技术能力

Java语言核心：

深入理解JVM： 熟悉JVM内存模型（堆、栈、方法区）、垃圾回收机制（GC算法、调优参数）、类加载机制。能评估产品特性对性能的潜在影响。

面向对象与设计模式： 精通OOP思想，了解常用设计模式（如工厂、单例、观察者、策略模式），能用于评审代码结构，理解架构设计的优劣。

并发编程： 理解多线程、线程池、锁机制（synchronized、ReentrantLock）、并发容器，能评估高并发场景下的技术挑战和解决方案。

主流Java框架与体系：

Spring全家桶（核心）：

Spring Framework (IoC, AOP): 理解控制反转和面向切面编程的思想，这是现代Java应用的基石。

Spring Boot: 精通其自动配置、起步依赖、外部化配置等特性，理解它是如何快速构建微服务和单体应用的。

Spring MVC: 熟悉Web请求处理流程，用于理解前后端交互和API设计。

Spring Data JPA / MyBatis: 了解ORM框架，能理解数据持久化层的复杂度和优化点。

Spring Cloud (微服务核心): 深入理解其核心组件，这是规划和设计分布式系统的关键。

服务治理： Eureka / Nacos（注册中心）

服务调用： OpenFeign / RestTemplate

网关： Spring Cloud Gateway

配置管理： Spring Cloud Config / Nacos

熔断与降级： Hystrix / Sentinel

二、 系统架构与设计能力
架构模式：

微服务架构： 深刻理解其优缺点、服务拆分原则（DDD领域驱动设计）、分布式事务（Saga、TCC）、服务网格等概念。

单体与模块化： 理解单体架构在特定场景下的优势，以及如何向微服务平滑演进。

事件驱动架构： 熟悉基于消息中间件（如Kafka、RabbitMQ）的解耦设计，能设计异步化、高响应的产品流程。

云原生与十二要素应用： 掌握云原生应用的设计理念，为产品上云和容器化做好准备。

关键中间件与技术组件：

消息队列： Kafka（高吞吐、日志处理）、RabbitMQ（高可靠、业务解耦）。理解其在不同产品场景下的选型。

项目经验

项目一：凌云电商平台 - 从单体到微服务的架构演进与产品重塑
项目周期： 2022.03 - 2023.05
我的角色： Java产品经理 / 技术型产品负责人
项目描述：
凌云平台是一个日均订单量达10万的单体Java电商应用。随着业务快速增长，单体架构导致研发效率低下、发布风险高、系统伸缩性差，严重制约了产品迭代和创新。本项目旨在通过微服务架构重构，提升系统稳定性、研发效率，并支撑未来3-5年的业务发展。

我的职责与核心贡献：

产品与技术协同规划：

痛点诊断： 主导与研发、架构师的多次研讨会，将业务痛点（如“修改一个优惠券功能需要测试整个订单流程”）翻译为技术痛点（“模块耦合度高、测试回归成本大”），并形成《架构演进可行性分析报告》。

路线图制定： 基于业务优先级和技术依赖关系，制定了分三阶段的微服务拆分路线图：先解耦基础且稳定的“用户”和“商品”服务，再攻坚核心复杂的“订单”和“支付”服务，最后处理“库存”和“营销”服务。

基于领域驱动设计（DDD）的服务拆分：

与架构师共同主导领域建模工作坊，引导业务方和开发团队统一语言，划分出清晰的限界上下文。

在PRD中，不仅定义了“用户登录”功能的业务逻辑，还明确了新“用户中心”服务的职责边界、与“订单服务”的数据依赖关系（通过用户ID耦合），以及API契约草案。

非功能性需求设计：

在需求中明确定义了拆分后的系统SLA目标：核心服务可用性>99.95%，订单创建接口P99响应时间<200ms。

提出并设计了关键用户体验保障方案：在服务拆分过渡期，通过与架构师讨论，引入了 “应用内灰度发布” 机制，让部分内部用户先体验新服务，平稳过渡，避免了直接上线可能导致的全局故障。

数据一致性方案决策参与：

在评审“下单减库存”流程时，深刻理解到分布式事务的技术复杂性。主动提出并推动采用 “最终一致性” 方案，通过 “扣减库存 -> 发送MQ -> 创建订单” 的事件驱动模式，替代强一致的TCC模式，极大简化了开发复杂度，保证了系统在高并发下的性能，虽然带来了短暂的“超卖”风险，但通过后续的库存核对与补偿机制得以解决。

项目成果：

研发效率提升： 应用发布频率从每月1-2次提升至每周可达10次以上，功能迭代速度提升300%。

系统稳定性： 系统可用性从99.9%提升至99.99%，因模块间耦合导致的P0级故障降为0。

成本优化： 通过服务独立伸缩，在促销期间仅对计算密集型服务（如商品搜索）进行扩容，整体云资源成本节约约15%。
项目二： “智眸”一体化实时业务监控平台
项目周期： 2023.06 - 2024.01
我的角色： 创始人产品经理
项目描述：
公司内部存在多个监控工具（Zabbix, ELK, 自定义脚本），数据孤岛现象严重，问题排查效率低下。本项目旨在打造一个统一、实时的业务与技术监控平台，整合 metrics, logs, traces 数据，实现端到端的可观测性。

我的职责与核心贡献：

从痛点中定义产品价值：

深入访谈运维、开发及业务运营团队，梳理出“故障发现慢、定位根因难、业务数据与技术指标脱节”三大核心痛点。

输出了《一体化监控平台产品愿景文档》，明确产品核心价值：将平均故障定位时间（MTTR）降低50%。

技术驱动的产品方案设计：

架构理解与选型建议： 深入调研并对比了 Prometheus + Grafana 与 Elastic APM 等方案。基于公司技术栈（以Java微服务为主）和对OpenTracing标准的理解，最终推荐并采用了 SkyWalking 作为链路追踪核心，因其对Java生态的无侵入性和卓越性能。

自定义业务指标埋点设计： 主导设计了关键业务指标的数据采集方案。例如，为“用户下单”流程，不仅追踪其技术链路，还设计在代码中埋点，采集“订单金额”、“优惠券使用”等业务数据，使技术监控与业务分析融为一体。

智能化功能定义： 提出“智能基线告警”功能需求。推动算法团队合作，基于历史数据动态计算指标（如API响应时间）的合理波动范围，替代传统的静态阈值告警，显著降低了误报率。

推动平台落地与赋能：

不仅交付产品，还编写了详细的《SDK接入指南》和《最佳实践》，并组织多场技术分享会，向开发团队推广“可观测性”文化。

设计并推动建立了“平台健康度”看板，用数据证明产品价值，获得了技术管理层的高度认可。

项目成果：

效率提升： 平均故障定位时间（MTTR）从平均40分钟缩短至15分钟，降低超过60%。

主动预警： 提前发现并预警了3次因依赖服务

团队情况