大数据查询

1.对于一些打款或者租车公司，业务开展之前需要先检查用户或者用户的企业信用是否符合要求，这时需要查询用户或者企业的大数据。
2.本系统的功能就是查询用户或者企业的大户据信息，本系统对接了多个大数据平台，比如微风企，同盾，百融等。提供在小程序或者web上进行查询下载查询报告支付查询费用等功能。
3.本系统易于拓展，系统提供了一些默认的查询数据项，当数据提供商系统升级，增加了数据查询项目或者删减了数据查询项目，我们系统只需要简单修改下配置，就能立即匹配完成。
4.本系统提供了自定义购买套餐，可以自由配置套餐规则，自由上下架。

后端服务:数据采集、清洗、存储、接口服务、权限控制 Java + Spring Boot/Spring Cloud + MyBatis-Plus + Redis + MySQL + Elasticsearch + Nacos
Web前端:管理后台、数据可视化、查询结果展示、用户管理 Vue3 + Element Plus + ECharts + Axios
微信小程序:移动端查询、快捷授权、轻量化结果展示 微信原生小程序框架 + WXML/WXSS + 云开发能力

微服务拆分：将系统拆分为用户服务、数据查询服务、权限服务、日志服务等独立模块，降低耦合度，便于迭代与扩容。
前后端分离：Web 端与小程序端通过统一 API 网关与后端交互，前端专注于用户交互，后端专注于业务逻辑与数据处理，提升开发效率。
缓存优化：对高频查询数据使用 Redis 缓存，结合 Elasticsearch 实现高效检索，降低数据库压力，提升查询响应速度。
数据安全：所有敏感数据均进行脱敏处理，接口采用 JWT 鉴权，结合 IP 白名单与请求频率限制，保障数据访问安全。

我主要负责后端核心服务开发、数据查询模块优化、接口安全设计及小程序端对接适配

1. 多源数据格式不统一，数据校验与清洗复杂 不同数据源返回的字段格式、编码、数据精度不一致，直接导致查询结果混乱，甚至接口报错 设计统一的数据清洗与转换工具类，对所有接入的数据源定义标准字段映射与校验规则，新增数据源时仅需配置映射规则，无需修改核心业务代码；同时增加数据异常监控，对格式不兼容的请求自动记录日志并告警
2. 高频查询导致数据库压力过大，接口响应超时 系统上线初期，高峰时段数据库 CPU 占用率持续超过 90%，部分查询接口响应超时率超过 10% 引入 Redis 缓存对高频查询结果进行缓存，设置合理的过期时间（如 5 分钟），对热点数据实现缓存预热；同时对查询 SQL 进行优化，添加必要索引，将复杂查询拆解为分步查询，结合 Elasticsearch 实现大数据量快速检索，最终数据库 CPU 占用率稳定在 30% 以内
3. 微信小程序端请求跨域、授权适配问题 小程序端请求后端接口时出现跨域报错，且小程序授权登录与系统原有用户体系不兼容，无法直接对接 后端配置 Nginx 反向代理，解决跨域问题；同时新增小程序专属授权接口，实现微信授权信息与系统用户的绑定逻辑，生成统一的 JWT 令牌，让小程序与 Web 端共用同一套鉴权体系，无需单独维护用户权限
4. 数据脱敏不彻底，存在敏感信息泄露风险 初期数据脱敏仅对部分字段进行简单替换，部分场景下仍会泄露手机号、身份证号等敏感信息 实现全局数据脱敏拦截器，在接口返回结果前对所有敏感字段进行统一脱敏处理（如手机号显示前 3 后 4、身份证号显示前 6 后 4），并配置脱敏开关，支