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JAVA后端工程师 · 4年经验 · 西安大数聚有限公司
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技术能力
1️⃣ Java 后端核心
熟练使用 JDK 21 / Java 21
扎实的面向对象基础，熟悉集合、反射、泛型
熟悉 JVM 内存模型、GC 垃圾回收机制
熟练使用 JUC 并发工具，理解 CAS / AQS / 并发三特性
实际项目中使用模板方法、策略、责任链等设计模式
2️⃣ 框架与微服务
Spring / Spring MVC：IOC、AOP、动态代理
Spring Boot：自动配置、Starter 定制
Spring Cloud / Spring Cloud Alibaba
Nacos、Gateway、LoadBalancer、Sentinel
Seata 分布式事务
XXL-JOB：分布式任务调度、分片广播、一致性 HASH
3️⃣ 数据存储与检索
MySQL
索引设计与优化、索引下推、回表
事务与隔离级别
Redis
常用数据结构、持久化机制
哨兵 / 集群
缓存穿透、击穿、雪崩处理方案
ElasticSearch
索引创建与维护
数据 CRUD
聚合查询与统计分析（EasyEs）
MongoDB：基础使用
RocksDB：数据存储性能优化实践
4️⃣ 中间件 & 基础设施
Kafka：消息存储机制、日志清理、消费者位移提交
Nginx：常用反向代理与负载配置
WebSocket：实时通信场景
Linux：环境部署、常用运维指令
Docker：Dockerfile、Docker Compose 部署
5️⃣ 拓展能力
Go 语言：Gin、GORM，具备基础服务开发能力
前端基础：HTML / CSS / JavaScript / Vue
可独立完成后台管理系统前后端联调
熟练使用 AI 工具辅助开发，提升研发效率
熟练使用 JDK 21 / Java 21
扎实的面向对象基础，熟悉集合、反射、泛型
熟悉 JVM 内存模型、GC 垃圾回收机制
熟练使用 JUC 并发工具，理解 CAS / AQS / 并发三特性
实际项目中使用模板方法、策略、责任链等设计模式
2️⃣ 框架与微服务
Spring / Spring MVC：IOC、AOP、动态代理
Spring Boot：自动配置、Starter 定制
Spring Cloud / Spring Cloud Alibaba
Nacos、Gateway、LoadBalancer、Sentinel
Seata 分布式事务
XXL-JOB：分布式任务调度、分片广播、一致性 HASH
3️⃣ 数据存储与检索
MySQL
索引设计与优化、索引下推、回表
事务与隔离级别
Redis
常用数据结构、持久化机制
哨兵 / 集群
缓存穿透、击穿、雪崩处理方案
ElasticSearch
索引创建与维护
数据 CRUD
聚合查询与统计分析（EasyEs）
MongoDB：基础使用
RocksDB：数据存储性能优化实践
4️⃣ 中间件 & 基础设施
Kafka：消息存储机制、日志清理、消费者位移提交
Nginx：常用反向代理与负载配置
WebSocket：实时通信场景
Linux：环境部署、常用运维指令
Docker：Dockerfile、Docker Compose 部署
5️⃣ 拓展能力
Go 语言：Gin、GORM，具备基础服务开发能力
前端基础：HTML / CSS / JavaScript / Vue
可独立完成后台管理系统前后端联调
熟练使用 AI 工具辅助开发，提升研发效率
项目经验
项目一：广告投放系统后端（DSP / CPA / CPS）
项目背景
为广告投放业务提供完整的后端支撑能力，覆盖曝光、点击、转化、回传、统计分析等核心链路，对接多家媒体与渠道，支持高并发投放与实时数据统计。
核心职责
独立设计并实现广告投放核心服务，包括曝光/点击采集、转化回传、归因逻辑、数据统计
负责 DSP / CPA / CPS 业务模型后端实现，支持多投放模式并行
设计并落地基于 Kafka 的异步消息链路，削峰填谷，保障高并发场景下系统稳定性
基于 Redis 实现实时计数、频控与热点数据缓存
使用 MySQL + ES 构建投放数据存储与统计查询体系
技术亮点
高并发场景下通过异步化改造与服务拆分，显著降低主链路 RT
针对 ES 查询慢问题，重构索引结构并优化聚合查询方案
支持多媒体/多渠道快速接入，降低对接冗余成本
项目二：广告统计与分析后台管理系统
项目背景
为业务与运营侧提供统一的后台管理系统，实现投放数据可视化、统计分析与配置管理。
核心职责
独立搭建后台管理系统（后端 + 基础前端）
设计权限、菜单、角色模型，支持多角色协作
实现基于 ES 的多维度统计查询与数据看板
支持按日期、媒体、渠道、广告位等维度的聚合分析
技术亮点
后端基于 Spring Boot + MyBatis/MyBatis-Plus
ES 聚合查询封装为通用统计模块，降低后续开发成本
支持高并发查询下的缓存与分页优化
项目三：高并发与性能优化专项
项目背景
针对广告系统在高并发投放、数据量激增场景下出现的性能瓶颈进行专项优化。
优化内容
MQ 堆积问题排查与消费者模型优化
Redis 热点 Key 拆分与本地缓存结合
MySQL 索引设计优化，减少回表与慢 SQL
ES 索引与查询结构重构，降低统计查询耗时
项目背景
为广告投放业务提供完整的后端支撑能力，覆盖曝光、点击、转化、回传、统计分析等核心链路，对接多家媒体与渠道，支持高并发投放与实时数据统计。
核心职责
独立设计并实现广告投放核心服务，包括曝光/点击采集、转化回传、归因逻辑、数据统计
负责 DSP / CPA / CPS 业务模型后端实现，支持多投放模式并行
设计并落地基于 Kafka 的异步消息链路，削峰填谷，保障高并发场景下系统稳定性
基于 Redis 实现实时计数、频控与热点数据缓存
使用 MySQL + ES 构建投放数据存储与统计查询体系
技术亮点
高并发场景下通过异步化改造与服务拆分，显著降低主链路 RT
针对 ES 查询慢问题，重构索引结构并优化聚合查询方案
支持多媒体/多渠道快速接入，降低对接冗余成本
项目二：广告统计与分析后台管理系统
项目背景
为业务与运营侧提供统一的后台管理系统，实现投放数据可视化、统计分析与配置管理。
核心职责
独立搭建后台管理系统（后端 + 基础前端）
设计权限、菜单、角色模型，支持多角色协作
实现基于 ES 的多维度统计查询与数据看板
支持按日期、媒体、渠道、广告位等维度的聚合分析
技术亮点
后端基于 Spring Boot + MyBatis/MyBatis-Plus
ES 聚合查询封装为通用统计模块，降低后续开发成本
支持高并发查询下的缓存与分页优化
项目三：高并发与性能优化专项
项目背景
针对广告系统在高并发投放、数据量激增场景下出现的性能瓶颈进行专项优化。
优化内容
MQ 堆积问题排查与消费者模型优化
Redis 热点 Key 拆分与本地缓存结合
MySQL 索引设计优化，减少回表与慢 SQL
ES 索引与查询结构重构，降低统计查询耗时
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