蒋承宇 · Web Backend Developer

• 作为核心开发从零参与某内部协作工具后端建设，基于 Go 搭建文档、任务、通知等核心模块，半年内支撑 5+ 业务线、日活万级内部员工稳定使用。

• 主导服务由单体向微服务拆分，用 gRPC 定义 40+ 内部接口并统一超时、重试与错误码规范，跨服务调用 P99 稳定控制在 50ms 内。

• 针对列表与详情接口做 MySQL 索引与慢查询治理，补充复合索引、消除 N+1 查询，核心接口 P99 由 800ms 降至 120ms，日均慢查询量下降约 90%。

• 引入 Redis 缓存高频读路径并设计分级失效与防穿透兜底策略，热点接口缓存命中率稳定在 92%，数据库读 QPS 下降约 60%。

• 用 Kafka 将通知下发、操作审计等非核心流程异步化解耦，写接口平均响应从 180ms 降至 60ms，瞬时高峰可平滑削峰至数千 QPS。

• 面对大促期间交易链路峰值 QPS 冲至 12 万、热点商品集中下单的稳定性压力，主导基于 Spring Cloud 的限流降级体系建设，落地分级限流 + 自动熔断 + 柔性降级预案，将核心交易接口大促超时率从 2.3% 压降至 0.4%，连续三届大促零重大故障扛住峰值流量。

• 针对单库订单表数据量突破 8 亿、写入热点导致主库 CPU 长期 90%+ 的瓶颈，设计并落地交易库分库分表方案（16 库 256 表，用户 + 时间双维度路由），配合灰度迁移平滑切换，下单接口 P99 从 480ms 降至 120ms，单库写入压力下降约 70%。

• 引入基于 Seata 的分布式事务治理，统一「下单—扣减库存—核销优惠」跨服务一致性，并以本地消息表做最终兜底，将大促资金类数据不一致工单从月均 60+ 压到个位数，对账差异率控制在万分之一以内。

• 牵头交易链路全链路压测与容量规划，搭建影子库 + 流量回放压测平台，提前定位并优化 7 处性能瓶颈，大促扩容成本下降约 30%，容量评估周期由两周缩短至 3 天。

• 作为资深骨干带 5 人小组推进交易核心稳定性专项，沉淀限流降级、故障定级与预案演练 SOP 并推动季度演练常态化，团队线上事故环比下降约 45%。

• 牵头核心链路从单体向微服务的架构演进，主导领域边界拆分与依赖治理，将耦合严重的核心服务拆为 30+ 边界清晰的微服务，核心链路平均改动影响面收敛约 60%，需求平均交付周期缩短约 35%。

• 从零搭建统一服务治理体系，沉淀限流、熔断、降级与超时重试的标准化中间件并推动 80+ 服务接入，核心接口可用性由 99.9% 提升至 99.99%，链路级雪崩类故障下降约 70%。

• 落地 Metrics + Tracing + Logging 三位一体可观测性体系，全链路追踪覆盖核心调用链 95% 以上，关键告警接入根因关联，线上故障平均定位时间（MTTR）由约 40 分钟降至 8 分钟内。

• 建立容量规划与常态化压测机制，基于流量模型对核心服务做容量基线评估与水位预警，提前识别多处隐性瓶颈，在保障 SLA 前提下整体资源成本优化约 25%。

• 作为技术负责人带领 6 人后端小组攻坚疑难问题，建立技术评审、代码规范与故障演练（混沌工程）机制，牵头复盘并根治多起历史顽疾，季度重大线上事故归零。

• 基于 Go + WebSocket 自研内部 IM 长连接网关，替换原有 HTTP 轮询方案，支撑单机 3 万+、集群 5 万+ 并发长连接稳定在线，连接建立 P99 从 600ms 降至 120ms 内，同等在线规模下服务器资源占用下降约 40%。

• 设计基于 Redis 的在线状态与连接路由表，集中管理用户在各 gateway 节点的落点，跨节点消息投递成功率从 98.2% 提升至 99.95%，状态同步延迟稳定在 50ms 以内。

• 构建「客户端 ACK + 服务端重传 + seq 去重」的消息可靠投递链路，端到端消息丢失率从约 5‰ 降至 0.1‰ 以下，重复消息率趋近于 0，彻底消除聊天记录丢消息投诉。

• 优化长连接保活：引入分级心跳与空闲连接探测回收，将无效 / 僵尸连接占比从 12% 降至 2% 以内，单机连接内存占用降低约 30%。

• 针对万人大群消息扩散设计写扩散 + 读扩散混合模型与离线消息队列，群消息推送 P95 延迟从 800ms 降至 200ms，高峰时段消息积压清零耗时缩短约 60%。

• 牵头重构订单履约链路，针对大促期间服务重试导致的重复发货与超卖，落地 RocketMQ 事务消息 + 本地消息表的最终一致性方案，跨服务数据不一致工单由月均 200+ 降至个位数。

• 设计履约全链路幂等机制（幂等键 + 状态机流转校验），覆盖下单、库存扣减、发货、回滚等 12 个关键节点，重复请求误处理率从 0.5% 压降至 0.001% 以下。

• 主导订单库分库分表改造（按用户 ID 哈希拆 64 库 1024 表），平滑迁移 2 亿+ 历史订单零停机，核心履约查询 P99 由 320ms 降至 45ms。

• 针对消息乱序与积压，基于 RocketMQ 顺序消息 + 死信兜底 + 延迟重投构建可靠投递，大促高峰下履约状态推进零丢失、零错乱，端到端时延稳定在 200ms 内。

• 作为模块负责人推动履约对账体系建设，T+0 自动对账覆盖率达 99.9%，资损可疑订单由人工排查转为分钟级自动告警，大促累计拦截潜在资损订单 3000+ 笔。

• 作为项目发起人主导自研统一多级缓存中间件，针对核心读链路热点 key 频繁击穿 DB 的痛点，设计「本地 Caffeine + 远端 Redis」两级缓存架构并定义统一接入 SDK，最终在 8+ 核心服务落地，整体缓存命中率提升至约 98%，读链路 P99 从 45ms 降至 8ms。

• 基于一致性哈希 + 160 虚拟节点实现缓存分片与负载均衡，将节点扩缩容时的缓存失效迁移量从 50%+ 压降至 5% 以内，扩容期间回源 DB 的 QPS 抖动基本消除。

• 设计滑动窗口 topK 热点探测模块，秒级识别热点 key 并自动提升至本地缓存层，使单一热点 key 可承载峰值 12 万 QPS，大促压测下未再出现单点缓存被打穿。

• 引入 singleflight 合并回源 + 逻辑过期方案治理缓存击穿，将热点 key 失效瞬间的 DB 回源请求由数千 QPS 收敛至个位数，彻底消除击穿引发的 DB 抖动。

• 配套建设缓存穿透布隆过滤与多级 TTL 打散策略，缓解缓存雪崩风险，中间件上线后核心库读 QPS 整体下降约 70%。

• 将中间件沉淀为公司级标准组件并输出接入文档与监控看板，支持 5 分钟接入，半年内被 10+ 团队复用，成为团队基础设施的统一缓存方案。

• 主导从 0 到 1 设计分布式任务调度引擎架构，支撑 8 个业务线、日均约 1200 万次定时任务触发，调度触发延迟 P99 由秒级压降至 50ms 以内。

• 基于 Raft 实现调度集群选主与元数据强一致复制，主节点异常时自动切换控制在 3s 内完成，全年调度可用性达 99.99%（年累计不可用 < 1 小时）。

• 设计任务分片 + 一致性哈希的负载分配机制，单集群可水平扩展至 30+ 节点、峰值调度吞吐 5 万 QPS，扩缩容过程中保证任务零丢失、零重复触发。

• 引入幂等执行令牌与分布式锁兜底，将任务重复执行率从 0.5% 降至百万分之一以内，根除重复触发引发的资损类故障。

• 搭建调度全链路可观测性体系（Metrics + Tracing + 分级告警），核心异常平均发现时间由 30 分钟缩短至 2 分钟，故障 MTTR 下降约 60%。

• 作为技术负责人带 5 人小组沉淀调度接入规范与统一 SDK，业务接入成本从 3 天降至 0.5 天，半年内推动 20+ 业务线平滑迁移上线。

主导大促期间交易链路稳定性保障工作，因突出贡献获评公司年度技术贡献奖。

在校期间参加 ACM-ICPC 亚洲区域赛并获银奖，体现扎实的算法与工程基础。