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Java后端开发 · 1年经验 · 杭州然麦科技有限公司
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技术能力
我精通Java核心语法与面向对象编程（OOP）思想，深入理解多线程并发编程、JVM内存模型及垃圾回收机制。在框架方面，我熟练掌握Spring生态（包括Spring Boot、Spring MVC、Spring Security），能够进行IoC和AOP的配置与应用。
同时我具备扎实的前端开发基础，精通HTML5、CSS3及JavaScript（ES6+）语法。能够熟练使用Vue.js、React等主流前端框架进行组件化开发与状态管理。
在数据存储方面，我精通关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）的设计与SQL调优，掌握索引优化、事务管理及分库分表策略。同时，我熟练使用NoSQL数据库（如Redis、MongoDB），能够设计分布式缓存方案以应对高并发场景。在中间件领域，我具备Kafka、RabbitMQ等消息队列的实战经验，能够实现系统间的异步解耦与削峰填谷。
同时我具备扎实的前端开发基础，精通HTML5、CSS3及JavaScript（ES6+）语法。能够熟练使用Vue.js、React等主流前端框架进行组件化开发与状态管理。
在数据存储方面，我精通关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）的设计与SQL调优，掌握索引优化、事务管理及分库分表策略。同时，我熟练使用NoSQL数据库（如Redis、MongoDB），能够设计分布式缓存方案以应对高并发场景。在中间件领域，我具备Kafka、RabbitMQ等消息队列的实战经验，能够实现系统间的异步解耦与削峰填谷。
项目经验
项目名称：模考AI
项目描述：面向 SAT 考生的智能化在线模考系统，提供高度仿真的考试环境与 AI 辅助教学。平台集成了题库管理、智能组卷、在线考试、自动评分及 AI 深度解析等核心功能，旨在通过 AI 技术实现精准查漏补缺，提升备考效率。
技术架构：Spring Boot, Redis，PostgreSQL，pgvector，Spring AI。
项目职责：
深度集成 Spring AI框架，封装 StructuredOutputInvoker 统一处理结构化输出解析失败的重试逻辑，支持配置化重试次数与错误注入，提升 LLM 调用的可靠性。
基于 PostgreSQL+pgvector 搭建 SAT 题库知识库 RAG 系统，完成文档分块、阿里云 text-embedding-v3（1024 维）向量化、HNSW 向量索引构建，支撑 AI 解析精准调用知识点；
针对 Prompt 注入等安全风险，设计并落地了“输入净化 → 系统提示词加固 → 输出护栏”的三层纵深防御机制。所有安全参数均通过 YAML 实现动态配置管理，在不影响用户体验的前提下，有效拦截了恶意诱导与越狱攻击；
基于 FastExcel 实现试题批量导入，采用Redis+MD5 指纹完成试题秒级去重，保证题库数据唯一性，提升题库维护效率；
采用异步 + Redis Stream消息队列，实现考试过程实时保存、成绩自动计算、错题统计分析，提升系统稳定性；
基于 Gitea Runner 搭建自动化部署流水线，实现代码提交后一键构建、部署、验证，降低运维成本；
项目名称：多应用基础服务平台
项目描述：多应用基础服务平台是一个基于微服务架构设计的企业级分布式应用平台，提供完整的应用生命周期管理、多渠道消息推送、用户身份认证与权限控制、云存储服务等核心能力。项目采用领域驱动设计思想，实现了高可用、可扩展的系统架构，支持多端应用接入和第三方平台集成。
技术架构：Spring Boot, Spring Security, Dubbo，Nacos，Redis，PostgreSQL。
项目职责：
推送模块：
采用策略模式+工厂模式设计并实现可扩展多渠道推送架构，降低渠道新增、迭代的开发成本，大幅提升系统灵活性与可维护性；
基于Redis Stream实现异步推送机制，设计失败重试策略与推送数据统计功能，有效提升消息推送成功率，保障系统稳定性与可监控性；
短链模块：
优化短链查重逻辑，将原有分布式锁方案升级为布隆过滤器方案，提升短链生成效率；
针对短链接缓存与数据库数据一致性问题，设计并落地“更新数据库后删除缓存”策略，保障数据的一致性；
认证模块：
基于OAuth2.0协议与JWT令牌机制，搭建统一身份认证体系，支持微信等第三方账号快捷登录，提升用户体验与登录安全性；
设计并实现细粒度RBAC权限控制模型，支持基于角色、资源的精准权限分配，满足企业级多角色、多场景的权限管理需求；
审计模块：
采用AOP面向切面编程思想，实现系统审计日志全量采集与记录，覆盖核心业务操作，增强系统行为可追溯性，为问题排查、安全审计提供有力支撑；
项目描述：面向 SAT 考生的智能化在线模考系统，提供高度仿真的考试环境与 AI 辅助教学。平台集成了题库管理、智能组卷、在线考试、自动评分及 AI 深度解析等核心功能，旨在通过 AI 技术实现精准查漏补缺，提升备考效率。
技术架构：Spring Boot, Redis，PostgreSQL，pgvector，Spring AI。
项目职责：
深度集成 Spring AI框架，封装 StructuredOutputInvoker 统一处理结构化输出解析失败的重试逻辑，支持配置化重试次数与错误注入，提升 LLM 调用的可靠性。
基于 PostgreSQL+pgvector 搭建 SAT 题库知识库 RAG 系统，完成文档分块、阿里云 text-embedding-v3（1024 维）向量化、HNSW 向量索引构建，支撑 AI 解析精准调用知识点；
针对 Prompt 注入等安全风险，设计并落地了“输入净化 → 系统提示词加固 → 输出护栏”的三层纵深防御机制。所有安全参数均通过 YAML 实现动态配置管理，在不影响用户体验的前提下，有效拦截了恶意诱导与越狱攻击；
基于 FastExcel 实现试题批量导入，采用Redis+MD5 指纹完成试题秒级去重，保证题库数据唯一性，提升题库维护效率；
采用异步 + Redis Stream消息队列，实现考试过程实时保存、成绩自动计算、错题统计分析，提升系统稳定性；
基于 Gitea Runner 搭建自动化部署流水线，实现代码提交后一键构建、部署、验证，降低运维成本；
项目名称：多应用基础服务平台
项目描述：多应用基础服务平台是一个基于微服务架构设计的企业级分布式应用平台，提供完整的应用生命周期管理、多渠道消息推送、用户身份认证与权限控制、云存储服务等核心能力。项目采用领域驱动设计思想，实现了高可用、可扩展的系统架构，支持多端应用接入和第三方平台集成。
技术架构：Spring Boot, Spring Security, Dubbo，Nacos，Redis，PostgreSQL。
项目职责：
推送模块：
采用策略模式+工厂模式设计并实现可扩展多渠道推送架构，降低渠道新增、迭代的开发成本，大幅提升系统灵活性与可维护性；
基于Redis Stream实现异步推送机制，设计失败重试策略与推送数据统计功能，有效提升消息推送成功率，保障系统稳定性与可监控性；
短链模块：
优化短链查重逻辑，将原有分布式锁方案升级为布隆过滤器方案，提升短链生成效率；
针对短链接缓存与数据库数据一致性问题，设计并落地“更新数据库后删除缓存”策略，保障数据的一致性；
认证模块：
基于OAuth2.0协议与JWT令牌机制，搭建统一身份认证体系，支持微信等第三方账号快捷登录，提升用户体验与登录安全性；
设计并实现细粒度RBAC权限控制模型，支持基于角色、资源的精准权限分配，满足企业级多角色、多场景的权限管理需求；
审计模块：
采用AOP面向切面编程思想，实现系统审计日志全量采集与记录，覆盖核心业务操作，增强系统行为可追溯性，为问题排查、安全审计提供有力支撑；
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