Java:掌握Java语法,集合,反射,线程池等基础语法和框架;
框架:熟悉Spring,SpringBoot,SpringCloud,Mybatis,Mybatis-plus等框架;
数据库:熟悉基本的 SQL 编写与优化;清楚 MySQL 系统框架、存储引擎、索引、事务、MVCC 和锁机制;
缓存:了解Redis常用数据结构,理解缓存穿透、雪崩、击穿等问题、并能根据需求指定过期策略和内存淘汰机制;
大数据:熟悉大数据相关技术,如Hadoop、Spark、Hive等,了解大数据平台架构和数据处理流程
消息队列:熟悉Kafka消息中间件,了解消息模型,消息持久化和工作模式,ACK消息确认机制;
服务器:熟悉Linux的操作命令和Docker的使用,熟悉Python/Shell等脚本语言;
大模型:掌握 PyTorch 框架,具备深度学习模型训练与推理经验;了解对抗攻击与防御方法,关注大模型安全与优化方向;
计算机网络:熟悉计算机网络原理,如TCP/IP、OSI等分层模型,HTTP/HTTPS、TCP、UDP、DNS等网络协议。
项目内容:
负责重保期间安全事件的研判与应急处置,分析安全产品及设备的告警信息,判断攻击行为与影响范围,并提出处置建议;
基于日志数据与异常行为模型开展二次分析,持续优化检测规则与响应策略,输出安全事件分析报告及整改建议;
项目成果:建立告警分级与二次分析机制,有效降低误报率 30%+;成功发现并处置多起潜在入侵事件,将平均响应时间缩短约 40%;
提交多份安全分析与防护报告,推动规则优化,保障业务系统持续稳定运行;
项目经历
智能订单处理平台 Java后端开发
技术栈:Java 、Spring Boot、Nacos、MyBatis-Plus、Kafka、Redis、MySQL;
项目介绍:在学习分布式系统与高并发架构的过程中,基于 Spring Boot 搭建的电商订单处理平台,涵盖订单、支付、库存、物流等核心流程,重点训练了高并发处理、缓存优化和分布式一致性等技术。
个人职责 & 技术实现:
高并发处理:负责下单与支付链路的异步化设计,基于 Kafka 实现流量削峰,支持每秒 5 万+并发请求,系统吞吐量提升约 3 倍;
缓存优化:主导 Redis 热点数据缓存与布隆过滤器设计,减少无效请求命中数据库,数据库 QPS 降低 60%+;
库存一致性:设计并实现基于 Redisson 的分布式锁机制,保障并发场景下库存扣减的正确性,避免超卖问题;
缓存一致性策略:基于 Cache-Aside 模式维护订单与库存数据一致性,并结合双重检查锁避免缓存击穿,系统稳定性提升;
消息幂等:通过 Redis 校验唯一订单 ID,保证消息消费幂等性,避免重复扣款/发货,交易成功率提升至 99.9%;
流量治理:引入 Sentinel 实现限流与熔断,突发流量下系统可用性维持在 99.95%,保障核心链路稳定运行。
项目成果:
通过压力测试,系统整体吞吐量较基础实现提升约 3 倍,订单处理时延降低约 40%;
在模拟高并发场景下,能够稳定支撑百万级请求的并发压力测试;
对高并发订单处理的核心技术点(缓存一致性、分布式锁、消息幂等、流量限流)有了系统性理解。