业务背景
懒人球搭是一款台球助教预约平台,让附近的学员和教练/助教能够快速预约教学、陪练,让学、打台球学台球变得更加简单、更有乐趣。
功能介绍
1.客户在微信小程序下单，助教收到客户下单信息(球馆地址、陪打时间)确认接单，前往球馆和客户确认订单、完成订单。
2.平台和当城市所有台球馆都会洽谈合作，客户默认选择就近下单，在附近的球馆就可以接单
3.约球计划属于兼职平台，和助教之间没有劳务关系，助教时间自由分配，如不想接单可在助教设置里设置为下线状态
2.平台和当城市所有台球馆都会洽谈合作，客户默认选择就近下单，在附近的球馆就可以接单
3.约球计划属于兼职平台，和助教之间没有劳务关系，助教时间自由分配，如不想接单可在助教设置里设置为下线状态
项目实现
项目周期3个月，我独立负责开发了项目的前端和后端部分，以及项目的部署上线。
主要使用技术栈：微信小程序、VUE3、threejs、element-plus、expressjs、mssql。
微信支付的对接
主要使用技术栈：微信小程序、VUE3、threejs、element-plus、expressjs、mssql。
微信支付的对接
示例图片视频
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电商平台商品推荐系统
本项目为电商智能推荐系统，包含用户画像构建、实时推荐引擎、效果追踪三大核心模块，系统日均处理请求量达500万次，在某头部电商平台上线后实现点击率提升30%，GMV增长15%。以下是具体功能实现：
1. 用户行为分析系统
核心功能：
通过埋点采集用户浏览、搜索、加购、下单等20+维度行为数据，建立分钟级更新的动态用户画像。
技术实现：
使用Flink实时计算框架处理行为日志流
基于MongoDB存储用户标签（如价格敏感度/品牌偏好）
采用TF-IDF算法解析搜索关键词语义
实际价值：
精准识别用户需求，为推荐算法提供高质量特征数据。
2. 多策略推荐算法池
核心功能：
支持协同过滤（CF）、深度学习（DNN）、热度补全等多策略混合推荐，通过AB测试动态选择最优模型。
技术实现：
离线训练：TensorFlow构建深度矩阵分解模型（训练集包含1.2亿条用户行为记录）
实时召回：Redis缓存Top-N候选商品集（响应时间<50ms）
多模型融合：通过逻辑回归动态调整各算法权重
实际价值：
新用户冷启动问题解决率提升65%，高价值用户复购率提高22%。
3. 分布式推荐服务
核心功能：
支持高峰时段每秒8000+次并发推荐请求，具备自动扩容和降级容灾机制。
技术实现：
微服务架构：Spring Cloud + Docker容器化部署
流量调度：Nginx加权轮询负载均衡
降级策略：本地缓存+默认商品池兜底
实际价值：
保障大促期间系统可用性达99.99%，服务器成本降低40%。
环境监测平台
1. 物联网设备接入与解析基于netty服务实现tcp以及udp二进制数据的解析
2.5G北斗信号接入与解析 基于mqtt协议接入北斗设备以应对恶劣环境
3.实现GB28181协议,支持各厂家视频设备接入
4.大屏一张图渲染展示
5.流媒体服务提供视频解码转播功能
平台电商
1. 具体功能模块
（1）用户端（消费者）
商品浏览与搜索：支持分类筛选、关键词搜索、智能推荐。
购物车与订单：支持多商品合并结算、优惠券抵扣、多种支付方式（微信/支付宝/银联）。
社交化购物：直播带货、拼团、限时秒杀、积分兑换。
会员体系：成长等级、专属折扣、会员日活动。
（2）商家端（B端）
商品管理：SKU管理、库存预警、批量导入/导出。
订单管理：订单处理、退换货、物流跟踪。
营销工具：优惠券、满减活动、分销推广。
数据看板：销售统计、用户画像、流量分析。
（3）平台管理（运营端）
用户管理：审核商家入驻、处理投诉。
活动运营：配置平台级促销活动（如双11、618）。
风控系统：防刷单、反欺诈、数据安全监控。
2. 主要功能路径
消费者下单流程：
用户登录 → 浏览商品 → 加入购物车 → 结算（选择地址/优惠券）→ 支付 → 订单生成 → 物流跟踪 → 确认收货/售后。
商家管理流程：
商家入驻申请 → 平台审核 → 商品上架 → 订单处理 → 发货 → 数据统计。
营销活动示例：
平台创建拼团活动 → 商家报名 → 用户参团 → 成团后发货。
建行大学（建设银行内部项目）-https://u.ccb.com/
1. 使用SpringMVC框架来实现模型层、视图层、控制层的管理，提高藕合。过滤器过滤不安全访问，拦截器对请求进行TOKEN权限校验。
2. 使用Spring框架的内置注解和IOC完成对象注入管理和容器管理。通过AOP切面来实现日志和异常管理。
3. 使用AKSK校验来保证和第三方接口交互的安全性问题，同时可以结合拦截器和AOP切面统一对需要AKSK校验的接口进行管理。
4. 使用SpringBoot框架和框架内部自带的tomcat进行快速开发，结合Maven对lib包的管理，将需要使用的pom文件依赖构建进来，提高开发效率。
5. 简单业务使用SpringDataJPA或MybatisPlus来实现JDBC的交互、复杂业务使用Mybatis实现JDBC的交互。
6. 由于项目庞大，功能模块较多，使用SpringCloud来进行微服务管理，每个模块单独分为一个服务，这样服务之间用过Feign外呼或者HttpClient交互，保证模块之前尽可能的藕合，不用相互影响，利于维护。
7. 通过SpringBatch和XXL-JOB来实现分布式数据批处理，保证数据处理的有效性和安全性。XXL-JOB的图形化可配置界面更利于定时任务的维护及管理。
8. 通过Druid结合Mysql和Oracle来生成数据库连接池，保证多数据源的使用性，Druid的管理界面还可以查询每个SQL的日志管理，方便问题跟踪。
9. 使用Nacos完成分布式服务注册和配置管理，开发人员可以根据不同的开发环境对应不同的配置信息，方便多环境开发，提高开发效率。比如application-dev.yml、application-sit.yml、application-prod.yml。
10. 使用Redis做数据缓存处理，减轻数据库的访问压力，防止高并发。做好Redis数据有效期的设置和布隆过滤器的设置，防止大批量失效或访问到空的情况导致缓存穿透、缓存雪崩等情况，Redis数据备份采用AOF和RDB的双模式，保证备份数据能快速恢复的同时数据还具有的完整性。通过Redis Cluster实现分布式集群，节省内存。
11. 对于部分功能通过RabbitMQ进行异步处理，减少接口返回等待时间，提高接口响应效率，比如用户登录的时候需要给这个用户增加积分并发送短信，那么在校验用户登录成功的时候就可以异步调用消息队列来执行增加积分和发送短信的功能，然后直接返回接口，不用等待异步的操作。采取ACK手动确认的形式防止队列没有被成功消费，同时判断执行唯一编号来判定重复消费的行为。编写config配置类的时候实行消息持久化。
12. 通过Flyway做数据脚本管控，保证SQL执行的安全性和可追溯性，同时也能保证数据库的安全性，防止员工私自在堡垒机直接执行未验证的SQL语句， 防止数据库崩坏导致不可用。
星巴克-智慧门店
1. 参与项目的需求分析，评审，数据库建模，技术选型，架构设计；
2. 负责 PDA 客户端单据模块和基础数据相关接口开发（查询单据 TODO 列表，单据提交，门店物料基础数据，用户功能权限开关等）
3. 负责 PDA 客户端对接 JoyWork 平台二维码登录接口开发（获取 app_access_token ，生成二维码，获取 ticket ，基于 Shiro 和 Redis 实现登录认证，会话存储）
4. 负责平台WEB端运维管理系统的后台代码开发(系统管理，权限管理，主数据维护，平台日志管理， Excel 导入导出，文件上传下载等)
5. 负责平台上游门店基础数据接收和门店库位设备数据下发（基于 Kafka 进行消息的监听和推送）
6. 负责平台打印机远程管理相关代码开发（基于 CompletableFuture 实现打印机证书多线程异步批量校验上传和推送，基于Socket编程实现打印机指令发送）
7. 负责平台业务日志的记录和错误邮件发送以及单据重推（基于 SpringAOP 实现平台业务日志的统一记录和错误告警邮件发送和单据重推）
8. 负责后台定时任务相关代码研发（基于 Quartz 实现定时任务， Redis 加分布式锁保证定时任务只有一台机器执行）
9. 负责平台大数据量单据表的分表操作和后台分表策略相关代码开发（基于 ShardingJdbc 配置的多数据源和分表策略）
10. 负责平台后台项目的生产部署发布（生产应用停机， 增量 SQL 整理并执行，重启应用
帮助文档
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