ll
高级Java工程师
四川太清信息 · 8年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
成都 高新
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
Java接单系统技术方案
基于Spring Boot框架开发，采用Redis分布式锁（Redisson实现）保障高并发抢单的原子性，避免超卖问题。通过@Transactional注解确保数据库操作的事务性，配合MySQL乐观锁（版本号机制）处理并发更新。订单状态变更使用WebSocket实时推送至司机端，GPS定位数据通过高德API计算最优派单距离。性能优化层面：
热点数据缓存（Redis + 本地缓存Caffeine）
异步日志记录（@Async+线程池）
分库分表（ShardingSphere）应对海量订单。
支持日均10万+订单处理，平均响应时间<200ms。
基于Spring Boot框架开发，采用Redis分布式锁（Redisson实现）保障高并发抢单的原子性，避免超卖问题。通过@Transactional注解确保数据库操作的事务性，配合MySQL乐观锁（版本号机制）处理并发更新。订单状态变更使用WebSocket实时推送至司机端，GPS定位数据通过高德API计算最优派单距离。性能优化层面：
热点数据缓存（Redis + 本地缓存Caffeine）
异步日志记录（@Async+线程池）
分库分表（ShardingSphere）应对海量订单。
支持日均10万+订单处理，平均响应时间<200ms。
项目经验
项目一：高并发抢单系统（Spring Boot + Redis）
技术栈：Spring Boot 2.7、Redis分布式锁、MySQL分库分表、WebSocket
核心功能：实现司机端实时抢单，支持日均10万+订单并发处理。
关键实现：
分布式锁：通过Redisson实现抢单原子性，避免超卖问题。
异步处理：使用@Async线程池异步记录订单日志，降低主流程耗时。
实时推送：基于WebSocket将抢单结果实时推送至司机端，延迟<200ms。
优化点：
热点数据缓存（Redis + Caffeine），QPS提升至5000+。
分库分表（ShardingSphere）解决订单表数据量过大问题。
项目二：电商秒杀系统（Spring Cloud + RabbitMQ）
技术栈：Spring Cloud Alibaba、RabbitMQ、Sentinel限流、Elasticsearch
核心功能：支持瞬时万级并发秒杀，保证库存一致性。
关键实现：
削峰填谷：秒杀请求先入RabbitMQ队列，异步扣减库存。
限流熔断：Sentinel配置QPS阈值，超限请求直接降级。
缓存预热：活动前预加载商品数据至Redis，避免缓存击穿。
成果：
峰值QPS 1.2万，零超卖事故。
99%订单处理时间<500ms。
以上项目均通过压力测试验证，代码已优化至生产级标准。
技术栈：Spring Boot 2.7、Redis分布式锁、MySQL分库分表、WebSocket
核心功能：实现司机端实时抢单，支持日均10万+订单并发处理。
关键实现：
分布式锁：通过Redisson实现抢单原子性，避免超卖问题。
异步处理：使用@Async线程池异步记录订单日志，降低主流程耗时。
实时推送：基于WebSocket将抢单结果实时推送至司机端，延迟<200ms。
优化点：
热点数据缓存（Redis + Caffeine），QPS提升至5000+。
分库分表（ShardingSphere）解决订单表数据量过大问题。
项目二：电商秒杀系统（Spring Cloud + RabbitMQ）
技术栈：Spring Cloud Alibaba、RabbitMQ、Sentinel限流、Elasticsearch
核心功能：支持瞬时万级并发秒杀，保证库存一致性。
关键实现：
削峰填谷：秒杀请求先入RabbitMQ队列，异步扣减库存。
限流熔断：Sentinel配置QPS阈值，超限请求直接降级。
缓存预热：活动前预加载商品数据至Redis，避免缓存击穿。
成果：
峰值QPS 1.2万，零超卖事故。
99%订单处理时间<500ms。
以上项目均通过压力测试验证，代码已优化至生产级标准。
团队情况
整包服务：
微信小程序开发PC网站开发
负责人：
高级Java工程师
团队成员：
后端工程师
ll
有团队 · 可整包
高级Java工程师 · 8年经验 · 四川太清信息
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Java接单系统技术方案
基于Spring Boot框架开发，采用Redis分布式锁（Redisson实现）保障高并发抢单的原子性，避免超卖问题。通过@Transactional注解确保数据库操作的事务性，配合MySQL乐观锁（版本号机制）处理并发更新。订单状态变更使用WebSocket实时推送至司机端，GPS定位数据通过高德API计算最优派单距离。性能优化层面：
热点数据缓存（Redis + 本地缓存Caffeine）
异步日志记录（@Async+线程池）
分库分表（ShardingSphere）应对海量订单。
支持日均10万+订单处理，平均响应时间<200ms。
基于Spring Boot框架开发，采用Redis分布式锁（Redisson实现）保障高并发抢单的原子性，避免超卖问题。通过@Transactional注解确保数据库操作的事务性，配合MySQL乐观锁（版本号机制）处理并发更新。订单状态变更使用WebSocket实时推送至司机端，GPS定位数据通过高德API计算最优派单距离。性能优化层面：
热点数据缓存（Redis + 本地缓存Caffeine）
异步日志记录（@Async+线程池）
分库分表（ShardingSphere）应对海量订单。
支持日均10万+订单处理，平均响应时间<200ms。
项目经验
项目一：高并发抢单系统（Spring Boot + Redis）
技术栈：Spring Boot 2.7、Redis分布式锁、MySQL分库分表、WebSocket
核心功能：实现司机端实时抢单，支持日均10万+订单并发处理。
关键实现：
分布式锁：通过Redisson实现抢单原子性，避免超卖问题。
异步处理：使用@Async线程池异步记录订单日志，降低主流程耗时。
实时推送：基于WebSocket将抢单结果实时推送至司机端，延迟<200ms。
优化点：
热点数据缓存（Redis + Caffeine），QPS提升至5000+。
分库分表（ShardingSphere）解决订单表数据量过大问题。
项目二：电商秒杀系统（Spring Cloud + RabbitMQ）
技术栈：Spring Cloud Alibaba、RabbitMQ、Sentinel限流、Elasticsearch
核心功能：支持瞬时万级并发秒杀，保证库存一致性。
关键实现：
削峰填谷：秒杀请求先入RabbitMQ队列，异步扣减库存。
限流熔断：Sentinel配置QPS阈值，超限请求直接降级。
缓存预热：活动前预加载商品数据至Redis，避免缓存击穿。
成果：
峰值QPS 1.2万，零超卖事故。
99%订单处理时间<500ms。
以上项目均通过压力测试验证，代码已优化至生产级标准。
技术栈：Spring Boot 2.7、Redis分布式锁、MySQL分库分表、WebSocket
核心功能：实现司机端实时抢单，支持日均10万+订单并发处理。
关键实现：
分布式锁：通过Redisson实现抢单原子性，避免超卖问题。
异步处理：使用@Async线程池异步记录订单日志，降低主流程耗时。
实时推送：基于WebSocket将抢单结果实时推送至司机端，延迟<200ms。
优化点：
热点数据缓存（Redis + Caffeine），QPS提升至5000+。
分库分表（ShardingSphere）解决订单表数据量过大问题。
项目二：电商秒杀系统（Spring Cloud + RabbitMQ）
技术栈：Spring Cloud Alibaba、RabbitMQ、Sentinel限流、Elasticsearch
核心功能：支持瞬时万级并发秒杀，保证库存一致性。
关键实现：
削峰填谷：秒杀请求先入RabbitMQ队列，异步扣减库存。
限流熔断：Sentinel配置QPS阈值，超限请求直接降级。
缓存预热：活动前预加载商品数据至Redis，避免缓存击穿。
成果：
峰值QPS 1.2万，零超卖事故。
99%订单处理时间<500ms。
以上项目均通过压力测试验证，代码已优化至生产级标准。
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(高级Java工程师)
|
核心队员：后端工程师
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