刘兴钰

java开发
东方证券 · 10年经验
刘兴钰
日薪: ¥800/8h
地点: 上海
时间: 下班后周六周日
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AI 技能提取 | 分布式 Spring 微服务 Spring Cloud Kafka RocketMQ Redis Kubernetes K8s Docker Spring Boot RabbitMQ MySQL Oracle
spring boot
spring cloud
mybaties
rabbitmq
kafka
mysql
oracle
微服务生态与云原生:精通Spring Cloud Alibaba全家桶(Nacos、Sentinel、Gateway等);熟练掌握Kubernetes(K8s)容器编排、Docker多阶段构建及Istio服务网格;具备高可用、高扩展性微服务架构从0到1的设计与落地经验。
分布式中间件深度实战:
缓存:精通Redis集群模式、分布式锁、Lua脚本原子性保障,具备缓存穿透/击穿/雪崩及数据一致性解决方案。
消息队列:精通Kafka/RocketMQ底层原理,具备Exactly-Once语义保障、消息积压处理及事务消息实战经验。
分布式事务与理论:深刻理解CAP/BASE理论,精通Seata(AT/TCC/Saga)、本地消息表等分布式事务解决方案,能在复杂业务场景中做出合理的架构权衡。

证券交易系统
数据中台
航运运价系统
ai知识库系统
项目中均承担主要开发,编码习惯良好,能快速完成交付任务。
核心技术栈:MySQL, Elasticsearch, Kafka, Spring Boot
项目描述:该系统用于处理海量工单数据的实时质检与多维度统计分析。面对历史数据过亿、查询极度缓慢及线上偶发OOM的问题,主导了底层存储架构的重构与线上疑难杂症的排查。
核心职责与业绩:
海量数据检索架构升级:针对MySQL亿级数据多条件组合查询慢(平均耗时超10秒)的问题,设计“MySQL(核心数据)+ Elasticsearch(检索引擎)”的双写同步架构(基于Canal监听Binlog异步同步)。重构后,复杂检索接口响应时间降至50ms以内。
线上疑难问题排查:利用Arthas与MAT等工具,成功定位并解决了一起由于ThreadLocal未清理导致的线上内存泄漏(OOM)问题;通过优化代码逻辑与调整JVM参数,将服务内存占用降低40%,彻底消除了系统隐患。
异步解耦与吞吐量提升:引入Kafka对工单创建后的质检、通知等耗时操作进行异步解耦,将核心创建接口的响应时间从800ms缩短至50ms,系统整体吞吐量提升3倍以上。
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城市上海 日薪800元/8h 时间 下班后周六周日
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技术能力

AI 技能提取 | 分布式 Spring 微服务 Spring Cloud Kafka RocketMQ Redis Kubernetes K8s Docker Spring Boot RabbitMQ MySQL Oracle
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mybaties
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kafka
mysql
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微服务生态与云原生:精通Spring Cloud Alibaba全家桶(Nacos、Sentinel、Gateway等);熟练掌握Kubernetes(K8s)容器编排、Docker多阶段构建及Istio服务网格;具备高可用、高扩展性微服务架构从0到1的设计与落地经验。
分布式中间件深度实战:
缓存:精通Redis集群模式、分布式锁、Lua脚本原子性保障,具备缓存穿透/击穿/雪崩及数据一致性解决方案。
消息队列:精通Kafka/RocketMQ底层原理,具备Exactly-Once语义保障、消息积压处理及事务消息实战经验。
分布式事务与理论:深刻理解CAP/BASE理论,精通Seata(AT/TCC/Saga)、本地消息表等分布式事务解决方案,能在复杂业务场景中做出合理的架构权衡。

项目经验

证券交易系统
数据中台
航运运价系统
ai知识库系统
项目中均承担主要开发,编码习惯良好,能快速完成交付任务。
核心技术栈:MySQL, Elasticsearch, Kafka, Spring Boot
项目描述:该系统用于处理海量工单数据的实时质检与多维度统计分析。面对历史数据过亿、查询极度缓慢及线上偶发OOM的问题,主导了底层存储架构的重构与线上疑难杂症的排查。
核心职责与业绩:
海量数据检索架构升级:针对MySQL亿级数据多条件组合查询慢(平均耗时超10秒)的问题,设计“MySQL(核心数据)+ Elasticsearch(检索引擎)”的双写同步架构(基于Canal监听Binlog异步同步)。重构后,复杂检索接口响应时间降至50ms以内。
线上疑难问题排查:利用Arthas与MAT等工具,成功定位并解决了一起由于ThreadLocal未清理导致的线上内存泄漏(OOM)问题;通过优化代码逻辑与调整JVM参数,将服务内存占用降低40%,彻底消除了系统隐患。
异步解耦与吞吐量提升:引入Kafka对工单创建后的质检、通知等耗时操作进行异步解耦,将核心创建接口的响应时间从800ms缩短至50ms,系统整体吞吐量提升3倍以上。
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