技术栈: Spring Cloud Alibaba+Nacos+Sentinel+Gateway+MyBatis-Plus+Redis+RabbitMQ+ElasticSearch+Docker+Git
项目描述: 基于Spring Cloud微服务架构的分布式电商平台，包含用户、商品、订单、支付、管理后台、库存管理、优惠券、购物车、商品搜索等10+微服务模块，基于Spring Cloud Alibaba生态以Nacos作为服务注册中和配置中心、Gateway实现API网关和路由转发、OpenFeign作为声明式服务调用的客户端、Ribbon负责服务间调用的负载均衡、Hystrix服务熔断和降级、全文检索基于ElasticSearch7.x，支持按关键字、分类、品牌、价格区间、是否有库存和属性值检索，系统基于RabbitMQ实现异步消息处理，主要用于订单超时取消、库存自动释放、秒杀削峰填谷等场景，通过发布端confirmCallback、returnCallback和消费端手动ack保证消息的可靠性。通过大量使用消息队列解耦业务，避免使用锁来拖慢系统响应速度，实现更高的吞吐量。
责任描述：
- 1. 高并发优化：设计秒杀系统，通过Redis预减库存（减信号量）+RabbitMQ异步下单，使秒杀接口QPS从500提升至8000，超卖率控制在0.01%以内
- 2. 分布式事务：采用消息队列（可靠消息+最终一致性）解决订单创建涉及的库存扣减、优惠券核销、积分增加等跨服务数据一致性问题，保证数据的最终一致性，在高并发场景下使用Seata强一致性方案效率并不高
- 3. 搜索优化：基于ElasticSearch实现商品全文检索，支持关键字、品牌搜索，检索速度从300ms优化值50ms以内
- 4. 缓存方案：设计三级缓存架构（本地缓存+Redis+数据库），解决缓存穿透、击穿、雪崩问题，缓存命中率达95%
- 5. 数据库查询优化：分类品牌关联表设计冗余字段brand_name和catelog_name在高并发场景下，品牌筛选是高频操作。冗余字段可以避免三表关联查询，将查询从JOIN pm_brand JOIN pms_category优化为了单表查询，响应时间从50ms降至5ms。虽然增加了数据一致性维护成本，但在品牌、分类名称修改频率低的情况下性能收益远大于成本
- 6. 数据系统设计：设计了8大一级分类(水果、蔬菜、肉禽蛋、海鲜水产等) 、31个二级分类按产地/品类/加工方式细分、120+个三级分类精确到可售卖SKU、使用递归算法实现分类树的查询和构建使用递归算法实现分类树的查询和构建使用递归算法实现分类树的查询和构建、支持面包屑导航、级联选择等前端交互
技术栈: Spring Boot+MyBatis+Spring Boot Websocket+Spring Cloud Gateway+Eureka+Feign+Maven+MySQL+Redis+Git
项目描述: 消费者在使用华为终端遇到问题时，通过拨打华为热线向在线坐席寻求帮助，坐席通过远程桌面完成与用户的互动，快速解决消费者问题，塑造华为品牌形象，提升用户感知.业务包含坐席后台、权限管理、审计日志、信令系统、数据报表（服务记录）、用户管理模块。项目中使用Spring Cloud Alibaba Sentinel实现流量控制、基于Spring Boot Websocket实现RTM信令端云交互、基于Redis Stream实现消息队列异步处理日志记录请求。
责任描述：
- 1. 参与部分定制需求实现，例如添加站点管理员、华为员工账号切换新账号可在系统中使用、批量导入优化、新增批量权限延期接口
- 2. 参与项目组2021Q4季度排雷活动发现3个安全隐患并自提问题单解决
- 3. 与同事协同完成项目组商用和内测版本转测试工作、商用环境（新加坡、俄罗斯、欧洲）的全新上线和部署
- 4. 转测试版本交付件CMO归档、Fossbot开源软件漏洞监控和版本升级
- 5. 迁移代码仓库至CodeHub平台，并维护仓库配置，产出十余篇精品wiki
技术栈: Spring Boot+MyBatis Plus+Swagger2+Spring Cloud Zuul+Eureka+Feign+Mysql+Redis+Maven+Git
项目描述: 在线教育项目是以多媒体内容展示为主的B2C项目，是为熟练JavaEE数据库基本操作，以及接口规范编写而作。数据持久层使用的流行的MyBatis plus框架，具有一定的分布式应用的实现，删除课程时，会使用FeignClients调用视频点播微服务删除阿里云点播平台视频，其他服务间调用的例子不一一列举，采用Eureka实现服务发现和负载均衡，为服务调度中心。课程分类运用poi读取Excel做课程分类导入和模板下载，首页更新低频的数据采用redis缓存加速返回数据以流畅体验，减少数据库不必要的IO。项目采用阿里云对象储存和视频点播分流服务器请求降低带宽压力，视频采用阿里自研m3u8加密，并在播放前必须使用播放凭证，有效遏制了盗链和视频侵权。前台C端采用SSR渲染技术，使用NUXT框架开发以利于搜索优化，便于互联网营销。
责任描述：
- 1. 参与前台登录、注册、获取视频播放凭证、条件查询课程列表、讲师列表及详情接口编写
- 2. 参与后台课程发布流程一系列接口开发
- 3. 参与课程分类数据展示、一级分类 二级分类的添加删除和更新接口开发
- 4. 参与课程分类Excel批量导入接口、课程模块、统计模块接口开发
- 5. 参与接口文档编写
技术栈：VUE.js+element-ui
项目描述: 为了便于在线教育管理操作数据，开发对应的管理端（B端）。项目实现基于Vue.js和element-ui，开箱即用动态路由、权限验证、生态好组件多。集成axios工具，并封装请求拦截器和响应拦截器，课程简介编辑引入tinymce4 富文本以支持所见即所得的网页体验。使用el-upload 组件完成文件上传和图片预览，在课程分类管理中，使用el-tree组件渲染分类层级关系，统计分析模块引入ECharts展示登录数、注册数、课程播放数、每日课程数等统计因子与日期的关系。
责任描述：
- 1. 参与后台讲师管理、分类管理、课程管理、统计分析管理接口对接
- 2. 集成tinymce4 富文本、阿里播放器到项目中
- 3. 集成ECharts数据可视化工具库
技术栈：Java绘图 文件IO 窗口时间绑定 多线程
项目描述: 基于Java Standard Edition 的多线程单机游戏，使用swing工具包画出圆、矩形和直线，通过相对零点坐标一定的距离构成一辆辆小坦克，通过面板监听键盘awsd键的keyPressed事件来确定坦克向哪个方向移动，敌人坦克以一定速度往随机方向运动并发射子弹，通过文件IO来读写坦克的战绩和敌方坦克坐标和数量，当有坦克消亡时，播放图片动画制造爆炸效果， 开始游戏播放音频文件。坦克对战是一个多线程、事件绑定、绘图、文件读写的练手项目。
技术栈：Python+Appium+AsyncIO+OpenAI API+Docker+Selenium
项目描述: 基于python3.11+，专门针对抖音等短视频平台开发，集成OpenAI大模型实现智能评论生成与用户交互，基于Android Debug Bridge实现自动点赞。采用AsyncIO异步架构设计，通过Appium移动端自动化框架实现跨平台UI操作，支持并发处理评论和点赞操作，具备完善的评论监控、日志收集和异常重试处理机制。
责任描述：
- 1. 设计并实现基于AsyncIO的高性能异步架构，集成OpenAI API实现智能对话生成
- 2. 基于subprocess异步执行系统命令实现自动点击屏幕完成点赞
- 3. 基于Appium框架开发移动端UI自动化解决方案，实现动态元素定位和异常重试机制
- 4. 构建优先级队列锁机制解决多线程资源竞争，建立完善的日志监控系统
- 5. 使用Docker容器化部署Android环境，实现开发环境标准化和系统工程化