【掌握的技术】
我是一名全栈Java工程师,拥有5年以上企业级应用开发经验,熟练掌握以下技术体系:
后端开发方面,精通Java SE核心特性(集合框架、多线程、NIO、反射机制),深入理解JVM内存模型及性能调优。熟练使用Spring生态体系(Spring Boot/Spring MVC/Spring Security)构建高并发分布式系统,具备Spring Cloud(Eureka/Ribbon/Feign/Hystrix)微服务架构实战经验。熟悉分布式事务解决方案(Seata)和消息中间件(Kafka/RabbitMQ),掌握MyBatis Plus与JPA持久层框架,对SQL优化和数据库设计(MySQL/Oracle)有丰富经验。
前端领域掌握HTML5/CSS3/JavaScript技术栈,熟练使用Vue.js框架开发SPA应用,了解Element UI组件库和Webpack构建工具。熟悉Restful API设计规范,能独立完成前后端分离项目对接。
在DevOps方面,具备Jenkins持续集成经验,熟练使用Docker容器化部署,了解Kubernetes基础运维。掌握Linux环境下的应用部署与调优,熟悉阿里云ECS/RDS等云服务配置。对系统高可用架构设计有深刻理解,能通过Redis实现分布式缓存、分布式锁等解决方案,熟悉Elasticsearch全文检索技术。
项目开发中注重代码质量,擅长使用JUnit/Mockito进行单元测试,熟悉SonarQube代码检测工具。掌握常见设计模式的应用,具备良好的系统抽象能力和模块化设计思维。熟悉企业级开发全流程,能够根据需求快速构建稳定可扩展的系统架构,已成功交付过电商平台、供应链管理系统、智能仓储系统等多个大型项目。
• 高并发电商订单处理系统:该项目基于 Spring Cloud Alibaba 微服务架构,集成了 RocketMQ 消息中间件和 Redis 分布式缓存。在高并发场景下,通过 RocketMQ 实现异步消息处理,将订单创建、支付、库存更新等操作解耦,有效提升了系统的吞吐量和响应速度。同时,利用 Redis 缓存热点数据,如商品信息、用户购物车等,减少了数据库的压力。然而,在项目中面临着消息顺序性保证、消息重复消费处理、分布式事务一致性等技术挑战。通过采用分区队列、幂等性设计、Seata 分布式事务解决方案等技术手段,成功解决了这些问题,确保了系统的稳定性和数据的准确性。
• 金融实时风险监控平台:该平台采用了 Kafka 作为消息队列中间件,用于实时收集和处理海量的金融交易数据。通过自定义的 Kafka 消费者组和数据处理逻辑,实现了对金融风险的实时监控和预警。同时,集成了 Elasticsearch 作为搜索引擎,对历史交易数据进行快速查询和分析。在项目中,面临着数据实时性要求高、数据量大、系统高可用性等挑战。通过优化 Kafka 的分区策略、消费者线程模型,以及 Elasticsearch 的索引设计和查询优化,提高了系统的数据处理能力和响应速度。此外,还采用了 Zookeeper 进行分布式协调和配置管理,确保了系统的高可用性和稳定性。
• 分布式日志收集与分析系统:基于 Flume 和 Kafka 构建的分布式日志收集系统,负责从多个应用服务器收集日志数据,并将其传输到 Kafka 集群中。然后,通过自定义的 Kafka 消费者程序对日志数据进行实时分析和处理。在项目中,需要解决日志数据的可靠传输、数据压缩、日志解析等技术问题。同时,为了提高系统的可扩展性和容错性,采用了多 Flume 代理节点和 Kafka 分区副本机制。此外,还集成了 Elasticsearch 和 Kibana,实现了日志数据的存储和可视化展示,为系统的故障排查和性能优化提供了有力支持。
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