ID:352890

道是无情却有情

高级后端开发

  • 公司信息:
  • vivo移动通信有限公司
  • 工作经验:
  • 7年
  • 兼职日薪:
  • 800元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 可工作日驻场(自由职业原因)
  • 所在区域:
  • 深圳
  • 宝安

技术能力

开发语言:具备 Java、Scala开发能力,熟悉多线程与并发编程。具备实际的 JVM 参数设置、性能调优、故障排查等
能力。
中间件:熟练掌握分布式消息中间件 Kafka 和 Pulsar 的原理和架构,有实际调优和压测经验,具备大规模的集群监控
以及运维能力。熟悉RabbitMQ 和 ElasticSearch 并能实际运用。
数据库:熟练使用SQL,能独立完成数据库表设计,有实际的 SQL 优化经验。熟悉 Redis 以及时序数据库 Druid。具
备全链路的数据采集、传输、存储和BI报表配置能力。
开发框架:熟练运用 Spring、Mybatis、Spring MVC、Spring Boot和Sping Cloud等微服务框架,熟悉分布式事务
、分布式锁、分布式缓存等原理。
指标监控:熟练使用 Prometheus 和可视化工具 Grafana 进行指标数据收集和监控面板配置,具备指标采集、监控告
警经验。
分布式技术:熟悉分布式协调工具 Zookeeper,掌握微服务框架 Dubbo 等技术。
大数据组件:熟悉常用的大数据组件Hadoop、Spark、Hbase、Flink等技术。
版本工具:熟练掌握 Svn、Git、GitLab、GitHub、Maven 等版本管理及版本控制工具。
运维开发:熟悉 Linux 常用命令,能通过 Ansible 和 PayBooks 进行高效的集群运维工作。具备大规模集群运维开发P
ayBooks 脚本经验。

项目经验

项目名称:分布式消息中间件Kafka+Pulsar(数据中台)
技术栈:SpringBoot+MySql+Dubbo+Redis+Kafka+Pulsar+ElasticSearch+Druid+Grafana+Zookeeper
项目描述:基于Kafka和Pulsar构建统一的消息接入平台。集业务接入、资源隔离、负载均衡、流量限速、异常告警与服
务治理。每日处理万亿以上规模的数据。用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等场景。
责任描述:
技术预研:调研新一代消息中间件Pulsar的能力,负责压测并输出与Kafka对比的压测报告,对集群进行性能调优并验
证其功能包括:扩缩容、资源隔离、分层存储、延迟队列、限流、压缩、跨集群复制等诸多特性。
平台建设:从0到1独立设计pulsar平台。参与开发集群、资源组、topic、订阅、租户、名称空间、角色等10多项模块
的开发,保障用户的正常接入。
BI指标统计:通过 Jmxtrans 指标上报 Druid 的方式。对集群流量、各维度数量、治理数据、以及生产消费延迟等50+
项指标进行统计与 BI 面板配置。
负载均衡优化:为了解决kafka资源组内流量偏差过大的问题,对 Cruise-Control源码进行二次开发,适配内部的资源
隔离架构,将集群资源组流量偏差从200MB以上降至 30MB 以内,极大提升集群整体的负载能力。
集群扩缩容:将平台接入 LVS 和 VGW 平台,无需手动进行分区数据迁移,实现自动化的扩缩容。并引入pulsar的秒
级扩缩容能力。极大提升运维效率。
监控告警:将 Pulsar 原始指标通过 Prometheus 上报到 Kafka topic,通过Druid任务持久化数据。整合监控告警平
台,对 Topic 流量突增、订阅延迟监控、Topic级别限流、副本缺失等10+项核心指标进行监控告警
组件推广:进行 Pulsar 用户推广并成功引入1000+亿规模的流量并稳定运行。有效解决 Kafka 集群规模增长带来的运
维压力。
源码修复:针对 Pulsar 一些已知的问题,进行源码修复,保证平台服务接口正常响应以及集群运行更稳定。
日常运维:负责组件日常的故障处理以及值班事项,对组件进行一些重点难点技术突破,维护整个组件的稳定。维持
全年可用性在99.99%以上。
数据迁移:对 Kop 进行调研,并开发跨集群的 Topic 元数据同步功能,实现秒级的元数据迁移。极大减少Kafka 迁移
到 Pulsar 的成本。
集群运维:通过Ansible-paybooks编写服务批量搭建、升级、扩容以及缩容等脚本。负责Pulsar集群升级方案制定,
处理升级过程中的难点事项,解决低版本存在的诸多问题。
数据检索:开发 Python 脚本:通过 Kcat 消费 Kafka 将数据写入 ElasticSearch,将任务提交到作业平台并跟踪任务
的执行状态,实现 kafka 基于消息内容的检索。
可观测告警:针对kafka的告警场景,建设可观测的告警体系,进行自动化分析和自愈,将告警发现恢复时长从30分钟
降到1分钟左右,极大提升运维效率和减小值班压力,累计提升人效0.2人/天。

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