、ActiveMQ 、Dubbox、solr 等主流技术。
6. 熟练使用 mysql,对 mysql 索引、锁、事务离级别原理有一定了解,深入理解过索引数据结构
B+Tree,熟悉 MySqL 索引查询原理,基本的 mysql 性能调优
7. 对多线程底层同步机制,如 volatile、CAS、synchronized.Lock、并发框架 AQS 的使用与底层
2
原理有深入理解,熟悉线程池的的原理
8. 熟悉五种 IO 模型的处理流程, 熟悉 NIO 开源框架 netty, 熟悉 socket 通信
9. 深入理解 java 虚拟机,熟悉 jvm 各种垃圾收集器,具备系统 jvm 线上调优经验
10.深入理解 redis 线程模型。熟悉多级缓存架构,熟悉各种缓存并发场景,如缓存雪崩,缓存击穿,缓
存失效,热点缓存重建
11.深入理解 spring, springmvc, mybatis 开源框架的设计原理以及底层架构,研究过核心代码
12.熟悉 ActiveMQ rocketMq 等中间件使用。解决过消息通信中的疑难问题,如消息丢失,消息重复
消费,消息顺序性,大规模消息积压问题
13.熟悉 Zookeeper, cannal 等,了解 dubbo 并能够项目中结合业务使用。
14.熟悉大数据 hadoop、Spark 生态圈及相关组件 hdfs、hbase、hive、yarn 使用
WEB 前端：熟悉 JSP、js、jQuery、vue、uniapp 等前端技术；
数据库相关：MySQL 关系数据库，掌握常用 SQL 语句；
服务器： 熟悉使用 Tomcat 服务器软件
开发工具： 熟练使用 idea、eclipse 等开发工具；
项目经验
项目经验
项目一： 华为智慧零售线下门店及线上交易中台
使用技术：Springboot+Springcloud+Mybatis+Maven
开发周期：2020.5-至今
项目描述：华为智慧零售解决方案可以通过 Wi-Fi 和云技术实现交易场景的网络全覆盖和数据获取，提升购物体
验、增强顾客粘性；通过云服务和大数据实现各个业务环节的数据整合和分析，提升运营效率。
从前端的购买支付，中端的门店管理运维，后端的客群分析、供应链改造，华为提供了包括前端、中端、后端的软
硬件一体化基础设施式的解决方案。
华为线下门店及线上交易中台，自营及商家入驻，集线下门店及线上交易发货，仓储物流，风控，售后，结算与一
体的交易平台
责任描述：
1. 主要参与基础协议模块的开发
2. 订单服务、购物车、售后权益中心的编写。
3. 后期维护和管理运营
3
技术描述：
1. 使用 uniapp 生成多端界面
2. 使用 springSecurity 和 CAS 实现安全控制。
3. 用 redis、rabbitMQ、MongoDb 提高系统运行效率的同时降低耦合
4. 使用 fastdfs 解决大容量存储（图片等）的问题
5. Nginx 实现应用的负载均衡
模块描述：
1. 广告模块：首页推广、热门活动、公告设置
2. 订单服务：审核.判定预付款扣减. 计算发货单核销金额
3. 逆向:退款及权益相关
4. 商家后台模块：用户组、管理组,品牌管理模块和商品规格管理部分
5. 购物车:用户商品合并
6. 物流：仓库路由规则，快递服务类型规则，物流公司路由规则
7. 秒杀抢购: 优惠券、满减抢购活动
8. 风控服务:黄牛筛选
9. 价税服务:价税计算.发票云.第三方开票
10. 售后权益中心
11. 结算中心:铺帐
项目经验
项目二： 电信大数据基础运营管理平台
使用技术：Springboot+Springcloud+Mybatis+Maven
开发周期：2019.9-2020-5
项目描述：大数据基础运营管理平台经过一期建设，已经形成了体系化、标准化的管理产品，为了持续加强江苏电
信集群统一管理能力，需要对集群监控、管理的内容更加精细化和完善，目前江苏电信集群已实现 hdfs、hbase、
hive、yarn 等服务提供和组件管理，随着业务发展的需要和集群数量、规模的扩大，还会逐步提供 spark、storm、
kafka 等服务能力。因此，一方面需要对监控的指标体系进行补充完善，实现 360 度掌控集群运营状况，对监控
告警机制进行升级，实现监控告警更加及时、精确，方便集群异常问题和故障的定位、排查；另一方面需要增加
spark、storm、kafka 等组件的监控管理能力，从而进一步完善江苏电信集群的服务提供能力和统一管理能力。
责任描述：
1. 主要参与基础协议模块的开发
2. 告警规则、组件(hdfs、hbase、hive、yarn)监控、主机监控、用户管理、日志管理的编写。
3. 使用 react 完成各页面显示
4. 后期维护和管理运营
技术描述：
1. Springcloud 实现各应用之间的相互通信
4
2. 使用 springSecurity 和 CAS 实现安全控制。
3. 用 redis、rabbitMQ、MongoDb 提高系统运行效率的同时降低耦合
4. 使用 fastdfs 解决大容量存储（图片等）的问题
5. Nginx 实现 Web 应用的负载均衡
6. Ganglia 作为集群底层采集工具,采集服务器集群的 cpu 负载,内存,网络,硬盘等指标
7. 多版本（HDP+CDH）集群的统一管理。
模块描述：
1．首页：升级原有统一首页，实现针对不同系统用户角色，内容差异化展示，核心内容包括集群 KPI 监控、
资源概览视图、待办阅办、告警信息等；
2．监控告警中心：一期项目建设已完成新 RTB 集群主机、组件（Hdfs、Yarn、Hive、Hbase）、业务的实
时监控，具备一般、重要、紧急三级告警机制；本项目建设，将持续优化数据采集和数据模型，保障数据质量和查
询效率，丰富监控、告警指标体系，新增对于 Spark、Storm 等组件的实时监控和告警，实现灵活配置管理；
3．运维中心：本项目建设，将大量依赖运维人员手动操作完成的工作，实现在系统中的可视化、流程化，提
供“一键式、自动化运维”，具体集成流程包括接口机部署、集群节点扩容、集群巡检、租户管理、队列管理；
4．故障信息中心：本项目建设，新建故障信息中心，帮助管理人员加强集群故障管理，实现集群故障处理的
信息留痕，构建“运维知识库”，提升处理
项目一： 华为智慧零售线下门店及线上交易中台
使用技术：Springboot+Springcloud+Mybatis+Maven
开发周期：2020.5-至今
项目描述：华为智慧零售解决方案可以通过 Wi-Fi 和云技术实现交易场景的网络全覆盖和数据获取，提升购物体
验、增强顾客粘性；通过云服务和大数据实现各个业务环节的数据整合和分析，提升运营效率。
从前端的购买支付，中端的门店管理运维，后端的客群分析、供应链改造，华为提供了包括前端、中端、后端的软
硬件一体化基础设施式的解决方案。
华为线下门店及线上交易中台，自营及商家入驻，集线下门店及线上交易发货，仓储物流，风控，售后，结算与一
体的交易平台
责任描述：
1. 主要参与基础协议模块的开发
2. 订单服务、购物车、售后权益中心的编写。
3. 后期维护和管理运营
3
技术描述：
1. 使用 uniapp 生成多端界面
2. 使用 springSecurity 和 CAS 实现安全控制。
3. 用 redis、rabbitMQ、MongoDb 提高系统运行效率的同时降低耦合
4. 使用 fastdfs 解决大容量存储（图片等）的问题
5. Nginx 实现应用的负载均衡
模块描述：
1. 广告模块：首页推广、热门活动、公告设置
2. 订单服务：审核.判定预付款扣减. 计算发货单核销金额
3. 逆向:退款及权益相关
4. 商家后台模块：用户组、管理组,品牌管理模块和商品规格管理部分
5. 购物车:用户商品合并
6. 物流：仓库路由规则，快递服务类型规则，物流公司路由规则
7. 秒杀抢购: 优惠券、满减抢购活动
8. 风控服务:黄牛筛选
9. 价税服务:价税计算.发票云.第三方开票
10. 售后权益中心
11. 结算中心:铺帐
项目经验
项目二： 电信大数据基础运营管理平台
使用技术：Springboot+Springcloud+Mybatis+Maven
开发周期：2019.9-2020-5
项目描述：大数据基础运营管理平台经过一期建设，已经形成了体系化、标准化的管理产品，为了持续加强江苏电
信集群统一管理能力，需要对集群监控、管理的内容更加精细化和完善，目前江苏电信集群已实现 hdfs、hbase、
hive、yarn 等服务提供和组件管理，随着业务发展的需要和集群数量、规模的扩大，还会逐步提供 spark、storm、
kafka 等服务能力。因此，一方面需要对监控的指标体系进行补充完善，实现 360 度掌控集群运营状况，对监控
告警机制进行升级，实现监控告警更加及时、精确，方便集群异常问题和故障的定位、排查；另一方面需要增加
spark、storm、kafka 等组件的监控管理能力，从而进一步完善江苏电信集群的服务提供能力和统一管理能力。
责任描述：
1. 主要参与基础协议模块的开发
2. 告警规则、组件(hdfs、hbase、hive、yarn)监控、主机监控、用户管理、日志管理的编写。
3. 使用 react 完成各页面显示
4. 后期维护和管理运营
技术描述：
1. Springcloud 实现各应用之间的相互通信
4
2. 使用 springSecurity 和 CAS 实现安全控制。
3. 用 redis、rabbitMQ、MongoDb 提高系统运行效率的同时降低耦合
4. 使用 fastdfs 解决大容量存储（图片等）的问题
5. Nginx 实现 Web 应用的负载均衡
6. Ganglia 作为集群底层采集工具,采集服务器集群的 cpu 负载,内存,网络,硬盘等指标
7. 多版本（HDP+CDH）集群的统一管理。
模块描述：
1．首页：升级原有统一首页，实现针对不同系统用户角色，内容差异化展示，核心内容包括集群 KPI 监控、
资源概览视图、待办阅办、告警信息等；
2．监控告警中心：一期项目建设已完成新 RTB 集群主机、组件（Hdfs、Yarn、Hive、Hbase）、业务的实
时监控，具备一般、重要、紧急三级告警机制；本项目建设，将持续优化数据采集和数据模型，保障数据质量和查
询效率，丰富监控、告警指标体系，新增对于 Spark、Storm 等组件的实时监控和告警，实现灵活配置管理；
3．运维中心：本项目建设，将大量依赖运维人员手动操作完成的工作，实现在系统中的可视化、流程化，提
供“一键式、自动化运维”，具体集成流程包括接口机部署、集群节点扩容、集群巡检、租户管理、队列管理；
4．故障信息中心：本项目建设，新建故障信息中心，帮助管理人员加强集群故障管理，实现集群故障处理的
信息留痕，构建“运维知识库”，提升处理
案例展示
华为智慧零售线下门店及线上交易中台
项目一： 华为智慧零售线下门店及线上交易中台 使用技术：Springboot+Springcloud+Mybatis+Maven 开发周期：2020.5-至今 项目描述：华为智慧零售解决方案可以通过 Wi-Fi 和云技术实现交易场景的网络全覆盖和数据获取，提升购物体 验、
电信大数据基础运营管理平台
项目描述：目前江苏电信集群已实现 hdfs、hbase、hive、yarn 等服务提供和组件管理，随着业务发展的需要和集群数量、规模的扩大，还会逐步提供 spark、storm、kafka 等服务能力。因此，一方面需要对监控的指标体系进行补充完善，实现 360 度掌控集群运营状况
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