makalu
JAVA架构师
中兴通讯有限公司 · 15年经验
日薪：
￥1600/8h
地点：
深圳 龙岗
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1. 深厚的编程基础：熟练掌握Java语言及其高级特性，对面向对象、集合框架、多线程并发等有深入理解 。
2. 框架与工具掌握：熟悉Spring、Spring Boot、Mybatis等流行框架，以及Git、Maven等开发工具 。
3. 系统设计与架构原则：能够设计高效、可扩展、可维护的系统架构，理解微服务、分布式系统设计 。
4. 数据库技能：熟悉关系型数据库如MySQL、Oracle，以及NoSQL技术如MongoDB、Redis，掌握数据库设计、优化和分布式数据库技术 。
5. 中间件理解：了解并应用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）、缓存（如Redis）、RPC框架等中间件 。
6. 性能优化：具备系统性能优化能力，熟悉JVM调优、数据库调优、SQL优化等 。
7. 安全知识：理解网络安全、数据安全，掌握常见的安全防护措施和防御策略 。
8. 技术领导力：具备技术领导力和团队协作能力，能够指导和带领团队完成技术目标 。
9. 业务理解与抽象能力：深刻理解业务需求，能够将业务需求抽象为技术解决方案 。
10. 持续学习与创新：持续跟进技术发展，具备创新能力，能够引入新技术改进现有系统 。
2. 框架与工具掌握：熟悉Spring、Spring Boot、Mybatis等流行框架，以及Git、Maven等开发工具 。
3. 系统设计与架构原则：能够设计高效、可扩展、可维护的系统架构，理解微服务、分布式系统设计 。
4. 数据库技能：熟悉关系型数据库如MySQL、Oracle，以及NoSQL技术如MongoDB、Redis，掌握数据库设计、优化和分布式数据库技术 。
5. 中间件理解：了解并应用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）、缓存（如Redis）、RPC框架等中间件 。
6. 性能优化：具备系统性能优化能力，熟悉JVM调优、数据库调优、SQL优化等 。
7. 安全知识：理解网络安全、数据安全，掌握常见的安全防护措施和防御策略 。
8. 技术领导力：具备技术领导力和团队协作能力，能够指导和带领团队完成技术目标 。
9. 业务理解与抽象能力：深刻理解业务需求，能够将业务需求抽象为技术解决方案 。
10. 持续学习与创新：持续跟进技术发展，具备创新能力，能够引入新技术改进现有系统 。
项目经验
某科技公司支持公司内部运单信息查询，QPS调用量高峰在30W
在项目负责方案选型，设计和落地：
1. 高并发：高并发设计不仅仅是追求高性能，而是要在保证系统高可用和高扩展性的基础上，通过技术手段处理大流量，确保用户体验 。
2. 系统设计目标：高并发系统设计的宏观目标包括高性能、高可用和高可扩展。这三个方面互相关联，需要通盘考虑 。
3. 性能指标：性能指标如平均响应时间、TP90/TP99分位值和吞吐量是衡量系统性能的关键。用户体验的角度来看，响应时间200毫秒内是用户感觉不到延迟的界限，而1秒内是可接受的延迟 。
4. 可用性指标：高可用性指系统无故障运行的能力，通常用几个9来描述。例如，99.9%（三个9）的可用性意味着每年可能有8.76小时的故障时间 。
5. 可扩展性指标：扩展性指系统处理能力的线性增长能力。理想情况下，资源增加几倍，性能也应该提升几倍，通常扩展能力需维持在70%以上 。
6. 实践方案：包括纵向扩展（提升单机处理能力）和横向扩展（通过集群部署提升并发处理能力）。具体的实践方案涉及集群部署、多级缓存、数据库优化、异步化处理、限流、削峰填谷、并发处理、缓存预热、减少IO次数和数据包大小、程序逻辑优化、使用池化技术、JVM优化和锁选择等 。
7. 高可用实践方案：包括故障转移、超时设置、重试策略、降级处理、限流、消息可靠性保证、灰度发布、监控报警和灾备演练等 。
8. 高扩展实践方案：涉及分层架构设计、存储层拆分、业务层拆分等，以支持流量高峰时的快速扩容
在项目负责方案选型，设计和落地：
1. 高并发：高并发设计不仅仅是追求高性能，而是要在保证系统高可用和高扩展性的基础上，通过技术手段处理大流量，确保用户体验 。
2. 系统设计目标：高并发系统设计的宏观目标包括高性能、高可用和高可扩展。这三个方面互相关联，需要通盘考虑 。
3. 性能指标：性能指标如平均响应时间、TP90/TP99分位值和吞吐量是衡量系统性能的关键。用户体验的角度来看，响应时间200毫秒内是用户感觉不到延迟的界限，而1秒内是可接受的延迟 。
4. 可用性指标：高可用性指系统无故障运行的能力，通常用几个9来描述。例如，99.9%（三个9）的可用性意味着每年可能有8.76小时的故障时间 。
5. 可扩展性指标：扩展性指系统处理能力的线性增长能力。理想情况下，资源增加几倍，性能也应该提升几倍，通常扩展能力需维持在70%以上 。
6. 实践方案：包括纵向扩展（提升单机处理能力）和横向扩展（通过集群部署提升并发处理能力）。具体的实践方案涉及集群部署、多级缓存、数据库优化、异步化处理、限流、削峰填谷、并发处理、缓存预热、减少IO次数和数据包大小、程序逻辑优化、使用池化技术、JVM优化和锁选择等 。
7. 高可用实践方案：包括故障转移、超时设置、重试策略、降级处理、限流、消息可靠性保证、灰度发布、监控报警和灾备演练等 。
8. 高扩展实践方案：涉及分层架构设计、存储层拆分、业务层拆分等，以支持流量高峰时的快速扩容
makalu
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技术能力
1. 深厚的编程基础：熟练掌握Java语言及其高级特性，对面向对象、集合框架、多线程并发等有深入理解 。
2. 框架与工具掌握：熟悉Spring、Spring Boot、Mybatis等流行框架，以及Git、Maven等开发工具 。
3. 系统设计与架构原则：能够设计高效、可扩展、可维护的系统架构，理解微服务、分布式系统设计 。
4. 数据库技能：熟悉关系型数据库如MySQL、Oracle，以及NoSQL技术如MongoDB、Redis，掌握数据库设计、优化和分布式数据库技术 。
5. 中间件理解：了解并应用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）、缓存（如Redis）、RPC框架等中间件 。
6. 性能优化：具备系统性能优化能力，熟悉JVM调优、数据库调优、SQL优化等 。
7. 安全知识：理解网络安全、数据安全，掌握常见的安全防护措施和防御策略 。
8. 技术领导力：具备技术领导力和团队协作能力，能够指导和带领团队完成技术目标 。
9. 业务理解与抽象能力：深刻理解业务需求，能够将业务需求抽象为技术解决方案 。
10. 持续学习与创新：持续跟进技术发展，具备创新能力，能够引入新技术改进现有系统 。
2. 框架与工具掌握：熟悉Spring、Spring Boot、Mybatis等流行框架，以及Git、Maven等开发工具 。
3. 系统设计与架构原则：能够设计高效、可扩展、可维护的系统架构，理解微服务、分布式系统设计 。
4. 数据库技能：熟悉关系型数据库如MySQL、Oracle，以及NoSQL技术如MongoDB、Redis，掌握数据库设计、优化和分布式数据库技术 。
5. 中间件理解：了解并应用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）、缓存（如Redis）、RPC框架等中间件 。
6. 性能优化：具备系统性能优化能力，熟悉JVM调优、数据库调优、SQL优化等 。
7. 安全知识：理解网络安全、数据安全，掌握常见的安全防护措施和防御策略 。
8. 技术领导力：具备技术领导力和团队协作能力，能够指导和带领团队完成技术目标 。
9. 业务理解与抽象能力：深刻理解业务需求，能够将业务需求抽象为技术解决方案 。
10. 持续学习与创新：持续跟进技术发展，具备创新能力，能够引入新技术改进现有系统 。
项目经验
某科技公司支持公司内部运单信息查询，QPS调用量高峰在30W
在项目负责方案选型，设计和落地：
1. 高并发：高并发设计不仅仅是追求高性能，而是要在保证系统高可用和高扩展性的基础上，通过技术手段处理大流量，确保用户体验 。
2. 系统设计目标：高并发系统设计的宏观目标包括高性能、高可用和高可扩展。这三个方面互相关联，需要通盘考虑 。
3. 性能指标：性能指标如平均响应时间、TP90/TP99分位值和吞吐量是衡量系统性能的关键。用户体验的角度来看，响应时间200毫秒内是用户感觉不到延迟的界限，而1秒内是可接受的延迟 。
4. 可用性指标：高可用性指系统无故障运行的能力，通常用几个9来描述。例如，99.9%（三个9）的可用性意味着每年可能有8.76小时的故障时间 。
5. 可扩展性指标：扩展性指系统处理能力的线性增长能力。理想情况下，资源增加几倍，性能也应该提升几倍，通常扩展能力需维持在70%以上 。
6. 实践方案：包括纵向扩展（提升单机处理能力）和横向扩展（通过集群部署提升并发处理能力）。具体的实践方案涉及集群部署、多级缓存、数据库优化、异步化处理、限流、削峰填谷、并发处理、缓存预热、减少IO次数和数据包大小、程序逻辑优化、使用池化技术、JVM优化和锁选择等 。
7. 高可用实践方案：包括故障转移、超时设置、重试策略、降级处理、限流、消息可靠性保证、灰度发布、监控报警和灾备演练等 。
8. 高扩展实践方案：涉及分层架构设计、存储层拆分、业务层拆分等，以支持流量高峰时的快速扩容
在项目负责方案选型，设计和落地：
1. 高并发：高并发设计不仅仅是追求高性能，而是要在保证系统高可用和高扩展性的基础上，通过技术手段处理大流量，确保用户体验 。
2. 系统设计目标：高并发系统设计的宏观目标包括高性能、高可用和高可扩展。这三个方面互相关联，需要通盘考虑 。
3. 性能指标：性能指标如平均响应时间、TP90/TP99分位值和吞吐量是衡量系统性能的关键。用户体验的角度来看，响应时间200毫秒内是用户感觉不到延迟的界限，而1秒内是可接受的延迟 。
4. 可用性指标：高可用性指系统无故障运行的能力，通常用几个9来描述。例如，99.9%（三个9）的可用性意味着每年可能有8.76小时的故障时间 。
5. 可扩展性指标：扩展性指系统处理能力的线性增长能力。理想情况下，资源增加几倍，性能也应该提升几倍，通常扩展能力需维持在70%以上 。
6. 实践方案：包括纵向扩展（提升单机处理能力）和横向扩展（通过集群部署提升并发处理能力）。具体的实践方案涉及集群部署、多级缓存、数据库优化、异步化处理、限流、削峰填谷、并发处理、缓存预热、减少IO次数和数据包大小、程序逻辑优化、使用池化技术、JVM优化和锁选择等 。
7. 高可用实践方案：包括故障转移、超时设置、重试策略、降级处理、限流、消息可靠性保证、灰度发布、监控报警和灾备演练等 。
8. 高扩展实践方案：涉及分层架构设计、存储层拆分、业务层拆分等，以支持流量高峰时的快速扩容
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