技术能力

1. 核心编程能力
Java 生态系统：精通 Java 及其核心框架（如 Spring、Spring Boot、Spring Cloud），能够高效构建高可用、可扩展的后端服务。
多线程与并发编程：深入理解 Java 多线程机制，熟悉线程池、锁机制（如 ReentrantLock、synchronized）以及并发工具类（如 CountDownLatch、CyclicBarrier），能够设计高性能、高并发的系统。
JVM 调优：熟悉 JVM 内存模型、垃圾回收机制（如 G1、CMS），能够通过性能分析和调优解决内存泄漏、GC 频繁等问题。

2. 分布式系统与微服务
分布式架构设计：具备丰富的分布式系统开发经验，熟悉分布式缓存（如 Redis）、消息队列（如 Kafka、RocketMQ）以及分布式事务解决方案（如 Seata）。
微服务治理：熟练使用 Spring Cloud 生态（如 Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul）构建微服务架构，并熟悉服务注册与发现、负载均衡、熔断降级等机制。
容器化与 DevOps：熟悉 Docker 和 Kubernetes，能够实现服务的容器化部署和自动化运维，提升开发效率和系统稳定性。

3. 性能优化与高可用
系统性能调优：具备丰富的性能优化经验，能够通过代码优化、数据库调优、缓存设计等手段提升系统性能。
高可用架构：熟悉负载均衡、容灾备份、故障转移等技术，能够设计高可用的系统架构，确保服务的稳定性和可靠性。

项目经验

1. 网易云音乐推荐系统优化
目描述：
网易云音乐的推荐系统是核心业务之一，负责为用户提供个性化的音乐推荐服务。我主导了推荐系统的性能优化和架构升级，提升了系统的响应速度和推荐准确率。

我的职责：
使用 Kafka 和 Flink 构建实时数据处理管道，实现用户行为数据的实时采集和分析。
基于 Redis 优化缓存策略，减少数据库查询压力，将推荐接口的响应时间从 500ms 降低到 100ms 以内。
引入 Elasticsearch 实现音乐标签的快速检索，提升推荐算法的准确性和覆盖率。
通过 JVM 调优 和 线程池优化，解决高并发场景下的性能瓶颈，系统 QPS 提升 3 倍。

成果：
推荐系统的用户点击率提升了 15%，系统稳定性显著增强，能够支持日均亿级别的请求量。

网易严选库存管理系统开发
项目描述：
网易严选的库存管理系统需要支持多仓库、多商品的库存管理，同时保证库存数据的实时性和一致性。我主导了该系统的设计和开发。

我的职责：

使用 分布式锁（基于 Redis）解决库存超卖问题，确保库存扣减的原子性。

设计实时库存同步机制，通过 Kafka 实现多仓库之间的库存数据同步。

使用 MySQL 和 MongoDB 分别存储结构化库存数据和非结构化日志数据，提升系统的扩展性。

开发库存预警功能，当库存低于阈值时自动触发补货流程。

成果：
库存管理系统的准确性和实时性显著提升，库存超卖问题完全解决，系统支持日均百万级别的库存操作。

团队情况