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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300万，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. sprng doud. 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. spring cloud (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. Redis Cluster) ,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spring cloud (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redis cluster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Rllover Index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、common server.二级页系统引入sring cloud, docker mesos. marathon.推荐引擎等

协助搭建自动化测试环境，搭建ELK日志分析环境等

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面试题库

 

 

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