项目背景： 在该项目中，我作为Java 后端开发工程师，参与开发了一个面向仓储物流管理的系统，主要功能涵盖仓储管理（WMS）、物流配送、路径优化、以及基于 GIS（地理信息系统） 的可视化监控和实时调度。 项目职责 1. 仓储管理模块开发： 设计并开发了仓库的库存管理系统（WMS），负责管理入库、出库、盘点、库位分配等核心流程。 利用 MySQL 数据库实现库存状态的实时更新和追踪，确保多仓库间库存数据的同步和一致性。 2. 物流配送与路径优化： 集成 GIS 服务，为配送车辆提供路径规划、实时路况和距离计算等功能。 实现了配送路径的动态调整：通过分析实时路况数据和配送目的地位置，提供最佳配送路径选择，减少配送时间和成本。 使用 Dijkstra 和 A*算法 进行最优路径规划，结合多条件约束（如时间窗、优先级），对多仓库和多车辆的配送任务进行优化调度。 3. GIS 地理信息集成与可视化： 使用GIS相关开源库，开发了物流网络的实时监控系统，可以展示全国多个仓储中心、配送车辆、物流节点的地理位置信息。 实现了地图上的实时轨迹跟踪功能，能够实时获取和显示配送车辆的位置信息，并根据 GPS 数据计算出配送进度。 与第三方地图API集成，获取配送区域的实时路况数据，用于优化配送线路。 4. 订单与物流管理模块： 负责实现从订单生成到发货配送的完整业务流程，订单状态可在系统中实时更新，支持自动调度和多仓协同。 设计并实现了订单跟踪系统，通过订单号实时查询订单的发货、配送、签收状态，系统同时支持异常订单的自动告警与人工干预。 对接多个第三方物流平台的 API（如顺丰、京东物流、菜鸟网络），确保物流信息的准确同步和配送进度的可追踪性。 5. 性能优化与高并发处理： 为应对仓储系统的高并发访问，使用 Redis 实现了关键数据的缓存机制，提高了系统的响应速度，并降低了数据库的压力。 在高峰期数据量暴增时，通过 Kafka 实现了异步消息队列，用于订单状态、物流节点信息的异步处理，避免了系统的阻塞。

项目背景： 该项目是一个为电商平台设计的仓储管理系统，旨在通过高效管理仓库中的货品库存、入库、出库、盘点等业务流程，提升仓储作业的准确性与效率。系统需要处理大规模并发请求，支持多仓库、多渠道的订单发货，并对接外部物流平台。 主要职责： 1. 仓库入库与出库管理： 设计并实现了高效的入库和出库管理模块，支持货品从供应商的收货入库流程，及电商订单发货出库流程。 系统支持多种入库类型（采购入库、调拨入库、退货入库），并通过扫描条码及批次管理保证入库数据的准确性。 针对出库管理，实现了订单的智能化拣货、打包和发货流程。系统对接了电商平台的订单数据，实时生成发货指令，并通过智能分配算法优化拣货路径，提高出库效率。 2. 库存管理与同步： 开发了精准的库存管理模块，实现库存的实时查询、更新及同步功能。系统支持多仓库、多库位管理，每件商品的库存信息会在系统内实时更新，并定期同步至电商平台。 为了应对高并发情况下的库存冲突，采用了缓存机制，通过在缓存层操作库存数据，减少了数据库直接操作的频次，提升了库存查询的响应速度。 在库存扣减时引入了分布式锁机制，避免并发场景下的库存超卖问题。 3. 盘点管理： 实现了全仓库和局部库位的盘点管理功能。通过对商品批次的盘点及数据核对，系统支持在线盘点与离线盘点两种模式，确保数据的准确性与一致性。 盘点数据完成后自动更新库存，并生成详细的盘点报告，方便仓库管理员对差异进行分析和处理。 4. 订单发货与物流对接： 针对不同的电商平台订单，实现了多渠道订单同步及自动生成发货单功能。发货单生成后，系统根据仓库库位的存货情况，智能分配拣货任务，并通过扫描条码验证货品正确性，减少人为操作错误。 系统与多家物流平台（如顺丰、京东物流、菜鸟等）进行了对接，实现了自动生成快递单号、物流信息查询及状态跟踪功能。 5. 高并发订单处理与异步任务调度： 针对大促销活动等高峰期，系统通过引入消息队列技术处理大批量的订单发货请求，确保高并发情况下，订单能被平稳处理，避免仓库的处理能力瓶颈。 系统的入库、出库、库存同步、物流状态更新等操作均通过异步处理机制进行，避免了直接访问数据库产生的性能瓶颈，确保系统高效运行。 6. 系统监控与异常处理： 通过集成监控工具对仓储系统的各类操作进行实时监控与报警，

项目背景： 该项目为一个多渠道的电商订单管理系统，整合了多个电商平台（如淘宝、京东、拼多多）的订单处理与库存管理，支持订单同步、库存更新、支付状态同步、物流对接、报表生成等功能。系统需在处理高并发的情况下确保订单数据的准确性，同时与外部系统（ERP、物流、支付平台）无缝集成。 主要职责： 1. 系统架构设计与实现： 负责系统的总体架构设计，基于Spring Cloud搭建微服务架构，实现服务发现、负载均衡、路由等功能。 设计了订单、库存、物流等核心模块，确保系统在高并发场景下的稳定性和可扩展性。 使用Docker和Kubernetes进行容器化部署与服务编排，保证系统在不同环境中的快速部署与水平扩展。 2. 订单处理模块开发： 实现从多个电商平台同步订单数据的功能，通过定时任务和接口方式获取各平台的订单，并将订单数据持久化到系统数据库。 处理订单状态的全生命周期管理（如“待支付”、“已支付”、“已发货”等），基于电商平台的支付状态和发货通知更新OMS中的订单状态。 开发订单拆分与合并功能，基于库存情况、物流需求进行智能订单处理，提升订单履约效率。 3. 支付状态同步与订单确认： 实现从第三方电商平台同步支付状态的功能。当用户完成支付后，电商平台会将支付成功通知同步到OMS系统，OMS系统根据支付状态更新订单为“已支付”。 设计了异步回调处理机制，确保支付状态回调的幂等性，避免重复更新订单状态。 支持部分支付与支付失败的状态管理，确保订单的正确处理。 4. 库存管理与同步： 设计了高性能的库存锁定与释放机制。基于支付状态确认，确保订单支付成功后准确锁定库存，防止超卖问题。 使用Redis作为库存缓存层，实现了库存的高效查询与实时同步，降低数据库负载，并在电商大促活动期间通过分布式锁和消息队列削峰。 与外部ERP系统对接，确保库存状态的跨系统一致性。 5. 物流与发货管理： 实现与第三方物流平台的对接功能，OMS系统在确认订单支付后，将发货请求同步至物流系统，并跟踪物流状态。 开发了发货状态追踪与物流信息更新功能，确保物流状态的实时性，用户可通过OMS系统查询物流信息。 6. 高并发与性能优化： 通过Redis缓存、数据库索引优化、MySQL读写分离技术提升了系统性能，保证高并发场