自我评价
5年Java开发经验，其中3年以上大型系统架构设计经验，以及3年以上的团队管理经验。
具有分布式、高井发。高可用，大数须量的系统黑构设计以及研发经验，目前正负责注册，用户1.5亿，日活万，日访问量1亿+的于机生活服务平台的架构设计与研发。同时拥有扎实的技术功顾，对dubo.sprngdoud.spring.mybstis等开源框架均单独阅读过源码。
个人技能
1.精通Java.设计模式，网络编程(Netty)，并发编程，JVM内存管理及调优
2.精遇spring,springMVC,Mybatis,阅读过相关源码并根据需要扩展
3.精通dubbo.springcloud(Eureka.Ribbon.Feign.Hystrix.zuul)，阅读过相关源码
4.精遇分布式事务，阅读过2PC.TCC相美组件的源码,设计可靠消息最终一致性方案、最大努力通知方案、saga
5.精通Mysql.具有sql优化、Mycat分库分表。素引优化。性能调优。数据库灾备等丰富的实战经验
6.精通Redis,具有集群措建(Twemproxy.Codis.RedisCluster),冷热备份，性能调优、数据迁移等实战经验
7.熟练使用MongoDB,具有集群搭建(副本集，分片集群),冷热备份。数据迁移。安全管理等实战经验
8.精通ElasticSearch,熟练使用Solr.Logstash,Beats及Kibana,搭建ELK日志收集
9.消息中间件:掌握activeMQ。rocketMQ,rabbitMQ,kafka原理及集群布署
10.负载均街:熟练使用Nginx(Tengine.openresty)。Haproxy,LVS,KeepAlived，Zookeeper等负载均街组件
11.自动化布署:Git.Jenkins.Gradle
12、容器化布署:docker,具有搭建swam.mesos.marathon.kubernetes集井运堆经验
13.自动化运维:熟练使用Saltstack,数据监控(zabbix)
14.其他:了解并使用过Hadoop.Hive.Strom等大数据相关技术，使用过其他技术如lua.Go.Python.规则引擎(drools)等
15.建模工具:PowerDesigner.Rose.Visio.等UML建模工具
16.遵循华为测试规范，功能测试(单元测试、冒烟测试、集成测试。QA测试)性能测试(Jmeter,LoadRunner)、自动化测试(selenium,QTP)
17.遵循华为安全体系，代码安全，加密安全，设计安全
18.遵循华为完善的层级文档规范
项目经验
分布式系统架构
1.分布式系统基于dubbo划分为个人中心。交易中心。充话费/流量服务，水电煤服务，电影票，海淘等十几个模块，dubbo配置关闭启动时检查，服务分组，多版本、延迟暴露等。基于dubbo如何做服务治理，服务降级以及重试。
2.配置中心、广告系统、二级页采用springcloud(Eureka.Ribbon.Feign.Hystrix.Zuul)微服务框架实现。
3.基于分布式数据摩MongoDB解决消息中心。广告中心的大批量终端ld的信息更新
4.基于分布式搜索系统ElasticSearch+Kafka满足站内搜索和ELK日志系统
5.分布式事务主要应用于交易中心的支付功能采用TCC事务，保障支付，风控，优惠券处理的一致性:支付网美回调采用可靠消息最终一致性设计，保证扣款，积分，抽奖的最终一致性:支付反馈消息采用最大努力通知型设计
6.分布式Session使用Tomcat-redis-session-manager实现共享
7.采用zookeeper的分布式锁解决消息中心多模块竞争请求华为密钥的问题
海量数据架构
1.个人中心、交易中心，充话费/流量服务采用Mycat对Mysql分库分表，分散存储数据
2.消息中心、广告中心采用MongoDB副本集，利用内嵌文档的Bson结构和过期索引应对大批量数据的增删
3.reds用rediscluster做集群保障动态扩容。个人中心。交易中心使用bitmap、HyperL、ogLog类型进行大数据量统计
4.日志系统采用ElasticSearch的RlloverIndex不断滚动切换增量数据。定时删除过期数据
5.监控系统监控Rabbitmq的Dead-Letter-Exchange应对消息积压
高井发票统架构
1.SLB+Tengine分散压力，优化并发连接数
2.Tomcat采用非阳塞协议Http11Nio2Protocol,启用压缩，优化并发连接数，JVM优化
3.个人中心，交易中心，充话费/流量采用Mysql+Mycat+SLB进行分库分表，读写分离
4.充话费/流量采用Redis+Ehcache多级缓存保存热点数据
5.交易中心采用Disrupter进行多分支并行校验
6.个人中心。交易中心采用Rabbitmq对低耦合业务进行异步处理
7.充话费/流量采用strom实时统计热点数据，在redis保存权重，提高成功率
8.对热点数据预处理
高可用架构
1.各业务模块多点布署保证高可用
2.充话费/流量，配置中心等采用Hystrix对异常的充值渠道进行熔断降级
3.用户信息、渠道信息等采用Redis+Ehcache多级缓存
4.MHA+Mysql+Mycat+SLB.MongoDB副本集，RedisCluster集群保证存储高可用
5、Rabbitmq镜像集群保证消息队列高可用
6.ElasticSearch+Zookeeper集群保证搜索引擎高可用
7.Zabbix自动化检测实时报警
高性能架构
解决手机充话费/充流量延迟问题，提高缴费成功率
1.采用享元模式暖存各渠道充值商品。采用状志模式构建充值记录，采用原型模式构建订单VO转换
2.采用strom实时统计渠道良萎率，在redis保存各渠道权重，提供充值成功率
3.采用hystix对问题渠道进行限流，隔离，降级
4.对充值记录进行Mycat分库分表。按时间线分片
5.新增补充工程，轮询各类失败记录进行补充
解决交易中心安全性，卡单，请求缓慢，代码重构
1.采用Disrupter进行多分支并行校检
2.不同类型订单处理采用策略模式，支付状态采用状态模式，参数对象转换采用原型模式
3.支付功能采用TCC事务，网关回调采用可靠消息最终一致性设计，发消息采用最大努力预知型设计
4、交易表采用分库分表
解决个人中心用户联合登录阻塞问题，数据迁移，分库分表，代码重构
1.渠道校验采用策略模式
2.更换手机号，账号解绑定采用责任链模式
3.临时账号采用延迟队列
4.将热点数据迁移到redis缓冲
5.项目优化拆分，通过rabbitmq异步通讯
6.采用mycat对联合登录表和用户表进行分库分表，数据迁移，mycat高可用布署，预生产压测(Jmeter+AB)
解决消息中心数据脚胀，查询圾慢问题
1.采用mongodb层级格式重新设计表结构
2.利用mongodb过期索引动态批量删除
3.采用redis的bitmap美型记录大批量分发数据
4.采用hystrix对超时更新进行服务降级
对广告系统、