一、性能优化能力复盘
1. 性能分析与优化实践
在过去项目中，我通过以下方式展现了性能优化能力：
性能分析工具应用：熟练使用Arthas、JProfiler等工具进行线上问题诊断，在某电商大促前通过线程堆栈分析发现Redis连接池竞争问题，优化后QPS提升40%
全链路压测实施：主导完成了公司核心交易系统的全链路压测，建立准确的业务数据模型，发现支付接口在3000TPS时出现数据库连接耗尽，通过分库分表连接池优化将容量提升至8000TPS
跨端性能优化：针对H5页面首屏加载慢问题(平均2.8s)，实施SSR服务端渲染CDN静态资源分发，将加载时间降至1.2s，转化率提升15%
2. 系统容量设计与成本控制
容量建模：在物流调度系统设计中，基于历史订单数据建立高斯分布模型，准确预测了双11期间需要支持的峰值单量(12万单/小时)
技术选型优化：将原计划使用的MongoDB集群改为TiDB分片方案，在保证事务一致性的同时，硬件成本降低35%
过载保护：设计实现了基于Sentinel的分布式限流系统，在流量突增300%时保证核心交易链路稳定
二、架构设计与实施能力复盘
1. 分布式系统架构实践
缓存策略优化：在商品详情页改造中，设计三级缓存架构(本地Cache → Redis → DB)，通过BloomFilter防止缓存穿透，使99%的请求在本地缓存层完成，Redis负载降低60%
事务模型弱化：在订单履约系统中，将分布式事务改为\本地事务异步补偿\模式，配合RabbitMQ延迟队列实现最终一致性，系统吞吐量提升3倍
数据库选型：针对社交Feed流场景，将MySQL改为PolarDBX-Paxos协议，实现读写分离和自动故障转移，P99延迟从230ms降至80ms
2. 云原生架构升级
微服务治理：主导完成单体应用拆分为12个微服务，通过Service Mesh实现灰度发布和熔断降级，系统可用性从99.5%提升至99.95%
容器化部署：设计基于Kubernetes的弹性伸缩方案，通过HPA指标自动扩缩容，资源利用率提高40%，年节省云成本约¥120万
平滑迁移方案：在不间断服务的情况下，完成Oracle到OceanBase的迁移，通过双写校验增量同步确保数据一致性
三、典型案例分析
案例1：秒杀系统性能优化
问题：大促期间秒杀接口成功率仅65%，数据库CPU持续100%
解决方案：
采用分层削峰架构：前端随机排队 → 网关限流 → Redis原子计数 → 异步下单
库存预热到Redis，通过Lua脚本保证原子性
数据库使用热点更新排队机制 效果：峰值QPS从500提升至15万，成功率99.9%
案例2：分布式事务改造
问题：跨境支付系统强一致性导致平均处理时间达800ms
优化方案：
拆解业务为\支付记录(强一致)清算批次(最终一致)\
核心支付采用TCC模式，非核心采用本地消息表
设计补偿Job自动处理异常状态 效果：平均耗时降至210ms，日均处理能力从50万笔提升至200万笔
四、能力提升计划
深度优化：进一步研究JVM底层优化技术，计划通过GraalVM实现关键服务原生编译
架构演进：探索ServiceMesh在混合云环境下的统一治理方案
性能工具：建设公司级APM监控平台，实现从代码到基础设施的全链路性能洞察
技术辐射：整理性能优化案例库，计划每季度开展内部技术分享
本次复盘显示我已较好地达到8级标准，特别是在复杂系统性能优化和云原生架构方面有突出表现。下一步将重点加强在AI场景下的高性能计算架构能力。
