个人优势

• 五年全栈开发经验，在 6 人技术团队里负责前端和一半后端服务，能独立把一个功能从页面、接口、数据库做到部署上线
• 熟悉 Next.js App Router，理解 SSR、SSG、ISR 和 RSC 的区别，用它重写官网和文档后自然搜索流量涨到原来的 2 倍多
• 后端以 NestJS + PostgreSQL + Redis 为主，排查过慢查询、索引失效和缓存一致性问题，核心接口 P95 从 800ms 左右降到 120ms
• 做过多租户 SaaS 的数据隔离和权限模型（角色 + 数据范围），前后端共用一份权限定义
• 熟悉异步任务和队列，用 BullMQ 改造过万行级 Excel 导入导出，失败行可下载错误报告
• 有数据库变更的安全习惯：加字段 → 双读 → 回填 → 删旧字段，发布前在预发用脱敏数据验证迁移耗时
• 负责过部署体系：GitHub Actions 构建镜像 + 蓝绿发布 + 健康检查，发布用户无感，异常可秒级切回
• 做过日志检索服务，把按天扫文件改为写入 ClickHouse，常用查询从分钟级降到秒级
• 落地过 RAG 客服助手（文档切片、pgvector 检索、SSE 流式输出），上线三个月人工工单减少约三分之一
• 关注成本，梳理云资源后把低频计算改为定时任务、数据库读写分离，服务器成本下降约 30%
• 技术栈：Next.js、React、TypeScript、Tailwind CSS、NestJS、Prisma、PostgreSQL、Redis、ClickHouse、Docker、GitHub Actions、pgvector / RAG

工作经历

公司做中小企业客户管理系统，技术团队 6 人，我负责前端和一半的后端服务，产品服务 300 多家企业客户。

• 官网和文档重构：官网和帮助文档原来是客户端渲染，搜索引擎收录很差，用 Next.js 重写（详见项目经历），半年内官网自然搜索流量增长到原来的 2 倍多
• 多租户数据隔离：所有业务表带租户字段，在 ORM 层统一注入租户条件，查询时如果漏了租户条件直接报错，从机制上避免数据串号
• 部署和运维：从手动登录服务器部署改为 GitHub Actions 构建镜像 + 蓝绿发布，健康检查通过后再切流量，发布过程用户无感；接入日志和告警，常见故障有对应的排查手册
• 成本控制：梳理云资源用量，把低频的报表计算改为定时任务，数据库按读写分离调整规格，服务器成本下降约 30%

游戏运营平台组，前后端共 5 人，支撑公司 3 款游戏的日常运营。

• 开发游戏运营后台（活动配置、礼包发放、玩家查询、数据报表），用 React + Ant Design Pro 搭建
• 礼包发放原来由运营填表、后端手动执行脚本，改为后台可视化配置 + 审批，发放出错的情况基本消失
• 运营查询玩家行为日志要等几分钟，用 Node.js 写了日志检索服务（详见项目经历），常用查询从 分钟级降到秒级

项目经历

Next.js / NestJS / PostgreSQL / Redis / BullMQ / Docker

• 接口性能：客户列表在大客户（几十万条数据）那里经常超时。通过慢查询日志定位问题，补了联合索引，计数改为异步更新的统计表，热点数据加 Redis 缓存并在写入时主动失效；核心接口 P95 从 800ms 左右降到 120ms
• 异步任务：Excel 导入导出原来是同步接口，万行级数据经常超时。改为 BullMQ 任务队列，前端轮询进度，失败的行生成错误报告供用户下载修改
• 权限模型：设计基于角色和数据范围的权限模型（本人、本部门、全公司），前后端共用一份权限定义，前端按钮和后端接口校验保持一致
• 发布回滚：数据库变更采用先加字段、代码双读、数据回填、最后删除旧字段的顺序；一次租户配置异常在健康检查阶段被发现，直接切回上一版镜像，没有让客户看到错误页面

Node.js / SSE / pgvector / 大模型 API

• 帮助文档按标题层级切片，向量化后写入 pgvector；用户提问时先检索相关片段，再交给大模型生成回答，答案附文档出处链接
• 回答用 SSE 流式输出，首字时间 1 秒左右；对检索不到的问题记录下来，作为补充文档的依据
• 检索结果按相似度设门槛，低于门槛直接转人工，不让模型凭空回答；上线三个月后，人工客服工单减少约 三分之一

Next.js App Router / MDX / Vercel OG

• 文档用 MDX 写，构建时静态生成，内容更新后按需再验证（ISR），不用整站重新构建
• 补齐页面标题、描述、结构化数据和站点地图，每篇文档自动生成分享卡片图
• 文档搜索用构建期生成的倒排索引，在浏览器端检索，不依赖第三方服务；首屏 LCP 稳定在 1.2s 左右

Node.js / ClickHouse / Kafka

• 游戏服务器的玩家行为日志原来按天落文件，运营查一个玩家一周的记录要扫 7 个大文件，耗时几分钟
• 改为日志经 Kafka 写入 ClickHouse，按玩家 ID 和时间建排序键，支持按玩家、事件类型、时间范围组合查询
• 常用查询从分钟级降到 1 秒以内，运营排查玩家投诉的效率明显提升；存储按月分区，过期数据自动清理

教育经历

工作经历

负责云控制台前端，控制台承载计算、存储、网络等 40 多个云产品，由各产品团队共同开发。

• 微前端架构：控制台原来是一个巨石应用，任何一个产品发版都要全量构建，一次发布要协调所有团队，构建一次 20 多分钟。主导拆分为微前端，各产品独立开发、独立发布，发布频率从每周一次变为按需随时发布
• 设计系统：推动设计和前端共建设计系统（设计规范、Design Token、组件库、Figma 组件），覆盖 6 条产品线；组件库作为唯一的 UI 基础，表单、表格等交互在各产品间保持一致
• 质量保障：建立前端质量门禁（单测覆盖率、包体积预算、Lighthouse 分数、接口契约检查），接入线上监控和值班机制，控制台前端线上故障数同比下降约 60%
• 团队管理：管理 12 人团队，负责招聘、技术规划和绩效。建立技术方案评审、Code Review 和季度技术分享机制；两年内团队有 4 人晋升，核心成员没有流失

司机端前端组，负责司机 App 内的 H5 页面和运营后台，组内 9 人。

• Hybrid 性能优化：司机端大量页面是 App 内嵌 H5，弱网下打开很慢。设计离线包方案，页面秒开率从约 六成提升到九成以上（详见项目经历）
• 前端 BFF：司机端一个页面要调五六个后端接口，字段多且冗余。设计 Node.js BFF 层统一做鉴权、接口聚合和字段裁剪，前端调用的接口数减少约三分之一，首屏接口耗时明显下降
• 负责司机端前端技术栈从 jQuery 迁移到 React，制定迁移规范和公共组件，新老页面并行运行半年后完成切换

项目经历

qiankun / Module Federation / React / TypeScript

• 主子应用职责划分：主应用负责登录态、顶部导航、菜单、权限和公共布局，子应用通过约定的生命周期接入，只关心自己的业务页面
• 应用间通信：全局状态只向子应用暴露只读快照和事件通道，子应用之间不允许直接引用，避免出现隐式耦合导致无法独立发布
• 依赖共享：React、组件库等公共依赖通过 Module Federation 共享，子应用平均产物体积减少 四成多；共享依赖的版本由主应用统一管理，升级时有兼容性检查
• 加载体验：按菜单点击热度预加载子应用资源，子应用加载失败时展示降级页并上报；子应用切换耗时从 1 秒多降到 300ms 左右

React / Design Token / Storybook / Figma / Playwright

6 条产品线原来各有一套组件，同样是表格，筛选和分页的交互各不相同，客户在产品间切换要重新适应。

• 和设计团队一起定义 Design Token（颜色、间距、圆角、字号），Figma 和代码共用一份 Token 源文件，改一次两边同步
• 组件库 80 多个组件，每个组件配 Storybook 文档和 Playwright 截图回归，视觉改动在 PR 里就能看到对比
• 制定组件的废弃和迁移流程：新版本发布时附 codemod，旧 API 保留两个大版本并在控制台打印迁移提示
• 一年内 6 条产品线全部切到新组件库，设计验收中「交互不一致」类问题减少了大半

React / Node.js / CDN / JSBridge

• H5 资源打包后随 App 启动预下载，WebView 请求时优先命中本地资源，未命中再回源
• 支持增量更新（按文件哈希差分）和版本回退，出问题时服务端下发回退指令，不需要发 App 版本
• 离线包命中率 96%，页面秒开率从约六成提升到九成以上，弱网下页面打开失败的投诉明显减少

Node.js / NestJS / GitLab CI / Docker

• 统一脚手架、代码规范、发布流水线和质量门禁，新项目从创建到第一次上线只要 半天
• 提供构建产物分析和依赖升级看板，按团队展示包体积变化和过期依赖，推动各团队定期治理
• 用 Babel 插件写了一批 codemod，批量完成组件库大版本升级中的 API 迁移，改动 2000 多个文件

工作经历

交易平台在开票高峰会出现短时流量尖峰。服务端组 8 人，我负责订单查询、支付状态回传和商家管理 BFF，和 Java 交易核心团队协作。

• 订单聚合：用户订单页需要分别请求票品、座位、支付、退款四类服务，旧 BFF 串行调用导致 P95 超过 1.8 秒。按依赖关系并发查询，对非关键的活动信息设置超时降级，接口 P95 降至 620ms；同时明确部分失败时页面该显示什么，避免出现“空订单”
• 支付回调幂等：第三方回调可能重复或乱序，原处理逻辑会多次写订单状态。增加业务幂等键与状态转移校验，将回调原文保存在审计日志；补测“先退款后收到成功回调”等边界，季度内没有再次发生重复发券事故
• 突发流量治理：将购票资格查询的热点结果短缓存，把非关键营销查询隔离到独立连接池，并为队列消费者设置并发上限。大型开票场景下订单查询服务保持可用，峰值 每分钟约 9 万次请求时 P99 未出现持续上升
• 排障工具：给核心链路统一 traceId，串起 BFF、消息消费者和交易服务；把事件循环延迟、堆内存、连接池等待列入看板。一次慢接口从报警到定位由过去约 40 分钟缩到 10 分钟以内

团队提供审批和消息产品，前后端共 10 人，我负责通知中心接口及管理后台。

• 为审批通知设计消息模板和发送队列，把同步邮件发送移出请求链路；接口平均耗时由 700ms 左右降到 140ms，失败通知可追踪和重试
• 将零散的 Express 路由迁到 NestJS 模块，统一参数校验、错误码和权限守卫；迁移按业务域逐个发布，老客户端协议保持兼容
• 和测试一起搭建接口契约测试，覆盖字段增删、分页与权限边界，减少前后端联调阶段的重复返工

项目经历

NestJS / PostgreSQL / Redis / OpenTelemetry

面向商家客服，支持按手机号尾号、订单号和场次查询订单。客服高峰时需要在数秒内答复用户，涉及个人信息必须按权限脱敏。

• 原 SQL 把多个筛选条件写成 OR，索引命中不稳定。按查询入口拆 SQL，建立对应复合索引，并限制时间范围；千万级历史订单表的典型查询由 2 秒以上降至 180ms 左右
• 查询结果按商家与场次短缓存，更新事件触发失效；客服查看用户联系方式需要单独鉴权并留下审计记录
• 用 k6 回放脱敏生产流量，发现连接池容量设置过大反而让数据库排队恶化；按实例数量重新预算连接数，压测 P95 更稳定

Node.js / RabbitMQ / Redis / PostgreSQL

订单状态变更后，要分别发送短信、站内信和邮件；供应商会限流，部分消息允许延迟但不能无声丢失。

• 以业务事件 ID 加渠道作为幂等键，消费者成功后写投递记录，重复消费直接返回；失败按指数退避重试，超过次数进入人工可查看的死信列表
• 给供应商接口加并发和速率限制，返回限流错误时延后而非立即重试。大促期间短信供应商故障持续 20 分钟，恢复后队列在一小时内消化，未造成重复发送
• 运维台展示事件来源、尝试次数和最后错误，客服可按订单号追踪通知状态；通知类工单的平均定位时间从半天缩短到约 15 分钟

NestJS / PostgreSQL / Redis / OpenTelemetry

商家后台的开票和对账页面要调用财务、订单、支付三个系统，页面首屏要请求 9 个接口，经常因为其中一个超时整页报错。

• BFF 按页面聚合接口，非关键数据（统计卡片、提示信息）允许降级为空，关键数据失败才整体报错；首屏请求数从 9 个降到 2 个
• 下游调用统一加超时、熔断和并发限制，财务系统抖动时不再拖垮整个 BFF 进程
• 接入 OpenTelemetry，一次请求在网关、BFF 和下游服务的耗时串成一条链路；对账页 P95 从 1.6 秒降到 600ms 左右