猿急送>

北京Java兼职程序员

ID：276503

Belly」班

Java技术专家

公司信息：
微博

工作经验：
7年

兼职日薪：
600元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
北京
海淀

技术能力

7年开发经验，熟悉java编程、并发编程、JVM内存管理与调优
熟悉 SpringCloud、Dubbo等微服务技术栈
熟悉 Redis、Kafka 消息队列等分布式中间件
熟悉MySQL，具有SQL优化、分库分表实战经验
了解使用HiveSQL、Flink、Doris
熟悉分布式系统的架构设计， 2年团队管理经验
一定的业务架构与服务治理经验，老服务架构升级、数据治理、稳定性治理
较好的owner意识和产品思维，良好沟通能力、优秀的团队协作能力、执行落地跟进能力

项目经验

一、项目名称：商户中台角色：技术leader
项目简介：贝壳分销商、加盟商、代理商等非贝品牌的入驻与作业系统服务耦合严重，大单体横行，服务边界职责不清晰、模型不统一，不具备扩展性与维护性。通过对整个商户入驻与作业流程的重新梳理，拆分模块，降低业务和代码的复杂度。商户中台的建设标记着商户从协议、商家、人店整个基础库的统一，进一步为经纪人对客、房、报备、带看、分佣的核心作业流程中的信息贯通提供了基础，是个意义非凡的成功项目。
技术要点：
1.自顶向下过程分析，拆领域，划边界，拆分协议中心、商家中心、人店中心，解耦，职责清晰，各业务模块多点部署，保证高可用
2.标准化业务数据，抽象数据模型，引入消息中间件，同步改异步，实现与第三方的解耦
3.沉淀数据校准组件：建立数据校准与修正闭环机制,发现、校验、修复、结果通知
4.协议信息、商家信息查询采用Redis+lcache多级缓存，使用Sentinel对异常流量进行熔断降级和监控
5. 老系统重构方法论沉淀：明通点、拉认知、施工;大单体重构，抽象数据模型、系统解耦、高性能查询缺一不可

二、项目名称：人店分级体系角色：项目owner
项目简介：基于人和店维度的业务指标，支持离线数据与实时数据计算的数据应用服务，根据对指标归类和规则计算，得到周期结果。系统主要做了三件事情，数据收集、数据加工、数据查询。解决了原来服用性差、接入成本高、不具备实时计算能力等问题。门店分级体系的建设帮助贝壳在门店维度有了抓手，优势门店权益倾斜，较差门店预警督促，形成良性闭环。
技术要点：
1. 分层架构设计，抽象出配置层、数据加工层、计算层、结果层
2. 复用性：HiveSQL和Flink数据清洗，抽象数据模型，打平业务数据的差异，提高免开发率
3. 高吞吐：类master-woker模式实现高吞吐，并发处理，可伸缩
4. 扩展性：基于规则树的抽象，配合责任链与策略模式，提高可扩展性
5. 高性能：结果数据基于城市所在大区进行分表，结合分布式缓存，压测系统承载能力，提供高性能查询

三、触达平台角色：技术owner
项目简介：一站式触达平台，旨在整合触达方式，消除各种触达通道（包括不仅限于短信、push、弹窗投放、公众号等）的差异，提供基于通配符模版的接入方式，为业务方提效；支持实时查询发送结果、效果回收，集中管控；降低用户打扰，提高用户体验。
技术要点：
1.参与整体架构设计，拆分消息触达中心、编排控制中心、匹配配置中心、效果回收中心，提高扩展性和可维护性
2.消息触达中心基于策略模式实现水平扩展，抽象任务执行接口，驱动日百万次调用，提升对外接口吞吐量
3.编排控制中心基于人群包与配置等条件信息根据规则引擎进行消峰过滤，满足条件进入消息队列
4.效果回收中心基于Kafka+Flink+Doris对效果实时统计，接入Hive离线数据，进行埋点相关维度的统计分析

四、积分平台角色：核心研发
项目简介：在用户总量与活跃度日益增长复杂的情况下，现有的积分模型没有统一，缺乏扩展性和维护性，验证阻碍了微博动漫用户的增长侧的工作。通过将积分平台进行拆分，建立完善可扩展性强的模型结构，解耦流程，为与任务中心、会员平台、权益平台、增长引擎联动构成用户增长运营体系打下了坚实的基础，也进一步为用户增长提供了数据基础。
技术要点：
1.对积分体系进行抽象，底层分为积分生产模块、积分计算模块、积分结果模块，上层引入业务聚合层，保证系统架构的合理性和可扩展性
2.引入消息中间件实现异步化解耦，同时借用Flink数据清洗，统一化模型格式，统一处理业务行为数据，降低开发效率
3.引入失败重试机制，失败后入消息队列，标记失败后重试机制
4.采用Redisson实现的分布式锁方案解决分布式并发需要加锁的场景，避免重复加分，保证幂等性
5.采用MySQL+ShardingJdbc进行分库分表，读写分离，本地+Redis缓存热点数据，同时对热点数据预热

案例展示

微博动漫

在用户总量与活跃度日益增长复杂的情况下，现有的积分模型没有统一，缺乏扩展性和维护性，验证阻碍了微博动漫用户的增长侧的工作。通过将积分平台进行拆分，建立完善可扩展性强的模型结构，解耦流程，为与任务中心、会员平台、权益平台、增长引擎联动构成用户增长运营体系打下了坚实的基
贝壳找房

基于人和店维度的业务指标，支持离线数据与实时数据计算的数据应用服务，根据对指标归类和规则计算，得到周期结果。系统主要做了三件事情，数据收集、数据加工、数据查询。解决了原来服用性差、接入成本高、不具备实时计算能力等问题。门店分级体系的建设帮助贝壳在门店维度有了抓手，优势门