toc平台电商社交APP-天猫校园-社交找搭子
2025-10-09 16:40:09
行业：电商、社交
载体：安卓APP、IOS APP
技术：Java、Spring Boot、Spring Cloud
业务和功能介绍
天猫校园聚焦校园场景，为高校师生提供新零售购物、校园共享设备等综合服务，覆盖学习生活多方面需求；旗下找搭子项目通过搭建兴趣社交互动场景，有效增强用户使用粘性与活跃度，为平台后续商业化发展奠定基础。
项目实现
技术: JDK17、DDD、 Pandora Boot、Spring Boot 2、HSF(RPC)、R/LDB(Tair)、Diamond/Switch、
MetaQ(RocketMQ)、ODPS(离线数仓、实时计算等)、VVP(Flink)、Opensearch(Es)、Tisplus(检索)、TDDL(分库分表)等
职责：
作为校园社交内容领域的核心技术人员，主导并完成了从0到1的“找搭子”核心社交玩法开发，覆盖近数十万DAU。负责底
层帖子、评论、话题、Feed流等核心模型的设计与实现，以及站内营销投放模块的开发。系统在校园热门活动期间，稳定支
撑日均数十万用户访问；
多次担任项目PM，负责需求协调、进度推动，在项目时间紧迫的情况下，组织团队按时、高质量完成交付;
具备丰富的线上疑难问题排查经验，成功解决过高并发场景下的数据库死锁、慢SQL查询等性能瓶颈问题;
参与以及负责AI大模型在社区提效工具及娱乐化场景的应用开发;
成果:
1.提升查询框架易用性: 针对集团Tisplus组件使用缺乏扩展性、可读性痛点，参照MyBatis-Plus语法设计并实现了Lambda
风格的查询Starter组件，显著增强了代码可读性与开发效率。
2.高并发计数模型设计: 主导设计了校园社区帖子、评论、个人主页等多维度、大数据量场景的计数模型；运用最终一致性
思想，创新性采用 实时缓存计数 + 离线数据校准 方案，有效提升了系统在高并发下的稳定性与用户操作流畅度；
3.保障缓存操作原子性: 针对Redis的多次缓存操作场景，引入Lua脚本(eval/evalsha)执行，确保了复杂操作的局部原子
性，防止数据不一致；
4.优化评论删除性能: 针对多级评论数据删除操作耗时长的问题，利用最终一致性思想，通过MetaQ进行异步化处理，并结
合自旋重试机制确保子评论数据的可靠删除，将操作RT控制在100ms以内；
5.构建可扩展Feed流体系: 主导设计了校园社区Feed流系统。借鉴Twitter Feed流设计理念，采用Timeline时间轴模型及推
拉结合模式。初期使用TDDL进行写流量预备，并规划后期迁移至集团Tablestore以应对海量数据读写挑战。
6.解决Feed流乱序问题: 针对关注Feed流（涉及关注、取关/拉黑、发帖、删帖等操作）的复杂时序依赖，采用MetaQ顺序
消息与顺序消费机制，有效处理了业务逻辑的消费乱序问题，并避免了锁竞争；
7.实现高效PV/UV统计: 为热议话题设计PV/UV统计功能。初期采用 实时缓存累加 + 阈值批量入库 方案(评估并排除了
HyperLogLog、BloomFilter)，后期通过预留日志接入VVP(Flink)实现更精准的实时数据统计；
等
MetaQ(RocketMQ)、ODPS(离线数仓、实时计算等)、VVP(Flink)、Opensearch(Es)、Tisplus(检索)、TDDL(分库分表)等
职责：
作为校园社交内容领域的核心技术人员，主导并完成了从0到1的“找搭子”核心社交玩法开发，覆盖近数十万DAU。负责底
层帖子、评论、话题、Feed流等核心模型的设计与实现，以及站内营销投放模块的开发。系统在校园热门活动期间，稳定支
撑日均数十万用户访问；
多次担任项目PM，负责需求协调、进度推动，在项目时间紧迫的情况下，组织团队按时、高质量完成交付;
具备丰富的线上疑难问题排查经验，成功解决过高并发场景下的数据库死锁、慢SQL查询等性能瓶颈问题;
参与以及负责AI大模型在社区提效工具及娱乐化场景的应用开发;
成果:
1.提升查询框架易用性: 针对集团Tisplus组件使用缺乏扩展性、可读性痛点，参照MyBatis-Plus语法设计并实现了Lambda
风格的查询Starter组件，显著增强了代码可读性与开发效率。
2.高并发计数模型设计: 主导设计了校园社区帖子、评论、个人主页等多维度、大数据量场景的计数模型；运用最终一致性
思想，创新性采用 实时缓存计数 + 离线数据校准 方案，有效提升了系统在高并发下的稳定性与用户操作流畅度；
3.保障缓存操作原子性: 针对Redis的多次缓存操作场景，引入Lua脚本(eval/evalsha)执行，确保了复杂操作的局部原子
性，防止数据不一致；
4.优化评论删除性能: 针对多级评论数据删除操作耗时长的问题，利用最终一致性思想，通过MetaQ进行异步化处理，并结
合自旋重试机制确保子评论数据的可靠删除，将操作RT控制在100ms以内；
5.构建可扩展Feed流体系: 主导设计了校园社区Feed流系统。借鉴Twitter Feed流设计理念，采用Timeline时间轴模型及推
拉结合模式。初期使用TDDL进行写流量预备，并规划后期迁移至集团Tablestore以应对海量数据读写挑战。
6.解决Feed流乱序问题: 针对关注Feed流（涉及关注、取关/拉黑、发帖、删帖等操作）的复杂时序依赖，采用MetaQ顺序
消息与顺序消费机制，有效处理了业务逻辑的消费乱序问题，并避免了锁竞争；
7.实现高效PV/UV统计: 为热议话题设计PV/UV统计功能。初期采用 实时缓存累加 + 阈值批量入库 方案(评估并排除了
HyperLogLog、BloomFilter)，后期通过预留日志接入VVP(Flink)实现更精准的实时数据统计；
等
示例图片视频
相似推荐
陶瓷打印ai调色应用
是一款专为陶瓷打印等场景设计的高精度色彩分析与自动校色工具。它通过对比“标准样板的扫描件”与“当前批次的扫描件”，精确计算出色彩偏差，然后将此偏差应用于“当前稿的原始电子文件”，从而生成一个经过校正的、符合标准样板色彩的新电子文件，用于后续打印和烧制。
智能制造管控系统
背景;
1、解决产品生产的全流程中，所有工序节点编排、测试结果校验、发货质量判断、异常流程处理等自动化生产问题。
2、解决人工盘点混乱问题。
功能;
1、产品工艺流程图绘制，支持网关、监听器等状态校验功能。
2、工序测试结果校验功能，根据不同工序通过标准，判断测试结果是否合格。
2、工序流流转判断功能，根据节点监听器，判断是否能流转到下一个节点。
3、发货管控功能，判断是否满足发货条件。
4、生产盘点、统计功能。
5、异常生产问题处理，如回退、节点跃迁、重流等异常问题。
工业设备振动监测终端-振动哨兵Demo
针对小型工业电机、泵类设备缺少低成本状态监测手段的问题，设计一款本地化振动监测终端。通过加速度传感器采集振动信号，STC/STM32单片机完成ADC采样、滑动窗口滤波和特征提取，运行轻量级TinyML分类模型，判断设备当前状态为“正常”或“异常”。结果通过串口发送至迪文触屏实时显示，支持阈值告警、历史记录查询。目标是在无上位机、无云端的条件下实现离线监测，降低部署成本。
项目是基于ssm框架结合jq、html等技术实现移动客服业务受理后台-中移****业务受理
1、该系统为全国客服及互联网渠道的核心业务系统，承载家庭宽带、跨省宽带、全屋 WiFi 及智能门锁等产品的线上办理。系统采用 Spring + Dubbo 微服务架构，结合 Redis 与 RocketMQ
/Kafka 消息中间件，支撑全国多省份高并发、高可用的业务交互与数据沉淀。
Modbus PLC数据采集工具
车间PLC设备产生的运行参数，人工记录采集费时费力。本工具基于Modbus RTU/TCP协议，实现Windows电脑和PLC通讯，自动实时采集设备寄存器数据。将采集到的电流、温度、产量等参数存入本地SQLite数据库；支持历史数据查询，电脑双击运行，无需复杂环境部署，适合车间现场部署使用。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服