甘草

高级Java开发工程师
软通动力信息技术(集团)股份有限公司 · 15年经验
甘草
日薪: ¥1000/8h
地点: 武汉 全区
时间: 可工作日驻场(自由职业原因)
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AI 技能提取 | Spring Boot Spring Cloud Spring Java Python 高并发 分布式 Redis
1. 能使用并发编程技术应对系统高并发场景。
2. 熟练使用分库分表技术解决数据库性能瓶颈。
3. 熟悉Redis分布式缓存应用场景。
4. 熟读spring源码,深入理解springboot,springcloud。
5. 熟练握sql性能优化技术
6. 有jvm调优经验。
7. 运用消息队列技术处理应用解耦、异步处理等场景。
8. 扎实的Java基础。
9.13年华为项目开发经验,项目骨干。
10. 证书:系统架构设计师、PMP证书、CMS证书。
11. 熟练运行Python脚本批量操作办公软件。

社区论坛重构项目
1. 项目背景:公司原有一套社区论坛系统,专为全公司20万员工服务,提供给员工吐露心声的平台,也是公司政策宣传的途径,业务运营已经有十多年,原系统是由php语言开发,已经不符合公司的安全可信要求,结合业务运营的一些痛点,公司决定使用生态更完善的java语言来重构,以满足内部业务需求,同时也要支持云上SaaS化部署。
2. 项目目标:
- 完成java重构替换旧系统,并且完整迁移历史数据,做到无缝切换新系统,使用户无感知。
- 完成云上商业版,支持SaaS部署。
3. 项目概述:
- 新系统根据业务模块划分为用户侧、管理侧、多媒体、报纸、话题、个人中心、消息中心等七个微服务。
- 采用spring boot、mybatis、mysql搭建项目框架
- 使用kafka降低耦合度,实现异步方案
- shardingjdbc配置读写分离,mysql使用一主多从架构,写操作连主库,读操作连从库
- redis实现分布式锁,建立分布式缓存减轻高并发下数据库压力
工作内容:
1. 根据需求拆解后端服务接口,安排开发人员按照需求完成开发任务。
2. 关键功能场景方案制定,代码走查。
3. 同时承接一些开发任务。
痛点问题:访问量最高的帖子列表存在性能问题,压力测试不通过。
解决方案:
1. 使用性能分析工具Arthas找出代码性能瓶颈。
2. 减少redis读取数据的大小,从而减少io。
3. 循环读取redis改为批量读取。
4. 使用多线程并行处理没有关联性的业务。
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甘草

高级Java开发工程师 · 15年经验 · 软通动力信息技术(集团)股份有限公司
城市武汉 全区 日薪1000元/8h 时间 可工作日驻场(自由职业原因)
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技术能力

AI 技能提取 | Spring Boot Spring Cloud Spring Java Python 高并发 分布式 Redis
1. 能使用并发编程技术应对系统高并发场景。
2. 熟练使用分库分表技术解决数据库性能瓶颈。
3. 熟悉Redis分布式缓存应用场景。
4. 熟读spring源码,深入理解springboot,springcloud。
5. 熟练握sql性能优化技术
6. 有jvm调优经验。
7. 运用消息队列技术处理应用解耦、异步处理等场景。
8. 扎实的Java基础。
9.13年华为项目开发经验,项目骨干。
10. 证书:系统架构设计师、PMP证书、CMS证书。
11. 熟练运行Python脚本批量操作办公软件。

项目经验

社区论坛重构项目
1. 项目背景:公司原有一套社区论坛系统,专为全公司20万员工服务,提供给员工吐露心声的平台,也是公司政策宣传的途径,业务运营已经有十多年,原系统是由php语言开发,已经不符合公司的安全可信要求,结合业务运营的一些痛点,公司决定使用生态更完善的java语言来重构,以满足内部业务需求,同时也要支持云上SaaS化部署。
2. 项目目标:
- 完成java重构替换旧系统,并且完整迁移历史数据,做到无缝切换新系统,使用户无感知。
- 完成云上商业版,支持SaaS部署。
3. 项目概述:
- 新系统根据业务模块划分为用户侧、管理侧、多媒体、报纸、话题、个人中心、消息中心等七个微服务。
- 采用spring boot、mybatis、mysql搭建项目框架
- 使用kafka降低耦合度,实现异步方案
- shardingjdbc配置读写分离,mysql使用一主多从架构,写操作连主库,读操作连从库
- redis实现分布式锁,建立分布式缓存减轻高并发下数据库压力
工作内容:
1. 根据需求拆解后端服务接口,安排开发人员按照需求完成开发任务。
2. 关键功能场景方案制定,代码走查。
3. 同时承接一些开发任务。
痛点问题:访问量最高的帖子列表存在性能问题,压力测试不通过。
解决方案:
1. 使用性能分析工具Arthas找出代码性能瓶颈。
2. 减少redis读取数据的大小,从而减少io。
3. 循环读取redis改为批量读取。
4. 使用多线程并行处理没有关联性的业务。
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