我的核心技术栈围绕 Java 展开,在后端开发方面,我精通 Java 核心知识,熟悉多线程、并发编程以及 JVM 原理,能对系统进行性能调优。
在框架使用上,我熟练掌握 Spring、Spring Boot 和 Spring Cloud 全家桶,使用 Spring Boot 快速搭建过多个微服务项目,利用 Spring Cloud 实现了服务的注册与发现、配置管理、负载均衡等功能,提高了系统的可扩展性和稳定性。
数据库方面,我擅长 MySQL 和 Oracle,能进行复杂的 SQL 编写和数据库设计、优化,还了解 Redis 等缓存技术,通过 Redis 缓存优化,使系统的响应速度提升了 [X]%。
在开发工具和版本控制上,我常用 IntelliJ IDEA 进行开发,使用 Git 进行代码管理和团队协作。另外,我也熟悉 Docker 和 Kubernetes,能够进行容器化部署和编排,提高开发和部署效率。
架构设计与流量控制
设计分布式微服务架构,采用 Spring Cloud Alibaba 实现服务治理,支持万级 QPS 并发
引入 Sentinel 实现熔断降级(设置接口 RT 阈值 200ms,自动熔断 5 分钟),系统可用性从 99.9% 提升至 99.99%
使用 Nginx + Lua 脚本实现请求层限流(单 IP 每秒最多 5 次请求),拦截恶意刷单行为
缓存与数据库优化
商品库存预热:将热门商品库存加载到 Redis 集群(3 主 3 从),缓存命中率达 99%
数据库分库分表:采用 ShardingSphere 对订单表按用户 ID 哈希分库(16 库 ×16 表),解决单表 5000 万数据瓶颈
异步下单:通过 Kafka 队列削峰填谷,订单创建耗时从 800ms 降至 150ms
高并发问题解决
库存超卖:使用 Redis 原子操作(INCRBY)替代 MySQL 事务,配合 Lua 脚本保证原子性,超卖率下降为 0
热点商品访问:部署 Elasticsearch 集群存储商品详情,查询响应时间从 300ms 优化至 50ms
分布式锁:使用 Redisson 实现公平锁,解决秒杀接口重复提交问题
压测与监控
用 Jmeter 模拟 10 万并发用户,定位系统瓶颈并优化,最终支撑 12 万 QPS 峰值流量
集成 Prometheus + Grafana 监控系统,实时追踪接口响应时间、服务器负载等指标
角色 | 职位 |
负责人 | 高级Java开发工程师 |
队员 | 产品经理 |
队员 | 前端工程师 |
队员 | 后端工程师 |