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短视频推荐服务重构
- 主导推荐服务从单体迁移至 12 个微服务,引入 gRPC + Kafka 异步通信,P99 延迟 380ms → 95ms,QPS 承载 5K → 20K
- 设计分布式缓存预热系统,基于用户行为预测热点内容,Redis 缓存命中率 72% → 94%,DB 读压力降低 60%
监控体系搭建
- 搭建 Prometheus + Grafana 全链路监控,覆盖 200+ 微服务,MTTD 15min → 2min
- 优化 Kafka 消费链路,partition 扩容 + consumer group 调优,吞吐量提升 3x,端到端延迟 < 500ms
- 负责外卖订单系统核心模块,设计分库分表方案(64 库 256 表),支撑日均 3000 万订单,写入 P99 < 10ms
- 主导订单搜索从 MySQL 迁移至 ES,响应时间 2s → 80ms,支持模糊搜索和多维筛选
- 开发订单状态机引擎,统一 15 种状态流转,异常 case 减少 90%
Open Source
- Go 分布式缓存预热框架,支持 Redis/Memcached,内置热点预测,3 家公司生产环境使用
Education
北京邮电大学
· 硕士 · 计算机科学
2015.09 - 2018.06
西安电子科技大学
· 学士 · 软件工程
2011.09 - 2015.06