国瑞
专家工程师
京东 · 7年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
深圳
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
专家后端工程师，十余年架构设计与后端研发经验，曾供职于京东（7年+）、腾讯（2年+）等企业
1. 精通C++/Go，擅长开发与维护大中型互联网后台系统
2. 精通Python/Lua，擅长从基础业务实现到深度组件定制，并与C++互操作，构建高性能服务
3. 熟悉PHP/Java/Shell，擅长开发业务管理后台、运维平台等支撑系统
4. 熟悉各种中间件与存储（缓存、MQ、数据库等），擅长优化在可用性、扩展性、一致性、容灾容错等维度均有高标准的分布式系统
5. 擅长架构方案输出、系统重构、性能调优、疑难线上问题排查，尤其在SNS平台、促销平台、数据统计平台等领域有丰富的架构设计与后端研发经验
1. 精通C++/Go，擅长开发与维护大中型互联网后台系统
2. 精通Python/Lua，擅长从基础业务实现到深度组件定制，并与C++互操作，构建高性能服务
3. 熟悉PHP/Java/Shell，擅长开发业务管理后台、运维平台等支撑系统
4. 熟悉各种中间件与存储（缓存、MQ、数据库等），擅长优化在可用性、扩展性、一致性、容灾容错等维度均有高标准的分布式系统
5. 擅长架构方案输出、系统重构、性能调优、疑难线上问题排查，尤其在SNS平台、促销平台、数据统计平台等领域有丰富的架构设计与后端研发经验
项目经验
1.某SNS平台的关系链存储优化
背景：用户基数为1亿+，用户关系链是SNS平台的核心存储之一，当用户A关注用户B时，会有存储维度和消息维度的双重放大。
挑战：Redis全量存储了关系链，使用了约2亿+ zset，占用空间300G左右，存储成本高，也有维护风险。
方案：基于业务场景，平衡成本与效率，将Redis定位为缓存，全量数据落地到MongoDB/MySQL，重构关系链的读写逻辑，并且保障容灾容错能力与数据一致性，让非关键路径异步化，提升核心服务的性能。
效果：我负责整个重构的设计与核心接口开发，上线后，Redis占用空间下降2/3，缓存命中率80%+，服务性能经过了压测与大促的严苛考验。
2. 某APP拉下载服务。
背景：拉新用户始终是购物类APP的一个重要使命，需要在各种前端场景曝光
挑战：不同的前端场景，有不同的业务限制，后台服务需要高效灵活的适配新业务
方案：以组件化、服务化为目标，抽象核心业务规则，设计通用的数据模型与服务接口
效果：我负责后端架构设计与核心服务开发，上线后，接入新业务时，只需简单后台配置，开发成本极低，显著提升了业务迭代效率，贡献了整个大盘新用户的1/3
3.业务数据的实时统计平台。
背景：业务数据的实时统计，比如PV、UV、下单数量、下单金额等，对一些场景有重要意义，特别是大促期间
挑战：消息量大，比如点击流可达千万量级/分钟；存储量大，统计UV去重时，需处理亿级的key；当时还未出现Flink等通用的实时统计框架，需要从零搭建
方案：MQ负载均衡、C++无状态服务可扩展、本地共享内存预处理热点key、Redis与Lua脚本保证全局数据一致性和MySQL存储统计结果
效果：我负责了整个系统架构设计与核心服务开发，上线后，经历多次大促检验，即使后续用Flink重新实现了相同的需求，但初版系统一直是技术实现与业务指标的重要参考
背景：用户基数为1亿+，用户关系链是SNS平台的核心存储之一，当用户A关注用户B时，会有存储维度和消息维度的双重放大。
挑战：Redis全量存储了关系链，使用了约2亿+ zset，占用空间300G左右，存储成本高，也有维护风险。
方案：基于业务场景，平衡成本与效率，将Redis定位为缓存，全量数据落地到MongoDB/MySQL，重构关系链的读写逻辑，并且保障容灾容错能力与数据一致性，让非关键路径异步化，提升核心服务的性能。
效果：我负责整个重构的设计与核心接口开发，上线后，Redis占用空间下降2/3，缓存命中率80%+，服务性能经过了压测与大促的严苛考验。
2. 某APP拉下载服务。
背景：拉新用户始终是购物类APP的一个重要使命，需要在各种前端场景曝光
挑战：不同的前端场景，有不同的业务限制，后台服务需要高效灵活的适配新业务
方案：以组件化、服务化为目标，抽象核心业务规则，设计通用的数据模型与服务接口
效果：我负责后端架构设计与核心服务开发，上线后，接入新业务时，只需简单后台配置，开发成本极低，显著提升了业务迭代效率，贡献了整个大盘新用户的1/3
3.业务数据的实时统计平台。
背景：业务数据的实时统计，比如PV、UV、下单数量、下单金额等，对一些场景有重要意义，特别是大促期间
挑战：消息量大，比如点击流可达千万量级/分钟；存储量大，统计UV去重时，需处理亿级的key；当时还未出现Flink等通用的实时统计框架，需要从零搭建
方案：MQ负载均衡、C++无状态服务可扩展、本地共享内存预处理热点key、Redis与Lua脚本保证全局数据一致性和MySQL存储统计结果
效果：我负责了整个系统架构设计与核心服务开发，上线后，经历多次大促检验，即使后续用Flink重新实现了相同的需求，但初版系统一直是技术实现与业务指标的重要参考
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国瑞
专家工程师 · 7年经验 · 京东
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技术能力
专家后端工程师，十余年架构设计与后端研发经验，曾供职于京东（7年+）、腾讯（2年+）等企业
1. 精通C++/Go，擅长开发与维护大中型互联网后台系统
2. 精通Python/Lua，擅长从基础业务实现到深度组件定制，并与C++互操作，构建高性能服务
3. 熟悉PHP/Java/Shell，擅长开发业务管理后台、运维平台等支撑系统
4. 熟悉各种中间件与存储（缓存、MQ、数据库等），擅长优化在可用性、扩展性、一致性、容灾容错等维度均有高标准的分布式系统
5. 擅长架构方案输出、系统重构、性能调优、疑难线上问题排查，尤其在SNS平台、促销平台、数据统计平台等领域有丰富的架构设计与后端研发经验
1. 精通C++/Go，擅长开发与维护大中型互联网后台系统
2. 精通Python/Lua，擅长从基础业务实现到深度组件定制，并与C++互操作，构建高性能服务
3. 熟悉PHP/Java/Shell，擅长开发业务管理后台、运维平台等支撑系统
4. 熟悉各种中间件与存储（缓存、MQ、数据库等），擅长优化在可用性、扩展性、一致性、容灾容错等维度均有高标准的分布式系统
5. 擅长架构方案输出、系统重构、性能调优、疑难线上问题排查，尤其在SNS平台、促销平台、数据统计平台等领域有丰富的架构设计与后端研发经验
项目经验
1.某SNS平台的关系链存储优化
背景：用户基数为1亿+，用户关系链是SNS平台的核心存储之一，当用户A关注用户B时，会有存储维度和消息维度的双重放大。
挑战：Redis全量存储了关系链，使用了约2亿+ zset，占用空间300G左右，存储成本高，也有维护风险。
方案：基于业务场景，平衡成本与效率，将Redis定位为缓存，全量数据落地到MongoDB/MySQL，重构关系链的读写逻辑，并且保障容灾容错能力与数据一致性，让非关键路径异步化，提升核心服务的性能。
效果：我负责整个重构的设计与核心接口开发，上线后，Redis占用空间下降2/3，缓存命中率80%+，服务性能经过了压测与大促的严苛考验。
2. 某APP拉下载服务。
背景：拉新用户始终是购物类APP的一个重要使命，需要在各种前端场景曝光
挑战：不同的前端场景，有不同的业务限制，后台服务需要高效灵活的适配新业务
方案：以组件化、服务化为目标，抽象核心业务规则，设计通用的数据模型与服务接口
效果：我负责后端架构设计与核心服务开发，上线后，接入新业务时，只需简单后台配置，开发成本极低，显著提升了业务迭代效率，贡献了整个大盘新用户的1/3
3.业务数据的实时统计平台。
背景：业务数据的实时统计，比如PV、UV、下单数量、下单金额等，对一些场景有重要意义，特别是大促期间
挑战：消息量大，比如点击流可达千万量级/分钟；存储量大，统计UV去重时，需处理亿级的key；当时还未出现Flink等通用的实时统计框架，需要从零搭建
方案：MQ负载均衡、C++无状态服务可扩展、本地共享内存预处理热点key、Redis与Lua脚本保证全局数据一致性和MySQL存储统计结果
效果：我负责了整个系统架构设计与核心服务开发，上线后，经历多次大促检验，即使后续用Flink重新实现了相同的需求，但初版系统一直是技术实现与业务指标的重要参考
背景：用户基数为1亿+，用户关系链是SNS平台的核心存储之一，当用户A关注用户B时，会有存储维度和消息维度的双重放大。
挑战：Redis全量存储了关系链，使用了约2亿+ zset，占用空间300G左右，存储成本高，也有维护风险。
方案：基于业务场景，平衡成本与效率，将Redis定位为缓存，全量数据落地到MongoDB/MySQL，重构关系链的读写逻辑，并且保障容灾容错能力与数据一致性，让非关键路径异步化，提升核心服务的性能。
效果：我负责整个重构的设计与核心接口开发，上线后，Redis占用空间下降2/3，缓存命中率80%+，服务性能经过了压测与大促的严苛考验。
2. 某APP拉下载服务。
背景：拉新用户始终是购物类APP的一个重要使命，需要在各种前端场景曝光
挑战：不同的前端场景，有不同的业务限制，后台服务需要高效灵活的适配新业务
方案：以组件化、服务化为目标，抽象核心业务规则，设计通用的数据模型与服务接口
效果：我负责后端架构设计与核心服务开发，上线后，接入新业务时，只需简单后台配置，开发成本极低，显著提升了业务迭代效率，贡献了整个大盘新用户的1/3
3.业务数据的实时统计平台。
背景：业务数据的实时统计，比如PV、UV、下单数量、下单金额等，对一些场景有重要意义，特别是大促期间
挑战：消息量大，比如点击流可达千万量级/分钟；存储量大，统计UV去重时，需处理亿级的key；当时还未出现Flink等通用的实时统计框架，需要从零搭建
方案：MQ负载均衡、C++无状态服务可扩展、本地共享内存预处理热点key、Redis与Lua脚本保证全局数据一致性和MySQL存储统计结果
效果：我负责了整个系统架构设计与核心服务开发，上线后，经历多次大促检验，即使后续用Flink重新实现了相同的需求，但初版系统一直是技术实现与业务指标的重要参考
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