项目一:某在线教育平台 · 直播互动与订单并发处理系统
角色: 后端核心开发 / Java顾问
技术栈: Spring Boot + Spring Cloud Gateway + Redis + RabbitMQ + MySQL + WebSocket
项目背景与痛点:
该平台主打大班直播课与1v1名师辅导,高峰期单场公开课同时在线人数突破3万人。原系统在秒杀体验课(9.9元)时频繁出现超卖、订单重复以及直播间弹幕卡顿问题,严重拉低转化率。客户要求必须解决高并发下的数据一致性与弱网环境下的消息推送延迟。
我的职责与解决方案:
秒杀库存扣减:我放弃传统DB行锁方案,改用Redis Lua脚本实现原子性库存预扣,配合消息队列异步落库,彻底解决了超卖问题。优化后,订单创建TPS从80提升至1200+,下单响应时间控制在150ms以内。
直播间互动优化:针对万人直播间弹幕/点赞刷屏,我设计本地缓存 + 定时批量推送方案,将瞬时百万级写入请求通过队列削峰填谷,WebSocket推送延迟由原先的3~5秒降低至200ms以内,用户互动体验大幅改善。
分布式幂等保障:基于Redis + 注解实现分布式幂等拦截器,防止因网络重试导致的重复下单和重复扣款,上线后订单差错率为0。
项目二:某智慧园区物联网(IoT)监控系统
角色: 后端技术负责人 / Java顾问
技术栈: Netty + MQTT + InfluxDB + MongoDB + Spring Boot + EMQX
项目背景与痛点:
系统需接入园区内5000+个传感器设备(温湿度、烟雾报警、水压、门磁等),每10秒上报一次数据。原架构基于HTTP轮询,服务器负载极高且数据丢失严重,告警延迟长达30秒以上,形同虚设。客户需要一个高吞吐、低延迟的物联数据中台。
我的职责与解决方案:
协议层改造:我主导废弃HTTP,基于Netty + MQTT协议搭建自定义设备网关,支持海量长连接保活,单节点即可承载10万+设备并发上报,数据接收成功率从92%提升至99.97%。
时序数据存储选型:针对时序数据写入特点,引入InfluxDB替代MySQL,设计合理的数据保留策略(Retention Policy) 和连续查询(CQ),实现原始数据自动降采样。报表查询速度由原来的8秒提升至毫秒级。
智能告警引擎:基于规则引擎(Drools) 开发动态配置的告警模块,将设备阈值判定下沉至内存计算,结合Redis缓存设备三元组,告警触发从设备上报到推送至大屏由原来的30秒压缩至1.5秒内,真正实现了实时监控与风险预判。