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## 挑选展示3个历史项目

1、电商平台重构与优化
我的角色：高级工程师，负责系统架构设计、核心模块开发与性能优化
项目背景：随着公司业务的快速发展，原有的电商平台系统出现性能瓶颈，用户体验不佳，需要进行重构与优化。
技术栈：
后端：使用 Java 语言和 Spring Boot 框架进行系统重构
数据库：优化 MySQL 数据库设计，提高查询效率
缓存：引入 Redis，实现热点数据的快速访问
搜索：集成 Elasticsearch，提高商品搜索的速度和准确性
消息队列：使用 Kafka 进行异步消息处理，提高系统响应速度
前端：采用 Vue.js 框架构建响应式用户界面
部署：利用 Docker 和 Kubernetes 实现自动化部署和管理
项目成果：成功完成了电商平台的重构与优化，性能瓶颈得到显著解决。系统在高并发场景下表现稳定，成功支撑了公司的大促活动。用户体验得到大幅提升，根据用户反馈，页面加载速度和响应效率得到显著改善。项目得到了公司领导和客户的认可，并为团队赢得了技术创新奖。
2、交易风控规则引擎
我的角色：技术经理，负责项目架构设计、核心模块开发和团队协作管理
技术栈：
规则引擎：使用 Drools 实现灵活可扩展的规则管理
数据存储：采用 MongoDB 存储规则和风险数据，支持快速查询和更新
服务端：使用 Java 语言和 Spring Boot 框架构建 RESTful API
客户端：采用 Angular 构建动态规则配置界面
部署：利用 Docker 和 Kubernetes 实现自动化部署和管理
项目成果：设计并实现了基于 Drools 的规则引擎，支持灵活定义、管理和执行风险控制规则；成功交付了一个高效、可扩展的风险控制规则引擎，满足了实际业务的需求，有效降低了风险管理成本。
3、企业数据集成平台
我的角色：技术总监，负责技术选型、方案设计审阅，团队建设和管理，跨部门沟通和资源管控
项目背景：随着企业业务的快速发展，各个部门和系统之间的数据孤岛问题日益严重。为提高数据利用率和业务流程的协同效率，公司决定开发一个企业级数据集成平台。
技术栈：
数据集成引擎：使用 Apache Nifi 构建灵活的数据处理流程
数据存储：采用 Apache Kafka 作为实时数据流处理的中间件，以及 Hadoop HDFS 和 Amazon S3 用于大数据存储
数据仓库：利用 Apache Hive 和 Spark SQL 进行数据分析和数据仓库操作
调度系统：使用 Apache Airflow 进行数据处理任务的调度和管理
监控与报警：集成 Grafana 和 Prometheus 进行实时数据监控和报警
数据展示：使用ECharts、CSS3、Canvas等技术实现大屏的布局、样式和动画效
项目成果：实现了跨部门和系统的数据整合，输出的API在多个业务场景中得到了应用，显著提高了数据利用率和业务流程的协同效率。