## 技术栈（按“生产现场”排序）
### 1) 数据库与性能治理
- **MySQL**：索引设计、执行计划分析、慢查询治理、锁争用定位、写入抖动治理。
- 有真实数据中台 SQL 调优经验（单地日均 1–3 亿，多地峰值 10 亿+）。
- 做过基于业务的**定制化数据路由组件**并落地应用。
### 2) 并发与稳定性
- 熟练掌握线程模型与常见并发问题排查（死锁/阻塞/线程池耗尽等）。
- 有线上 **OOM** 定位与修复经验：从 JVM/线程/堆外/中间件参数到代码路径的系统性分析与优化。
### 3) 中间件与分布式实践
- **Redis**：缓存、分布式锁、热点治理、集群问题处理。
- **Kafka**：削峰填谷、异步链路、可靠投递与消费治理。
- **Elasticsearch**：检索/日志/指标类场景实践与性能调优。
### 4) Java 与工程体系
- **Spring Boot / MyBatis / Maven / Git** 等常用工程体系熟练。
- 设计模式在实际业务服务中落地（DDD/MVC 都做过，能按场景选型）。
### 5) 云原生与交付
- **CI/CD**：流水线、版本管理、发布与回滚。
- **Docker / Docker-Compose / Kubernetes**：编排、环境一致性、运维脚本化、一键部署；具备国产化适配经验。
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## 方法论（我做技术方案的习惯）
### A. 先把问题定义清楚
- 指标化：延迟/吞吐/成本/可用性/交付周期，至少选 1–2 个作为“这次迭代的北极星”。
- 画清边界：业务域、数据边界、责任边界，避免“谁都能改、谁都不负责”。
### B. 架构要能落地、能交付、能运维
- **演进式重构**：小步快跑、可验证、可回退，不搞“一次性豪赌”。
- **中心化能力下沉**：把共性抽为基础组件/中心化引擎（减少 135+ 服务的碎片化），提升可维护性与交付效率。
- **可观测与可回滚优先**：上线前考虑故障定位路径与回滚策略。
### C. 代码质量与团队协作
- 遵循 **阿里开发规约（P3C）**，强调可读性与一致性。
- 按 **SRP** 改造与治理代码：职责单一、边界清晰、可测试、可演进。
- 具备带教与技术课程经验，能把经验沉淀为团队能力。
> 如果你想看“这些方法论具体怎么在项目里落地”，请直接看「项目作品集」页。
