基本信息
大家好！我是神马都会亿点点的毛毛张！
研究生就读于西安电子科技大学
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个人技能
- 熟练掌握Java基础、集合、多线程，熟悉JVM内存区域、垃圾回收、类加载等概念
- 熟练使用Spring/SpringBoot/SpringMVC等基础开发框架，了解IOC、AOP等概念，熟悉SpringMVC执行流程
- 熟练掌握MySQL，深入理解事务及其原理、存储引擎、索引、锁机制、MVCC、各种日志等
- 熟练掌握Redis，了解数据结构底层原理、RDB、AOF、缓存穿透、击穿以及雪崩及解决方案、Sentinel等知识
- 了解Docker、Git、Maven的基本使用
- 熟悉计算机网络、数据结构与算法等基础计算机原理知识
- 熟悉Python编程与PyTorch框架，熟悉多模态检索算法，已过英语四六级
- 熟悉Linux命令以及Shell编程(实习期间部署模型)
- 其它：了解大模型微调、及部署，了解PyTorch深度学习经典框架、NLP任务以及机器学习等
- 具备自媒体运营能力，运营CSDN账号累计产出原创内容100+篇，收获7000+粉丝及20w+阅读量，同步拓展B站/微信公众号等多平台运营
项目经历
技术派社区项目
技术栈：Spring Boot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、ElasticSearch、RabbitMQ、MongoDB、Docker
项目描述：技术派是一个前后端分离的，面向互联网开发者的技术内容分享与交流平台，包括前端 PC和管理后台。我们通过文章、教程、A1助手等产品和服务，旨在打造一个激发开发者创作灵感，传播优质技术内容，陪伴开发者快速成长的技术社区。
责任描述：作为核心研发人员，主要负责登录认证、消息通知、文章教程、A1助手，以及管理后台的开发工作。
- 通过验证码和前端保持半长链接映射关系，当用户扫码关注公众号并输入验证码后，发起回调，识别用户信息并找到对应半长链接，实现系统自动登录;
- 将用户评论、点赞、收藏、系统消息发送到 RabbitMQ，实现消息的异步解耦
- 利用 AOP 切面技术，当系统收到新的消息时(如评论、点赞等)，自动将这些消息发送至 Kafka 消息队列中。接着，通过消费者服务从 Kafka 中取出消息，并将其存储到 Redis 缓存中等待用户消费。
- 通过 Canal 框架实现了 MySQL 与 ElasticSearch 的数据同步，确保了实时搜索的准确性。
- 通过 Redis 的 zset 实现用户活跃度排行，并通过先写 MySQL，再删除 Redis 的方案来保证高并发场景下的缓存一致性。
- 基于 ThreadLocal 在登录校验拦截器中封装线程隔离的全局上下文，以便在线程内部存储用户信息，减少用户信息的数据库查询次数。
- 实现自定义的 Markdown 编辑器，通过复制粘贴即可将非同源的图片上传至 OSS 实现智能化转链，并借助线程池和异步任务 CompletableFuture 提升系统的高并发能力;
- 通过 Nginx 代理，将客户端请求转发到目标服务器的后端 API 接口，从而解决跨域问题;并配置 SSL证书以保证 HTTPS 请求的安全性，配置动静分离以提升资源的加载速度
- 采用 HandlerExceptionResolver 的全局异常处理策略，提高代码的健壮性，用户体验得到了很好的保证
- 通过 AOP +TracelD 记录接口访问日志，实现任务的追踪、监控和诊断。
- 集成本地缓存 Guava 和 Caffeine，有效提高服务的吞吐率，QPS 经过实测提升了近 30%;
- 为了满足社区在高并发场景下业务 ID 的唯一性和可追溯性，我们实现了一套基于雪花算法(nowflake)的ID 生成方案，进一步降低了ID生成的延迟。
- 通过 Liquibase 实现数据库表的自动创建和初始化，以及版本管理，并且兼容 MVSQL和其他不支持Liquibase 的数据，如 mariadb。
- 通过提前建立 Socket 链接，来解决本地服务启动时 8080 端口可能被占用的问题;
- 搭建 Redis 集群、数据库的读写分离，以实现服务的高可用和高性能;
- 引入 Caffeine + Redis 构成多级缓冲，解决热门数据(首页流媒体、专栏教程)的吞吐量瓶颈
- 通过集成 xxl-job 实现了定时任务的管理和执行，如自动清理过期文章缓存、社区数据统计等
- 借助 Redis 的 zet 数据结构实现轻量级的作者白名单，提升优秀作者发布文章的用户体验;
- 我们通过 Shell 脚本实现了一套可以在 Linux 生产环境下一键源码部署源码的成熟方案，极大缓解了社区在生产环境下热部署的压力。同时也支持 Docker 容器化部署，显著提高了社区的运维效率。
- 采用自旋锁策略优化缓存架构，针对热 key 的并发访问进行同步，防止其失效时导致的缓存击穿
- 派聪明 Al 助手通过 WebSocket 实现前后端的及时通信，并且通过异步流的方式实现消息一点一点输出的效果;
- 应用策略模式来支持多家 A1 大模型的灵活对接，目前已经成功集成了智谱 A Alltools API、讯飞星火 4.0 API和 ChatGPT 3.5 API.
- 由于 AI生成复杂响应时需要等待，所以选用了大模型的流式 Stream API 并结合 SSE 实时推送返回给前端实现消息一点一点输出的效果。
- 鉴于生成式的回答可能存在不可靠信息，所以借助敏感词校验开源库 sensitive-word 对用户输入内容和响应内容做了自定义过滤，极大保证了内容平台的合规性。
- 利用 Spring Boot Actuator 集成 Prometheus 和 Grafana 搭建一套完整的服务监控体系，确保了社区平台的稳定运行。
- 结合 MyBatis 拦截器和 DFA 算法实现了一套完善的敏感词自定义过滤方案，确保了社区内容的健康和安全
- 通过 React+Ant-Design+Vite+ECharts 完成了 Admin 端的开发工作，界面非常漂亮，并且极大地提高了项目日常的运营效率。
- 利用 RestHighLevelClient 接入 ElasticSearch 的全文搜索能力，极大提升了首页文章的关键字检索速度，同时兼容 ES 未安装时继续走 MySQL 的查询逻辑。
睿思积分商城-秒杀业务模块
技术栈：SpringBoot、Redis、MySQL、RocketMQ、MyBatis、Nginx
项目描述：睿思为西电内部使用的论坛，本项目为睿思积分商城开发了秒杀业务模块。
个人工作：
- 使用Redis的zset作为延时队列，在秒杀活动开始前一段时间将所需数据存于缓存。
- 秒杀信息验证业务中使用了秒杀大闸，创建订单业务中使用令牌桶与队列泄洪，实现了流量削峰与限流。
- 使用RocketMQ事务型消息异步同步数据库，解决了高并发下扣减商品库存带来的锁竞争问题。
- 使用Redisson对秒杀创建订单业务加锁，防止用户重复下单。
- 使用Nginx作为动静分离服务器以及反向代理服务器，实现负载均衡。