项目描述：该项目是一款融合线上与线下教育的礼仪学习平台，包括移动 APP 和*应用，旨在为用户提供全方位的 礼仪培训服务。学员和老师可以选择通过线上课程、直播授课、或线下培训互动，满足不同学习场景的需求。礼仪老 师可通过平台开启直播课程，进行实时教学，也可以在线下开展面对面的培训。用户可以在平台上购买线上课程和音 频内容，报名参加线下课程培训，并参与平台定期推出的活动。此外，平台还支持个性化学习推荐和课程进度管理， 提升用户的学习体验。 项目业绩： 负责核心模块的设计与实现：直播管理，直播回放，视频点播，用户管理，订单支付，个性化推荐 高并发访问问题：通过使用php=fpm和 Redis 缓存优化，成功应对高并发场景下的课程购买与报名系统，提升了整 体性能和响应速度。 数据一致性与事务处理问题：在处理用户购买课程和报名线下活动时，使用 GORM 事务管理，确保在高并发情况下的 数据一致性，避免因网络延迟或异常导致的数据不完整问题。 直播流媒体优化问题：集成并优化直播功能，通过负载均衡和异步处理，确保在大量用户同时观看直播时的流畅度和 系统稳定性。 多平台集成与支付系统对接问题：处理*和第三方支付平台的对接，优化支付流程，确保在不同平台和设备上顺利 完成支付及课程购买操作。 活动推送与实时通知问题：通过 gRPC 实现课程直播过程中老师与系统之间的实时数据传输，支持高效的双向通信， 用于在直播过程中传递授课状态、观众问题、老师回答等信息。

技术栈: gin+gorm+nginx+linux+mysql+es+Redis+kafka+websocket+gitLab 项目描述：该项目是一款面向医生的*应用，旨在提供手术直播和手术课程的在线教育服务。主要功能包括手术过 程的实时直播、直播回放、按手术类型分类的直播预约系统，以及配合手术直播的图文解说和视频教学。通过该平台， 医生可以轻松观看手术操作，参与互动，并预约未来的手术直播课程，满足医务人员的学习需求 项目业绩： 负责核心模块的设计与实现:手术直播模块，直播回放与视频点播模块，直播预约系统，用户数据设计。 解决的核心难点问题:高并发直播流处理,视频回放的存储与处理,直播预约与实时提醒系统等问题，比如下面几个问题 高并发直播流处理问题: 在医生手术直播过程中，系统需要处理大量同时观看和互动的用户，特别是在高峰时段，可能 会导致流量激增和系统性能下降。 解决方案: 引入 CDN（内容分发网络）和负载均衡技术，分散流量压力。利用 WebSocket 进行实时通信，确保直播 流数据的稳定传输。同时通过 Golang 的并发处理能力，优化后台服务器的响应速度，确保在大规模并发情况下的流 畅直播体验。 视频回放的存储与处理问题: 直播视频和回放视频的存储需求量大，且需要快速响应用户的观看需求。视频需要支持不 同设备的播放，同时保证较高的画质。 解决方案: 使用分布式存储系统如阿里云 OSS 存储直播回放视频，并使用 HLS（HTTP Live Streaming）技术来处理 视频切片，确保流媒体能够自适应不同设备的网络环境。并通过视频转码服务，确保不同分辨率的视频在各种网络条 件下都能流畅播放。 直播预约与实时提醒系统问题: 手术直播需要按类型分类，并允许用户提前预约。但如何确保用户在直播前能够及时收 到提醒，且预约流程顺畅。 解决方案: 采用消息队列 Kafka 和定时任务调度系统来管理预约和提醒功能。通过*模板消息和推送通知实现对用户 的实时提醒，确保用户不会错过直播。并使用 Redis 缓存用户的预约信息，加快数据访问速度。 用户数据的隐私与安全问题: 作为医疗相关平台，涉及用户隐私和敏感数据（如手术信息、医生资料等）的保护，数据 安全性是非常关键的问题。 解决方案: 使用 HTTPS 协议对数据传输进行加密，保障数据在网络传输中的安全。同时引入 OAuth2.0 授权机制进行 用户身份认证，保证用户信息的安全访问权限。数据库层面，采用加密算法对敏感数据（如手术记录和个人信息）进 行加密存储，并定期进行安全审计和漏洞扫描，防止潜在的安全威胁