Quan
java后端开发 · 1年经验 · 广州亚信科技有限公司
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技术能力
AI工程能力：熟练Langchain/LImaIndex/Langchain4j/SpringAI框架，熟练掌握Prompt、Context、Harness
Engineering、Memory机制、Function Calling、MCP、Skills等AI核心工程技术。
后端开发：熟练掌握Java/SpringBoot/SpringCloud/Python 主流后端开发语言与框架，具备扎实的后端业务
开发、接口搭建与服务迭代能力，可独立完成 AI 应用后端服务开发工作，具备构建Agent架构经验。
AI 编程工具：熟练运用 Claude code、Codex 、Antigravity等 AI 辅助编程工具，可依托工具高效完成代码编
写、漏洞排查、功能迭代与逻辑优化，大幅提升 AI 应用开发落地效率。
工程运维：熟练使用 Fast API、Redis、Docker、RabbitMQ 等中间件与部署工具，精通 Git 版本控制，可独
立完成 AI 应用接口开发、容器部署及项目版本管理工作。
Engineering、Memory机制、Function Calling、MCP、Skills等AI核心工程技术。
后端开发：熟练掌握Java/SpringBoot/SpringCloud/Python 主流后端开发语言与框架，具备扎实的后端业务
开发、接口搭建与服务迭代能力，可独立完成 AI 应用后端服务开发工作，具备构建Agent架构经验。
AI 编程工具：熟练运用 Claude code、Codex 、Antigravity等 AI 辅助编程工具，可依托工具高效完成代码编
写、漏洞排查、功能迭代与逻辑优化，大幅提升 AI 应用开发落地效率。
工程运维：熟练使用 Fast API、Redis、Docker、RabbitMQ 等中间件与部署工具，精通 Git 版本控制，可独
立完成 AI 应用接口开发、容器部署及项目版本管理工作。
项目经验
AI智能高并发商品秒杀系统 全栈开发 2026/02 - 2026/06
多策略并发秒杀引擎：基于策略模式设计并实现 Synchronized 同步锁、Redisson 分布式锁、ZooKeeper 分
布式锁三种差异化秒杀方案，通过统一接口抽象与运行时策略路由，有效杜绝超卖与少卖问题。
状态机驱动的活动编排：基于 Spring Statemachine 构建秒杀活动全生命周期状态机，结合 Redis 持久化状
态上下文，实现状态安全流转与非法跳转拦截，保障分布式环境下活动状态的一致性与可控性。
系统性能调优策略：基于ThreadPoolExecutor 构建弹性线程池接收秒杀请求；JVM 层面切换 G1GC 垃圾收
集器并调优核心参数，有效降低 STW 耗时；P99 延迟从 500ms 降至 200ms 以内。
AI 智能秒杀助手：集成 Spring AI Alibaba 框架构建 ReAct Agent 智能体，注册秒杀执行、商品详情查询、任
务耗时统计、执行等Function Calling 工具、实时查询活动耗时便于测试系统实时性能。
多策略并发秒杀引擎：基于策略模式设计并实现 Synchronized 同步锁、Redisson 分布式锁、ZooKeeper 分
布式锁三种差异化秒杀方案，通过统一接口抽象与运行时策略路由，有效杜绝超卖与少卖问题。
状态机驱动的活动编排：基于 Spring Statemachine 构建秒杀活动全生命周期状态机，结合 Redis 持久化状
态上下文，实现状态安全流转与非法跳转拦截，保障分布式环境下活动状态的一致性与可控性。
系统性能调优策略：基于ThreadPoolExecutor 构建弹性线程池接收秒杀请求；JVM 层面切换 G1GC 垃圾收
集器并调优核心参数，有效降低 STW 耗时；P99 延迟从 500ms 降至 200ms 以内。
AI 智能秒杀助手：集成 Spring AI Alibaba 框架构建 ReAct Agent 智能体，注册秒杀执行、商品详情查询、任
务耗时统计、执行等Function Calling 工具、实时查询活动耗时便于测试系统实时性能。
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