申亚博

申亚博

Java全栈架构师 | 云原生专家 | 大数据架构师

年龄:30

关于我

出生: 1994年 | 2017年毕业 | 2017年 大数据参与培训

GitHub 轻博客地址:https://yabobj.cn/

5年后端发经验,专注高并发、分布式系统架构设计

工作经验

2019 - 2024 | 北京图安世纪科技股份有限公司 | Java架构师

▸ 主导微服务架构转型,将单体应用拆分为30+微服务,资源利用率提升40%

▸ 设计实时大数据处理平台,处理日均10TB测点数据,支持多种实时分析维度

▸ 实现Kubernetes多集群管理,构建跨AZ的高可用部署方案,系统可用性达95%

▸ 基于Flink构建CEP风控引擎,延迟<500ms,日均处理50万QPS

2018 - 2019 | 北京紫石榴科技有限公司 | 大数据工程师

▸ 开发Spark应用程序对APP数据进行分析统计,支持千万级用户行为分析

▸ 优化Hadoop集群性能,作业执行时间缩短35%

▸ 参与APP功能设计与需求分析,提升用户体验指标20%

教育背景

2015 - 2017 | 安阳工学院 | 软件工程 | 本科

▸ 主修课程:JAVA、数据结构、数据库原理、操作系统

▸ 实验室自学:Unity游戏开发、java 基础与 ssm 、ssh 框架

▸ 毕业设计:基于Spring Cloud的分布式电商系统

2013 - 2015 | 郑州轻工业大学 | 计算机科学与技术 | 专科

▸ 主修课程:C、C#、网页设计与开发 ; 课程设计: 船舶借还系统

▸ 课程设计:图书馆管理系统开发

核心技术能力

分布式系统架构|了解

微服务 分布式事务 服务治理

▸ 设计日均亿级请求的微服务架构,实现99.99%可用性

▸ 解决数据一致性难题:基于Seata实现分布式事务

▸ 流量治理:Sentinel实现秒级熔断,Hystrix实现服务降级

云原生架构|了解

K8s Docker Service Mesh

▸ Kubernetes 多集群管理:实现跨AZ的高可用部署

▸ 服务网格:基于Istio实现智能路由和灰度发布

▸ 弹性伸缩:HPA实现自动扩缩容,应对流量洪峰

实时计算架构|了解

Flink Kafka StarRocks

▸ Flink实时计算:设计毫秒级延迟的实时风控系统

▸ StarRocks应用:实现PB级数据的亚秒级查询响应

▸ 流批一体:基于Kafka+Flink+ClickHouse构建OLAP平台

Java生态体系|熟悉

JUC JVM 多线程高并发、锁、加密算法 Spring

▸ 高并发场景:设计50万QPS的实时系统,平均响应时间≤15ms

▸ JVM调优:通过GC日志分析,将Full GC频率从2次/天降至0

▸ 诊断工具:基于Arthas定位线上CPU飙高问题

数据库体系|熟悉

MySQL、SQLServer 、 Oracle Redis、Memcached、Apache Ignite、Hazelcast、Couchbase MongoDB、CouchDB、Elasticsearch

▸ MySQL优化:通过索引优化将复杂查询从5s降至200ms

▸ Redis架构:设计多级缓存方案,缓存命中率提升至92%

▸ OLAP方案:基于StarRocks实现分钟级万亿数据查询

中间件深度优化|熟悉

RocketMQ 、 Kafka Zookeeper Nginx

▸ RocketMQ:设计跨机房双活架构,实现零消息丢失

▸ 协调服务:Zookeeper实现分布式锁服务,可用性99.99%

▸ 网关架构:Nginx+Lua实现动态路由和流量染色

高可用架构|熟悉

多活架构 容灾方案 全链路压测

▸ 多活架构:基于ShardingSphere实现数据库单元化部署

▸ 容灾方案:设计分钟级RTO的异地容灾方案

▸ 压测体系:基于Jmeter+Prometheus构建全链路压测平台

前沿技术探索|

WebAssembly Rust AI工程化

▸ WebAssembly:将核心算法编译为Wasm模块,性能提升3-5倍

▸ Rust开发:实现高性能网络组件,内存安全零泄漏

▸ AI工程化:基于TensorFlow Serving搭建模型服务平台,QPS提升5倍

架构级项目经验

长大桥监测系统

Spring Cloud Netty StarRocks、Clickhouse

▸ 架构设计:处理日均5TB传感器数据,延迟<1秒

▸ 性能优化:Netty实现10万级并发连接处理

▸ 技术创新:基于StarRocks实现实时结构健康度分析

▸ 成果:系统稳定性达99.99%,获省部级科技创新奖

车行数据解析分析平台

Flink Kafka Kubernetes

▸ 实时处理:毫秒级解析毫米波雷达数据

▸ 流式架构:Kafka+Flink实现复杂事件处理

▸ 云原生部署:K8s实现自动扩缩容,节省30%资源

▸ 成果:处理能力提升5倍,延迟降低80%

金融级实时风控系统

Spring Boot Redis RocketMQ

▸ 高并发设计:50万QPS实时规则计算

▸ 低延迟:平均响应时间≤15ms,P99<50ms

▸ 多级缓存:Redis集群+本地缓存,命中率>95%

▸ 成果:拦截异常交易>1万次/日,减少损失千万级

智能交通大数据平台

Flink Kafka ClickHouse

▸ 架构设计:处理日均10TB交通数据,200+实时维度

▸ 性能优化:Flink Checkpoint优化,恢复时间≤30s

▸ 技术创新:基于GIS算法实现实时交通流量预测

▸ 成果:城市拥堵指数下降15%,获智慧城市创新奖

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