男
java研发工程师
中电湘江 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
南京 全区
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、微服务架构：熟悉SpringBoot、SpringCloudAlibaba、Nacos 等技术栈，了解高可用、分布式微服务系统。,2、分布式系统与消息队列：熟悉RabbitMQ、Redis 等消息中间件，了解服务之间的异步通信、重试机制、消息幂等性以及死信队列处理，确保系统的高可靠性和一致性。,3、数据库与数据处理：熟悉MySQL、MyBatis，进行复杂业务数据的查询优化和数据建模。熟悉Mysql 索引数据结构等、了解MyBatis的多级缓存等。,4、前后端全栈开发：能够独立完成从数据库设计、后端业务逻辑实现到前端页面交互的全栈开发（java、Vue）。,5、容器化与运维：能够独立使用Docker、Nginx 进行应用容器化部署，编写复杂的Dockerfile文件。,6、MATLAB与Python算法集成：能够独立将Matlab算法集成java项目中，并解决MATLAB与Java集成中的方法重载、内置函数冲突问题,优化算法调用稳定性。,7、云计算与存储：能够独立使用阿里云OSS、Minio等对象存储服务,处理大规模文件和数据的存储与访问。
项目经验
项目介绍：配用电方向的系统：安全监测分析与风险防控决策系统、蒙东自备电厂、有源客户安全检查在线协同管控系统。系统的内容主要是关于智慧运维、智能决策、智能调控等方向。
所用技术：Springboot、Springcloudalibaba、Nacos、华为 CSE、Mybatis、Mysql、Redis、Neo4J、Docker、Nginx、Minio、阿里云 OSS 服务、Matlab 算法、Python 算法
个人职责：负责用电系统的全栈开发。目前自己认为遇到的较难的问题如下：
1.解决Java调用Matlab算法：1.1将Matlab算法封装为Java可调用的jar包；1.2抽象Matlab代码为函数，并处理数据类型转换问题。1.3使用Docker部署包含Matlab算法的项目。
2.解决Java调用Matlab `predict`函数的问题：2.1由于多个Matlab算法共用同一命名空间导致冲突，创建一个新的独立函数`predictA`来替换所有算法中的`predict`调用；2.2打包更新后的Matlab算法到一个jar包中供Java使用。
3.处理计算密集型后端接口：3.1使用RabbitMQ作为消息队列来解耦请求和任务执行。3.2利用Spring Boot的@Async注解实现异步处理。3.3通过CompletableFuture处理异步逻辑。3.4实施Guava RateLimiter和Nginx限流策略以保护系统资源。
4.解决读取10万条excel数据出现OOM的问题：4.1对于数据量相对不是特别打的情况，采用缓存的形式分批读取数据，可以使用Apache POI库提供的SXSSF（Streaming Usermodel API）或XSSF（用于.xlsx文件）与SAX解析器结合的方式，按需加载数据到内存中；4.2对于数据量较大的情况下，对数据进行分片处理。使用哈希算法或其他逻辑将数据分割成多个小文件或批次。例如，可以根据某个字段（如ID、时间戳等）来决定数据的分组方式。利用多线程或多进程并行处理各个分片，每个线程/进程一次只读取一个分片，并在处理完成后释放相关资源。
项目介绍：针对不同用户的在线预约、问诊、开处方、药师审核的一个多端的医疗项目（医护端、管理端、居民端）
所用技术：Springboot、Springcloud alibaba、Nacos、Mybatis、Mysql、Redis、RabbitMQ
个人职责：主要负责管理端的统计模块的全栈以及接触到一些支付模块的问题。
1、参与前期需求分析，业务模块的梳理，代码编写，单元测试等工作；
2、使用rabbitmq接收微信支付等异步支付通知实现流量削峰，保证重置成功；
3、对于统计模块：将预约挂号统计分析接口从 50w 条数据耗时 6s 优化至 1.3s。
4、支付模块主要学习服务之间通过消息队列通信，处理网络异常、请求超时等问题，确保订单处理流程的顺畅与服务的高可用性？解
决方案：2.1 服务重试机制：针对可能的网络抖动、临时失败等情况设置自动重试机制。例如，通过 Spring Cloud 的 RetryTemplate
或 Feign 的重试配置，针对特定的异常类型进行有限次数的重试。这种机制可以在短暂的网络问题发生时恢复正常通信。2.2 幂等性与
重复请求控制：在支付、退款等操作中，网络异常可能导致同一请求被多次发送。使用唯一请求 ID，每次操作前检查是否已处理过该请
求。在数据库操作中使用乐观锁或唯一索引，确保数据不被重复更新。2.3 消息队列的可靠性保障：消息持久化、消息确认机制、重试与
死信队列。
所用技术：Springboot、Springcloudalibaba、Nacos、华为 CSE、Mybatis、Mysql、Redis、Neo4J、Docker、Nginx、Minio、阿里云 OSS 服务、Matlab 算法、Python 算法
个人职责：负责用电系统的全栈开发。目前自己认为遇到的较难的问题如下：
1.解决Java调用Matlab算法：1.1将Matlab算法封装为Java可调用的jar包；1.2抽象Matlab代码为函数，并处理数据类型转换问题。1.3使用Docker部署包含Matlab算法的项目。
2.解决Java调用Matlab `predict`函数的问题：2.1由于多个Matlab算法共用同一命名空间导致冲突，创建一个新的独立函数`predictA`来替换所有算法中的`predict`调用；2.2打包更新后的Matlab算法到一个jar包中供Java使用。
3.处理计算密集型后端接口：3.1使用RabbitMQ作为消息队列来解耦请求和任务执行。3.2利用Spring Boot的@Async注解实现异步处理。3.3通过CompletableFuture处理异步逻辑。3.4实施Guava RateLimiter和Nginx限流策略以保护系统资源。
4.解决读取10万条excel数据出现OOM的问题：4.1对于数据量相对不是特别打的情况，采用缓存的形式分批读取数据，可以使用Apache POI库提供的SXSSF（Streaming Usermodel API）或XSSF（用于.xlsx文件）与SAX解析器结合的方式，按需加载数据到内存中；4.2对于数据量较大的情况下，对数据进行分片处理。使用哈希算法或其他逻辑将数据分割成多个小文件或批次。例如，可以根据某个字段（如ID、时间戳等）来决定数据的分组方式。利用多线程或多进程并行处理各个分片，每个线程/进程一次只读取一个分片，并在处理完成后释放相关资源。
项目介绍：针对不同用户的在线预约、问诊、开处方、药师审核的一个多端的医疗项目（医护端、管理端、居民端）
所用技术：Springboot、Springcloud alibaba、Nacos、Mybatis、Mysql、Redis、RabbitMQ
个人职责：主要负责管理端的统计模块的全栈以及接触到一些支付模块的问题。
1、参与前期需求分析，业务模块的梳理，代码编写，单元测试等工作；
2、使用rabbitmq接收微信支付等异步支付通知实现流量削峰，保证重置成功；
3、对于统计模块：将预约挂号统计分析接口从 50w 条数据耗时 6s 优化至 1.3s。
4、支付模块主要学习服务之间通过消息队列通信，处理网络异常、请求超时等问题，确保订单处理流程的顺畅与服务的高可用性？解
决方案：2.1 服务重试机制：针对可能的网络抖动、临时失败等情况设置自动重试机制。例如，通过 Spring Cloud 的 RetryTemplate
或 Feign 的重试配置，针对特定的异常类型进行有限次数的重试。这种机制可以在短暂的网络问题发生时恢复正常通信。2.2 幂等性与
重复请求控制：在支付、退款等操作中，网络异常可能导致同一请求被多次发送。使用唯一请求 ID，每次操作前检查是否已处理过该请
求。在数据库操作中使用乐观锁或唯一索引，确保数据不被重复更新。2.3 消息队列的可靠性保障：消息持久化、消息确认机制、重试与
死信队列。
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1、微服务架构：熟悉SpringBoot、SpringCloudAlibaba、Nacos 等技术栈，了解高可用、分布式微服务系统。,2、分布式系统与消息队列：熟悉RabbitMQ、Redis 等消息中间件，了解服务之间的异步通信、重试机制、消息幂等性以及死信队列处理，确保系统的高可靠性和一致性。,3、数据库与数据处理：熟悉MySQL、MyBatis，进行复杂业务数据的查询优化和数据建模。熟悉Mysql 索引数据结构等、了解MyBatis的多级缓存等。,4、前后端全栈开发：能够独立完成从数据库设计、后端业务逻辑实现到前端页面交互的全栈开发（java、Vue）。,5、容器化与运维：能够独立使用Docker、Nginx 进行应用容器化部署，编写复杂的Dockerfile文件。,6、MATLAB与Python算法集成：能够独立将Matlab算法集成java项目中，并解决MATLAB与Java集成中的方法重载、内置函数冲突问题,优化算法调用稳定性。,7、云计算与存储：能够独立使用阿里云OSS、Minio等对象存储服务,处理大规模文件和数据的存储与访问。
项目经验
项目介绍：配用电方向的系统：安全监测分析与风险防控决策系统、蒙东自备电厂、有源客户安全检查在线协同管控系统。系统的内容主要是关于智慧运维、智能决策、智能调控等方向。
所用技术：Springboot、Springcloudalibaba、Nacos、华为 CSE、Mybatis、Mysql、Redis、Neo4J、Docker、Nginx、Minio、阿里云 OSS 服务、Matlab 算法、Python 算法
个人职责：负责用电系统的全栈开发。目前自己认为遇到的较难的问题如下：
1.解决Java调用Matlab算法：1.1将Matlab算法封装为Java可调用的jar包；1.2抽象Matlab代码为函数，并处理数据类型转换问题。1.3使用Docker部署包含Matlab算法的项目。
2.解决Java调用Matlab `predict`函数的问题：2.1由于多个Matlab算法共用同一命名空间导致冲突，创建一个新的独立函数`predictA`来替换所有算法中的`predict`调用；2.2打包更新后的Matlab算法到一个jar包中供Java使用。
3.处理计算密集型后端接口：3.1使用RabbitMQ作为消息队列来解耦请求和任务执行。3.2利用Spring Boot的@Async注解实现异步处理。3.3通过CompletableFuture处理异步逻辑。3.4实施Guava RateLimiter和Nginx限流策略以保护系统资源。
4.解决读取10万条excel数据出现OOM的问题：4.1对于数据量相对不是特别打的情况，采用缓存的形式分批读取数据，可以使用Apache POI库提供的SXSSF（Streaming Usermodel API）或XSSF（用于.xlsx文件）与SAX解析器结合的方式，按需加载数据到内存中；4.2对于数据量较大的情况下，对数据进行分片处理。使用哈希算法或其他逻辑将数据分割成多个小文件或批次。例如，可以根据某个字段（如ID、时间戳等）来决定数据的分组方式。利用多线程或多进程并行处理各个分片，每个线程/进程一次只读取一个分片，并在处理完成后释放相关资源。
项目介绍：针对不同用户的在线预约、问诊、开处方、药师审核的一个多端的医疗项目（医护端、管理端、居民端）
所用技术：Springboot、Springcloud alibaba、Nacos、Mybatis、Mysql、Redis、RabbitMQ
个人职责：主要负责管理端的统计模块的全栈以及接触到一些支付模块的问题。
1、参与前期需求分析，业务模块的梳理，代码编写，单元测试等工作；
2、使用rabbitmq接收微信支付等异步支付通知实现流量削峰，保证重置成功；
3、对于统计模块：将预约挂号统计分析接口从 50w 条数据耗时 6s 优化至 1.3s。
4、支付模块主要学习服务之间通过消息队列通信，处理网络异常、请求超时等问题，确保订单处理流程的顺畅与服务的高可用性？解
决方案：2.1 服务重试机制：针对可能的网络抖动、临时失败等情况设置自动重试机制。例如，通过 Spring Cloud 的 RetryTemplate
或 Feign 的重试配置，针对特定的异常类型进行有限次数的重试。这种机制可以在短暂的网络问题发生时恢复正常通信。2.2 幂等性与
重复请求控制：在支付、退款等操作中，网络异常可能导致同一请求被多次发送。使用唯一请求 ID，每次操作前检查是否已处理过该请
求。在数据库操作中使用乐观锁或唯一索引，确保数据不被重复更新。2.3 消息队列的可靠性保障：消息持久化、消息确认机制、重试与
死信队列。
所用技术：Springboot、Springcloudalibaba、Nacos、华为 CSE、Mybatis、Mysql、Redis、Neo4J、Docker、Nginx、Minio、阿里云 OSS 服务、Matlab 算法、Python 算法
个人职责：负责用电系统的全栈开发。目前自己认为遇到的较难的问题如下：
1.解决Java调用Matlab算法：1.1将Matlab算法封装为Java可调用的jar包；1.2抽象Matlab代码为函数，并处理数据类型转换问题。1.3使用Docker部署包含Matlab算法的项目。
2.解决Java调用Matlab `predict`函数的问题：2.1由于多个Matlab算法共用同一命名空间导致冲突，创建一个新的独立函数`predictA`来替换所有算法中的`predict`调用；2.2打包更新后的Matlab算法到一个jar包中供Java使用。
3.处理计算密集型后端接口：3.1使用RabbitMQ作为消息队列来解耦请求和任务执行。3.2利用Spring Boot的@Async注解实现异步处理。3.3通过CompletableFuture处理异步逻辑。3.4实施Guava RateLimiter和Nginx限流策略以保护系统资源。
4.解决读取10万条excel数据出现OOM的问题：4.1对于数据量相对不是特别打的情况，采用缓存的形式分批读取数据，可以使用Apache POI库提供的SXSSF（Streaming Usermodel API）或XSSF（用于.xlsx文件）与SAX解析器结合的方式，按需加载数据到内存中；4.2对于数据量较大的情况下，对数据进行分片处理。使用哈希算法或其他逻辑将数据分割成多个小文件或批次。例如，可以根据某个字段（如ID、时间戳等）来决定数据的分组方式。利用多线程或多进程并行处理各个分片，每个线程/进程一次只读取一个分片，并在处理完成后释放相关资源。
项目介绍：针对不同用户的在线预约、问诊、开处方、药师审核的一个多端的医疗项目（医护端、管理端、居民端）
所用技术：Springboot、Springcloud alibaba、Nacos、Mybatis、Mysql、Redis、RabbitMQ
个人职责：主要负责管理端的统计模块的全栈以及接触到一些支付模块的问题。
1、参与前期需求分析，业务模块的梳理，代码编写，单元测试等工作；
2、使用rabbitmq接收微信支付等异步支付通知实现流量削峰，保证重置成功；
3、对于统计模块：将预约挂号统计分析接口从 50w 条数据耗时 6s 优化至 1.3s。
4、支付模块主要学习服务之间通过消息队列通信，处理网络异常、请求超时等问题，确保订单处理流程的顺畅与服务的高可用性？解
决方案：2.1 服务重试机制：针对可能的网络抖动、临时失败等情况设置自动重试机制。例如，通过 Spring Cloud 的 RetryTemplate
或 Feign 的重试配置，针对特定的异常类型进行有限次数的重试。这种机制可以在短暂的网络问题发生时恢复正常通信。2.2 幂等性与
重复请求控制：在支付、退款等操作中，网络异常可能导致同一请求被多次发送。使用唯一请求 ID，每次操作前检查是否已处理过该请
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死信队列。
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