整个项目，版本迭代，都由我负责带领团队完成。C端*小程序包含微商城、社交版块包含短视频和活动，营销规则加入社团长推广模式，B端包含商家端后台和商家端APP，平台包含后台管理平台。架构SAAS模式

天天吃货电商系统前端使用 Jquery、vue.js，后端使用 SpringBoot、SpringMVC、Mybatis 开发，集成 swagge r 接口文档，支持*和支付宝支付。 单体到高可用集群搭建（容器使用 Docker）：Nginx 集群使用 LVS+Keepalived+Nginx 实现高可用集群搭建；R edis 集群利用三主三从集群模式搭建，并集成 Redis 哨兵机制；用户分布式会话使用 CAS 单点登录实现；搭 建分布式搜索引擎 Elasticsearch，实现商品分页搜索与高亮，商品搜索排序等；分布式文件系统使用 nginx fastdfs 实现用户头像和商品图片上传与修改，并集成阿里 OSS；分布式消息队列使用镜像模式搭建 RabbitMQ 集群架构，并实现下单、扣库存、支付可靠性投递；使用 Zookeeper 集群加 kafka 节点集群搭建海量日志收集 高可用系统，使用 log4j2 做日志输出，FileBeat 日志收集，kafka 日志消息投递，logstash 日志过滤，elas ticsearch 日志持久化，kibana 日志可视化；使用 curator 分布式锁和 redisson 分布式锁解决超卖现象；使 用 Sharding-Jdbc 实现读写分离，分库分表；使用雪花算法实现分布式 ID，解决由于分库分表引起的 id 在全 局不唯一，两个分片出现相同的 id，导致业务混乱等问题；基于本地消息表和 MQ 的最终一致方案（RocketM Q）解决分布式系统中，业务拆分成多个数据库，无法统一事务，造成数据不一致的问题；使用 token、redi s、redisson 分布式锁解决订单支付幂等性问题；基于 Redis+Luas 的分布式限流策略解决电商系统连接数和 Q PS 过高限流解决方案。 单体到微服务项目改造：通过抗压维度和业务维度两个维度对之前单体项目领域模块拆分，拆分为搜索模块、 商品模块、购物车模块、权限模块、用户模块、订单模块； 集成服务治理-Eureka 搜索中心、商品中心、购物车中心、权限中心、用户中心、订单中心；集成负载均衡-R ibbon 七种策略实现购物车、商品中心、订单中心高可用；集成服务间通信与调用-Feign 实现在用户模块对购 物车和商品中心、订单中心的调用；集成服务容错 Hystrix 对订单模块 Feign 接口降级配置；集成分布式配置 中心 Config，对搜索中心、商品中心、购物车中心、权限中心、用户中心、订单中心改造，并使用非对称加 密算法加密；集成 BUS-消息总线对配置中心实现自动推送；集成服务网关-Gateway 对权限认证-分布式 Sessi on 替换成基于 jwt 的网关层鉴权服务，对服务端各类异常做统一处理；集成服务调用链追踪-Sleuth，搭建 Zi pkin 服务端，Sleuth 集成 Zipkin，集成 ELK 实现日志搜索；集成消息中间件-Stream 实现批量强制用户 Logo ut、关闭超时订单；集成 Sentinel 整合 Apollo，实现对订单接口流量防控。 部署： 使用 Docker 部署 Nginx、Redis、Elasticsearch、fastdfs、RabbitMQ、kafka、RocketMQ 等集群环境；使用 K8S 对微服务的部署。

该项目后端使用SpringBoot、SpringMVC、Mybatis-Plus开发，数据库使用mysql，内存数据库使用redis，集成swagger接口文档，App使用uni-app HBuilder X开发工具。