在北京图盟科技有限公司担任技术总监期间，我负责了智能出行引擎-全网模型（数据融合）项目，这是一个旨在通过数据融合技术提升交通管理效率的大数据平台。项目主要分为以下几个功能模块： 数据融合与处理：整合不同来源的交通数据，进行清洗、过滤和融合，为决策提供数据支持。 大数据分析：利用大数据处理技术，如Hadoop、Hive和Spark，对海量数据进行分析和聚合。 搜索引擎集成：通过Elasticsearch实现海量数据的高效搜索和分析。 微服务架构设计：采用Spring Cloud微服务架构，实现系统的高可用和高性能。 在这项工作中，我负责了以下任务，并使用了以下技术栈： 架构设计与优化：设计系统的微服务架构，确保系统的可扩展性和稳定性。 技术团队管理：领导技术团队，指导团队成员进行技术选型和编码实践。 数据平台建设：构建数据平台，实现数据的高效处理和存储。 通过这些努力，我们成功地构建了一个能够处理海量交通数据的平台，为交通管理中心提供了实时的决策支持。同时，我们也提升了数据处理的效率和准确性。 难点及解决方案： 在项目过程中，我们遇到了数据融合和处理的挑战，特别是如何处理和分析来自不同来源的海量数据。我们通过以下措施解决了这些难点： 数据标准化：建立统一的数据标准，确保不同来源的数据能够无缝融合。 分布式计算：利用分布式计算框架，如Spark，处理大规模数据集。 缓存与索引优化：通过缓存和索引技术，提高数据查询的速度和效率。

在保险极客担任系统架构师期间，我主导了核心业务系统的升级改造项目，这是一个关键的技术转型，旨在将公司的业务系统从PHP迁移至Java，以提高系统的稳定性、扩展性和开发效率。项目主要分为以下几个功能模块： 技术架构转型：负责将单体架构迁移至基于Spring Cloud Alibaba的微服务架构，实现服务的模块化和独立部署。 服务治理与稳定性：设计并实施服务治理策略，包括服务注册与发现、配置管理、负载均衡和熔断降级，以确保系统的高可用性和稳定性。 CI/CD流程建设：建立持续集成和持续部署的流程，通过自动化测试和部署，提高软件交付的速度和质量。 监控与日志体系：构建立体监控体系，包括日志监控、链路追踪和告警系统，以实现对系统运行状态的全面监控。 在这项工作中，我负责了以下任务，并使用了以下技术栈： 技术选型与架构设计：选择适合的微服务框架和中间件，设计系统的整体架构。 核心代码实现：负责关键模块的编码工作，确保代码质量和系统性能。 技术团队领导：指导团队成员，提升团队的技术能力和工程实践。 通过这些努力，我们成功地完成了技术转型，实现了服务的快速迭代和部署，显著提升了系统的稳定性和可维护性。同时，我们也建立了一套完善的DevOps体系，提高了研发效率。 难点及解决方案： 在项目过程中，我们面临了技术栈转换的挑战，特别是如何平滑地迁移现有业务逻辑。我们通过以下措施解决了这些难点： 渐进式迁移：分步骤迁移服务，先从边缘服务开始，逐步过渡到核心服务。 代码重构：对现有代码进行重构，提高代码的可读性和可维护性。 自动化测试：建立自动化测试体系，确保迁移过程中不引入新的错误。

在担任kucoin数字货币国际交易所的Java技术专家期间，我主要负责了交易所全站流量模型的设计与优化，这是一个关键的技术项目，旨在提升交易所的性能和用户体验。项目分为以下几个核心功能模块： 1. **流量模型构建**：负责建立和优化交易所的流量模型，确保在高并发交易场景下，系统能够稳定运行，同时提供实时的流量监控和分析。 2. **服务治理与稳定性保障**：设计并实施服务治理策略，包括服务发现、负载均衡、熔断与降级，以及流量控制，以保障服务的高可用性和稳定性。 3. **监控与告警体系**：构建全面的监控体系，包括日志监控、分布式链路追踪，以及基于Prometheus的监控告警系统，确保能够及时发现并解决潜在问题。 4. **性能优化**：针对核心交易链路进行性能优化，包括但不限于网关优化、消息中间件的选择与优化，以及数据库和缓存策略的调整。 在这项工作中，我使用了以下技术栈： - **云原生技术**：利用Kubernetes和Docker进行容器化部署，提高系统的弹性和可伸缩性。 - **微服务架构**：采用Spring Cloud Alibaba进行微服务架构设计，实现服务的独立部署和快速迭代。 - **消息中间件**：自研基于Netty和Protobuf的消息中间件，替换Kafka，提升量化交易相关核心链路的性能。 - **监控与告警**：整合OpenTelemetry、Prometheus、Grafana等工具，实现全面的系统监控和实时告警。 通过这些技术实践，我成功地将kucoin open-api网关的性能提升了5倍，并将网关在核心交易链路的性能损耗降低至10%以下。这些优化显著提高了交易所的处理能力和用户满意度，同时也提升了公司在数字货币交易领域的竞争力。 难点及解决方案： 在项目过程中，我们遇到了一些技术难点，例如如何在不中断服务的情况下进行性能优化，以及如何处理海量数据的实时分析和处理。为了解决这些问题，我们采取了以下措施： - **渐进式优化**：通过逐步实施优化措施，确保每次变更都有充分的测试和监控，以最小化对用户的影响。 - **数据驱动决策**：利用流量模型和监控数据来指导优化方向，确保每次优化都有明确的目标和预期效果。 - **技术创新**：探索并引入最新的技术解决方案，如基于OpenTelemetry的流量模型构建，以及自研消息中间件，以提高系统性能。 通过这些努力，我们不仅解决了技术难题，还为公司带来了显著的业务价值。