信用卡反欺诈模型分析平台，是一款专为金融行业打造，以智能科技对抗信用卡欺诈风险的创新平台。它依托先进的大数据处理技术，实时采集、整合海量信用卡交易数据，涵盖消费行为、交易地点、商户类型等多维度信息。借助机器学习与深度学习算法构建的反欺诈模型，平台能够精准识别正常交易与欺诈行为模式。通过对每一笔交易进行毫秒级分析评估，及时发现异常交易，如盗刷、套现等欺诈行为，并迅速触发预警机制。此外，平台还具备可视化分析功能，以直观易懂的图表展示风险态势，为风险管理决策提供有力支持，有效降低金融机构因信用卡欺诈造成的损失，保障用户资金安全与金融市场稳定 。

1.深度钻研 SSM(Spring + Spring MVC + MyBatis)框架。结合铁路货运业务的复杂逻辑和高并发特点，主导设计并搭建了网站核心模块架构。通过合理划分服务层次和模块边界，确保系统具备高内聚、低耦合的特性，为后续功能扩展和性能优化奠定坚实基础。 2.对数据库进行全面规划和设计。运用数据库分区、索引优化等技术手段，显著提升数据存储和查询效率。针对海量货运订单数据的存储和检索需求，精心设计数据库表结构和索引策略，使关键业务查询的响应时间缩短了 50% 以上。 3.独立负责多个重要功能模块的开发工作。包括货物托运订单管理、运输线路查询、物流信息跟踪等。在开发过程中，严格遵循代码规范和设计原则，确保代码的可读性、可维护性和稳定性。通过引入缓存机制和异步处理技术，有效减轻服务器压力，提高系统的整体性能和响应速度。 4.积极参与网站性能优化工作。运用性能监测工具对系统进行全面诊断和分析，找出性能瓶颈并及时解决。通过对代码的优化和服务器配置的调整，成功将系统的并发处理能力提升了 40%，保障了网站在业务高峰期的稳定运行。

基于微服务架构,利用Spring Cloud Gateway 构建网关服务，其作为整个平台的入口，发挥着至关重要的作用。通过配置 Gateway，依据业务规则对不同类型的请求进行精准路由，借助 Nacos 的服务发现功能，它能实时获取各微服务的地址信息，将请求准确无误地分发到对应的微服务实例，确保业务流程顺畅流转。在保障系统安全性方面，我借助多种技术手段实现全面的鉴权机制。利用 Spring Security 结合 JWT（JSON Web Token）技术，对请求进行身份验证，验证通过后，Gateway 会依据 Nacos 中配置的权限规则，进一步校验请求是否有权限访问相应的微服务资源，以此保障系统资源的安全访问。针对高并发场景，我引入 Sentinel 来实现有效的限流操作。在 Gateway 中集成 Sentinel，为不同的接口和微服务设定合理的流量阈值。当请求流量超过设定阈值时，Sentinel 会按照预设策略对请求进行处理，如直接拒绝、排队等待或降级处理，确保系统在高负载下仍能稳定运行，避免因流量过大导致系统崩溃。在微服务间的通信层面，Feign 发挥了关键作用。它基于 Spring Cloud OpenFeign 实现声明式的 HTTP 客户端调用，极大地简化了微服务之间的调用方式。开发人员只需创建接口并添加相应注解，Feign 就能自动生成实现类来完成服务间的通信，并且结合 Ribbon 实现客户端负载均衡，从 Nacos 获取服务实例列表，根据负载均衡算法选择合适的实例进行请求调用，提升了服务调用的效率和可靠性。 2. 交易引擎服务：基于socket通信技术，制定通信协议，采用多线程技术提高交易模块的并发性，建立完善的服务监控机制，监控常用的交易指标数据，完善运维报警机制，成功应对每日高达百万级的交易请求，保障系统稳定运行。 3. 自研规则引擎服务：为提高规则引擎的响应速度，基于 Drools 规则引擎基础上自研了规则扩展功能，实现灵活规则定制与实时计算。通过分布式架构，提高规则引擎的计算力并根据交易数据实时匹配规则，及时发现潜在欺诈风险并触发预警，有效提升欺诈检测的时效性与准确性，大大提高了欺诈识别准确率。 4. 自研特征变量平台：利用 SAS，redis等技术来解决实时计算