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V2EX

我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 老运维 share 一个运维平台 看到有公司考核 token 指标,很好奇大家上个月的 AI 账单是多少 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? 现在还有什么渠道可以稳定安全地使用 Claude 吗? 上海漕河泾内推,本组有 2 个 hc,一个后端,一个前端,预算都是 20k 左右,不打卡,氛围好 如果 V2EX 上有一组不永久保存聊天记录(比如只保存 7 天或者 24 小时)的聊天室,那么会开启哪些有用或者有趣的可能? gemini cli 貌似挂了,一直返回 403 第一次在自媒体上赚到钱 收集了最近在使用的低价 GPT, Gemini,邮箱等 AI 会员的小店合集 讨论个大实话:现在企业还在说 AI 编程提效 20%, 30%的,真的太落后,没用懂 AI。因为包括很多前沿公司,已经狂奔到提效 200%-500%的情况 [招聘][远程][币安] 前端/后端/QA/iOS/Android 至少 3 年以上经验 目前有大量 HC 欢迎投递 Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 面试的时候好像遇到钓鱼了,给各位避个坑 cursor 年续费 22 号到期, 自动续费是否还是老的计次套餐呢 被两件破事毁掉的一下午,琐碎的内耗消磨人的精力 使用 Planet 存储 Codex 的会话或者重要信息 如果业务部门领导不要你开发功能,而是要求你教会它用 claude code 开发功能,你会怎么做? 分享一个 MacOS 接绿联 CM818 USB 转 DP 转接器使用感受 我的 HR 朋友 10 年老 Java ,非全大专,大家帮忙看看简历 开源了一个 AI 口语练习工具,音素级发音评分,完全免费可自部署 V2EX 上有哪些你觉得很有趣、印象深刻的妹纸? 字节为啥不出个国内版 Vercel? 有在大马的朋友吗? 问个运营商问题 你们在有领导的公司大群发过的最大胆的消息是什么 公司裁员,目前没有工作。想试试摆摊,做一个移动鲜啤打酒车 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 只有我一个人觉得 codex 不好用?
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whtclx · 2026-02-28 · via V2EX

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个人简历
个人信息
当前状态:随时到岗
意向城市:广州
求职意向:Java 开发工程师
联系方式:电话: **** | 邮箱: ***
专业技能
架构与微服务:深度实践 Spring Cloud Alibaba 生态,具备 Seata 分布式事务治理及 Sentinel 流量防护;熟悉 Docker/K8s 容器化部署与编排 。
高并发与中间件:驾驭 Redis 集群与多级缓存架构设计;灵活运用 RabbitMQ 实现核心业务解耦;熟悉常用 IO 模型与网络通信原理,具备高并发场景下通过分布式锁、唯一指纹等手段实现多重幂等控制的实战经验 。
数据存储与调优:掌握 MySQL/PostgreSQL 调优与锁机制;具备 ShardingSphere 分库分表及 SeaweedFS 海量小文件存储方案落地经验;主导过亿级数据平滑迁移 。
性能与故障治理:深度掌握 JVM 底层原理与调优;具备线上 OOM 、CPU 飙高及死锁等故障治理经验 。
工程化效能:主导团队 Common 组件 (Starter) 封装;推动基于 Skywalking 构建全链路监控体系 。
教育经历
本科 | 计算机系 时间:2015 年 09 月 - 2019 年 06 月
工作经历
*********** | 后端开发 | 虚线研发 2022 年 04 月 - 2025 年 08 月
核心技术:Spring Cloud, PostgreSQL, Nacos, RabbitMQ, Redis, SeaweedFS, ShardingSphere, Seata, Sentinel, Skywalking
1. 架构演进与高可用优化
架构演化:主导系统从单体向微服务的分布式重构;通过对业务模块进行深度解耦与标准化接口抽象,实现了逻辑模块化、部署原子化。利用自定义的 Starter 与条件装配机制,使系统既具备微服务的解耦特性,又保留单体应用的部署便捷性 。
降本增效:基于领域模型调整,将冗余项目模块合并,减少项目常规配置 30% 机器数量,机器 CPU 使用率从 10% 提升到 30%,有效降低成本提高效率 。
高可用体系:构建“网关-服务-接口”三层熔断降级体系 (Sentinel),结合 SkyWalking 建立全链路可观测性,将线上故障平均定位耗时 (MTTR) 从 15min 缩短至 3min 。
业务解耦:针对数据生成服务与下游资产、权限等服务同步时的强耦合与数据不一致风险,将核心业务链路改造为异步消息驱动架构,并主导设计了基于“本地消息表”与“事务同步器”的最终一致性方案,在确保数据 100% 可靠同步的同时,将核心服务响应速度提升了 40% 。
2. 复杂技术攻关
任务编排引擎:基于自研技术实现多语言自定义任务流,支撑 32 类异构数据质检与转换方案以及对应的实现独立模块;应用于 15 个业务项目,精简 3 个跨端冗余项目,降低了冗余的开发成本 。
分布式事务控制:针对数据上传与异构处理的长链路场景,落地 Seata 分布式事务框架,通过最终一致性方案将异常数据率压低至 0.07% 。
海量小文件存储:对比调研后选用 SeaweedFS 替代 MinIO ,设计小文件合并存储策略,支撑百万级文件便捷存储和高效访问,提高了 35% 对海量小文件的访问速度 。
3. 性能优化与故障排障
深层次 JVM 治理:定位并解决 Java 应用在 K8s 容器中频繁 OOM 的根源 (CGroup 资源限制不匹配及静态集合引用泄漏),通过 G1 调优与参数修正,使 Full GC 频率下降 95%,实现容器零崩溃运行 。
数据存储性能激增:针对物联传感亿级数据,实施 ShardingSphere 分库分表,单表维持在百万级,支撑亿级存储规模,查询延迟稳定在 100ms 内 。
4. 团队领导力与工程标准化
项目质量:负责后续需求技术方案设计、开发排期,定时组织 Code Review ,严格把控项目迭代时间节点 。
人才梯队:作为导师带过 3 名新员工,通过设计技术成长路径与目标考核 3 人均通过考核,2 人获得职级晋升
***** | Java 开发工程师 | 研发部 2019 年 06 月 - 2022 年 03 月
技术栈:SpringBoot, MySQL, Redis, MyBatis, Docker 。
*数字平台
性能优化:采用 Completable Future 构建异步并行流水线,并实施核心/非核心业务线程池隔离,将复杂链路响应时间从 4s 缩短至 500ms 内 。
缓存设计:设计并实现基于 Caffeine + Redis 的两级缓存方案;利用 Spring 事务同步器确保缓存清理与数据库事务原子性,规避脏数据问题,使核心接口响应时间降低 95% 。
稳定性保障:设计并落地多重幂等控制方案 (分布式锁+唯一请求指纹+令牌桶限流),成功拦截异常重入 。
JVM 优化:定位并解决因线程池配置不当 (无界队列) 引发的内存溢出隐患,使系统在高负载下 GC 频率下降 90% 。
***中台系统
大数据导出:放弃常规 POI ,改用 EasyExcel 监听器 + MyBatis 流式查询 (Cursor),将内存占用从 GB 级降至 MB 级,实现百万级数据导出高稳定性 。
文档标准化:开发文档标准化服务,支持 Word/Excel/图片自动转 PDF 并智能分页,处理时效提升 60% 。
数据安全:自研数据迁移工具,通过国密算法实现合同文件加密压缩传输,完成 200 万+ 历史合同平滑迁移 。
架构模式:基于抽象工厂设计模式,实现对 JMS 消息队列及 WebSocket 长连接数据的标准化处理与适配 。