项目亮点总结

用户中心项目

1. 为了提高开发效率，选用 Ant Design Pro 脚手架快速搭建基础页面，并对原始模板进行瘦身、抽象为可复用的公共模板，便于后续同类项目的快速研发。

2. 在脚手架自带的 umi-request 请求库基础上进行改造和封装，添加全局请求拦截和全局异常处理逻辑、自动根据项目启动命令来区分环境，减少重复代码、提升项目可维护性。

3. 选用 MyBatis + MyBatis-Plus 进行数据访问层开发，复用大多数通用方法，并且通过继承定制了自己的 通用操作模板 ，大幅提升了项目开发效率。

4. 为了明确接口的返回，自定义统一的错误码，并封装了 全局异常处理器 ，从而规范了异常返回、屏蔽了项目冗余的报错细节。

5. 对于项目中的 JSON 格式化处理对象，采用 双检锁单例模式 进行管理，从而复用对象，避免了重复创建对象的开销，便于集中维护管理。

6. 采用 Nginx 完成前端项目部署、采用 Docker 容器完成后端项目部署，并且使用宝塔面板对项目进行运维监控。

伙伴匹配系统

项目介绍：

基于 Vue 3 + Spring Boot 2 的移动端网站，实现了用户管理、按标签检索用户、推荐相似用户、组队等功能。

主要工作：

1. 用户登录：使用 Redis 实现分布式 Session，解决集群间登录态同步问题；并使用 Hash 代替 String 来存储用户信息，节约了 xx% 的内存并便于单字段的修改。（需要自己实际测试对比数据，节省内存的原因是不用保存序列化对象信息或者 JSON 的一些额外字符串）

2. 对于项目中复杂的集合处理（比如为队伍列表关联已加入队伍的用户），使用 Java 8 Stream API 和 Lambda 表达式来简化编码。

3. 使用 Easy Excel 读取收集来的基础用户信息，并通过自定义线程池 + CompletableFuture 并发编程提高批量导入数据库的性能。实测导入 100 万行的时间从 xx 秒缩短至 xx 秒。（需要自己实际测试对比数据）

4. 使用 Redis 缓存首页高频访问的用户信息列表，将接口响应时长从 xx 秒缩短至 xx 秒。且通过自定义 Redis 序列化器来解决数据乱码、空间浪费的问题。

5. 为解决首次访问系统的用户主页加载过慢的问题，使用 Spring Scheduler 定时任务来实现缓存预热，并通过分布式锁保证多机部署时定时任务不会重复执行。

6. 为解决同一用户重复加入队伍、入队人数超限的问题，使用 Redisson 分布式锁来实现操作互斥，保证了接口幂等性。

7. 使用编辑距离算法实现了根据标签匹配最相似用户的功能，并通过优先队列来减少 TOP N 运算过程中的内存占用。

8. 自主编写 Dockerfile，并通过第三方容器托管平台实现自动化镜像构建及容器部署，提高部署上线效率。

9. 使用 Knife4j + Swagger 自动生成后端接口文档，并通过编写 ApiOperation 等注解补充接口注释，避免了人工编写维护文档的麻烦。

10. 0前端使用 Vant UI 组件库，并封装了全局通用的 Layout 组件，使主页、搜索页、组队页布局一致、并减少重复代码。

11. 基于 Vue Router 全局路由守卫实现了根据不同页面来动态切换导航栏标题， 并通过在全局路由配置文件扩展 title 字段来减少无意义的 if else 代码。

API 开放平台

项目名称：XX API 开放平台（或者 XX 接口平台、XX 免费接口平台、XX API 等）

在线访问：xxx（建议提供可访问的、简短的线上地址）

项目介绍：

基于 React + Spring Boot + Dubbo + Gateway 的 API 接口开放调用平台。管理员可以接入并发布接口，可视化各接口调用情况；用户可以开通接口调用权限、浏览接口及在线调试，并通过客户端 SDK 轻松调用接口。

主要工作（根据自己的方向选 6 个左右去写并适当调整文案，如果自己没有实现或不理解，就先不要写，灵活一点）：

1. 根据业务流程，将整个项目后端划分为 web 系统、模拟接口、公共模块、客户端 SDK、API 网关这 5 个子项目，并使用 Maven 进行多模块依赖管理和打包。

2. 使用 Ant Design Pro 脚手架 + 自建 Spring Boot 项目模板快速构建初始 web 项目，并实现了前后端统一权限管理、多环境切换等基础能力。

3. 基于 MyBatis Plus 框架的 QueryWrapper 实现对 MySQL 数据库的灵活查询，并配合 MyBatis X 插件自动生成后端 CRUD 基础代码，减少重复工作。

4. 前端：后端使用 Swagger + Knife4j 自动生成 OpenAPI 规范的接口文档，前端在此基础上使用插件自动生成接口请求代码，降低前后端协作成本。

5. 为防止接口被恶意调用，设计 API 签名认证算法，为用户分配唯一 ak / sk 以鉴权，保障调用的安全性、可溯源性（指便于统计接口调用次数）。

6. 为解决开发者调用成本过高的问题（须自己使用 HTTP + 封装签名去调用接口，平均 20 行左右代码），基于 Spring Boot Starter 开发了客户端 SDK，一行代码 即可调用接口，提高开发体验。

7. 前端：使用 ECharts（或 AntV）可视化库实现了接口调用的分析图表（如饼图），并通过 loading 配置提高加载体验。

8. 选用 Spring Cloud Gateway 作为 API 网关，实现了路由转发、访问控制、流量染色，并集中处理签名校验、请求参数校验、接口调用统计等业务逻辑，提高安全性的同时、便于系统开发维护。（更多 API 网关的优点参考：https://blog.csdn.net/guorui_java/article/details/124112897）

9. 为解决多个子系统内代码大量重复的问题，抽象模型层和业务层代码为公共模块，并使用 Dubbo RPC 框架实现子系统间的高性能接口调用（实测单机 qps 达 xx），大幅减少重复代码。

扩展思路：

1. 前端：参考 Swagger（或 Postman）等 API 管理产品实现了 API 文档浏览及在线调用功能，并提供多级联动表单来提升用户输入请求参数 json 的体验。

2. 前端可以阅读 Ant Design Pro 的文档，从框架的特性出发、结合自己做的功能去写一些亮点。

3. 如果项目已上线且提供了一些 API 接口，可以说：自主开发了 XX、XX 等 API 接口并接入系统，累积调用次数达 xx 次，且接口调用可用性达 99.999%（4 - 5 个 9 都可以）

4. 客户端 SDK 尽量使用最少的依赖，可以补充提一些 SDK 设计的亮点，比如：基于 Spring Boot Starter，自主设计客户端 SDK，并遵循 xx、xx、xx 等规范，保证了 SDK 的精简、避免依赖冲突。

5. 使用 Docker 或 Docker Compose 来部署项目，可以写：自主编写 Dockerfile，并通过第三方容器托管平台实现自动化镜像构建及容器部署，提高部署上线效率。

6. 思考如何保证接口调用的性能、稳定性和可用性（比如在网关增加限流 / 降级保护）？

7. 思考如何提高开发者接入平台的效率、安全性等，真正地让平台成为开放平台。

8. 可以考虑在微服务网关前搭建 Nginx 网关，通过负载均衡实现更大的并发。

9. 在数据量大的情况下，使用 Spring Scheduler 定时任务离线计算结果集来替代实时查询，提高了后端统计分析的性能，单次查询响应时长从 xx 降低至 xx。

如果简历内容过少，可以补充【个人介绍】或【自我评价】板块，提到：有较强的文档阅读能力，曾自主阅读 Spring Cloud Gateway、Dubbo（Ant Design Pro）等官方文档并能够运用到项目中。

瑞吉外卖

1. 为集中处理系统异常，自定义统一的错误码，并封装了 全局异常处理器 ，屏蔽了项目冗余的报错细节、便于接口调用方理解和统一处理。

2. 基于静态 ThreadLocal 封装了线程隔离的全局上下文对象，便于在请求内部存取用户信息，减少用户远程查询次数。

3. 为兼容请求参数 date 类型的序列化，自定义 Jackson 对象映射器处理日期；并扩展 SpringMVC 的消息转换器，实现自动序列化。

4. 自定义 MyBatis Plus 的 MetaObjectHandler，配合全局上下文实现写数据前的创建时间、用户 id 字段的自动填充。

5. 遵循 Restful 设计规范编写接口，降低前后端接口沟通和理解成本。

6. 为解决原生 Jdk 序列化器导致的缓存 key 值乱码问题，自定义 RedisTemplate Bean 的 Redis Key 序列化器为 StringRedisSerializer。

7. 使用 Knife4j + Swagger 自动生成后端接口文档，并通过编写 ApiOperation 等注解补充接口注释，避免了人工编写维护文档的麻烦。

8. 为省去重复编写用户校验的麻烦，基于 WebFilter 实现全局登录校验；并通过 AntPathMatcher 来匹配动态请求路径，实现灵活的可选鉴权。

9. 为保证数据的完整性和一致性，使用 @Transactional 实现数据库事务，并配置 rollbackFor = Exception.class 来支持受检异常的事务回滚。

10. 为提高 XX 信息页加载速度，基于 Spring Cache 注解 + Redis 实现对 XX 信息的自动缓存，大幅降低数据库压力的同时将接口响应耗时由 0.8s 减少至 50ms（数值自己再测一下）

11. 为降低开发成本，使用 MyBatis Plus 框架自动生成业务的增删改查重复代码，并使用 LambdaQueryWrapper 实现更灵活地自定义查询。

12. 为降低用户注册成本、保证用户真实性，二次封装 XX 云 SDK 接入短信服务，并通过 Redis 来集中缓存验证码，防止单手机号的重复发送。

13. 为提高数据库整体读写性能，配置 MySQL 主从同步，并使用 sharding-jdbc 实现业务无侵入的读写分离。

14. 封装全局 Axios 请求实例，添加全局请求拦截和全局异常响应处理器，减少重复的状态码判断、提升项目可维护性。

尚医通微服务项目

1. 基于 Spring Cloud + Nacos 实现项目的微服务化，划分项目为公共、用户、订单等服务，提高项目的可扩展性和容错性。

2. 使用 Spring Data 注解实现自动 Redis 缓存，并通过自定义 Redis Key Generator 来根据类和方法自动生成 key，降低开发成本、避免 key 冲突。

3. 使用 Spring Cloud Gateway 实现微服务请求转发，并在网关层全局解决跨域、用户鉴权、黑白名单、内网服务保护等问题，降低开发成本、提高安全性。

4. 提供 Restful API 供外部系统接入并上报数据，并通过 API 签名认证保障了接口的安全性。

5. 使用 JWT 实现单点登录，并支持手机验证码、OAuth2 微信扫码登录，提高用户真实性和登录安全性

6. 对接微信支付 API 实现预约付款，并通过全局唯一 id 以及支付 / 退款记录表的设计保证了支付操作的幂等性

7. 使用 MongoDB 代替 MySQL 存储读多写少的半结构化数据（如医院信息），实测查询性能提高 xx%。（自己用 JMeter 测试一下）

8. 基于 Docker 快速搭建项目依赖服务（如 RabbitMQ），并通过 Docker log 命令查看日志，降低本地开发运维成本。

9. 为应对流量高峰，使用 RabbitMQ 将下单减库存等耗时操作异步化，提升下单接口单机 QPS（xx 至 xx）

10. 使用 Spring Scheduler 实现定时预约提醒功能，并使用 RabbitMQ 实现定时服务和通知服务的解耦，提高服务可维护性。

11. 使用 Nuxt 框架实现服务端渲染，提高网页首屏加载速度（xx 秒至 xx 秒）。

黑马点评

项目介绍：

基于 Spring Boot + Redis 的店铺点评 APP，实现了找店铺 => 写点评 => 看热评 => 点赞关注 => 关注 Feed 流的完整业务流程。

主要工作：

1. 短信登录：使用 Redis 实现分布式 Session，解决集群间登录态同步问题；使用 Hash 代替 String 来存储用户信息，节约了 xx% 的内存并便于单字段的修改。（需要自己实际测试对比数据，节省内存的原因是不用保存序列化对象信息或者 JSON 的一些额外字符串）

2. 店铺查询：使用 Redis 对高频访问店铺进行缓存，降低 DB 压力同时提升 90% 的数据查询性能。

3. 为方便其他业务后续使用缓存，使用泛型 + 函数式编程实现了通用缓存访问静态方法，并解决了缓存雪崩、缓存穿透等问题。

4. 使用常量类全局管理 Redis Key 前缀、TTL 等，保证了键空间的业务隔离，减少冲突。

5. 使用 Redis 的 Geo + Hash 数据结构分类存储附近商户，并使用 Geo Search 命令实现高性能商户查询及按距离排序。

6. 使用 Redis List 数据结构存储用户点赞信息，并基于 ZSet 实现 TopN 点赞排行，实测相对于 DB 查询性能提升 xx%。（需要自己实际测试对比数据）

7. 使用 Redis Set 数据结构实现用户关注、共同关注功能（交集），实测相对于 DB 查询性能提升 xx%。（需要自己实际测试对比数据）

8. 使用 Redis BitMap 实现用户连续签到统计功能，相对于传统关系库存储，节约 xx% 的内存并提升 xx% 的查询性能。（需要自己实际测试对比数据）

9. 在系统用户量不大的前提下，基于推模式实现关注 Feed 流，保证了新点评消息的及时可达，并减少用户访问的等待时间。

10. 优惠券秒杀：使用 Redis + Lua 脚本实现库存预检，并通过 Stream 队列实现订单的异步创建，解决了超卖问题、实现一人一单。实现相比传统数据库，秒杀性能提高了 xx%。（需要自己实际测试对比数据）

再列举一些该项目可以扩展的点，有能力的同学可以自己尝试实现（注意，没有自己实现过千万别写到简历上！！！做没做过一问便知）：

1. 使用 Redis + Token 机制实现单点登录（补充到上述第 1 点中）

2. 对 Redis 的所有 key 设置 N + n 的过期时间，从而合理使用内存并防止缓存雪崩；针对热点店铺缓存，使用逻辑过期（或自动续期）机制解决缓存击穿问题，防止数据库宕机。

3. 使用 Redis 的 Geo + Hash 数据结构分类存储附近商户，并使用 Geo Search 命令实现高性能商户查询及按距离排序，实测相对于传统 DB 查询 + 业务层计算的方式，性能提升 xx%。

4. 使用 Redis Set 数据结构实现用户关注、共同关注功能（交集），实测相对于 DB 查询性能提升 xx%，并使用 Redis AOF + 业务层日志防止关注数据丢失。（理解 AOF 和 RDB 持久化机制后再写这点）

5. 基于 Spring Scheduler 实现对热点数据的定期检测和缓存预加载，提升用户的访问体验，并通过 Redisson 分布式锁保证集群中同一时刻的定时任务只执行一次。

6. 关注 Feed 流可以改为推拉结合模式（活跃用户用推、普通用户用拉）

7. 使用哨兵集群来提升 Redis 的读并发量、可用性和稳定性；或者使用 Redis 分片集群来提升 Redis 读写并发量、总存储容量，保障可用性和稳定性。

8. 随着系统用户增多，使用 Redis HyperLogLog 代替 DB 来实现店铺和点评的 UV 统计，提高 xx% 的查询分析性能并解决 xx% 的内存空间。

硅谷课堂 - 在线学习平台

项目介绍：

基于微服务的在线学习平台，分为公众号前台和 PC 端管理后台，实现了课程发布、信息展示、发券、下单支付、在线点播、观看直播、统计分析的完整业务流程。

这个项目由于大量对接了第三方服务，所以亮点相对不是很多

主要工作：

1. 基于 Spring Cloud + Nacos 实现项目的微服务化，根据功能和依赖关系划分出用户、点播、直播、公众号管理、公共服务等模块，并根据服务进行分库，提高项目的可扩展性和容错性。

2. 使用 Spring Cloud Gateway 实现微服务请求转发，并在网关层全局解决跨域、用户鉴权、黑白名单、内网服务保护等问题，降低开发成本、提高安全性。（注意，这句话是 Spring Cloud Gateway 万用金句，但在这个项目中只用到了请求转发和解决跨域）

3. 使用第三方对象存储来集中存管课程及用户图片，并通过限制大小、校验后缀等方式预防文件上传漏洞，增强安全性。

4. 使用 WxJava SDK 代替 HttpClient 方式实现 OAuth2 微信授权登录、公众号菜单管理、模板消息推送，节省开发时间。

5. 为降低开发成本，接入第三方视频点播和直播服务（xx 平台），并将官方 SDK 封装为 Service 实现复用。

再列举一些该项目可以扩展的点，有能力的同学可以自己尝试实现（注意，没有自己实现过千万别写到简历上！！！做没做过一问便知）：

1. 使用第三方对象存储来集中存管课程及用户图片，并通过压缩、数据降冷等方式降低约 30% 的存储成本。（可以参考这篇文章进行学习和实践：https://cloud.tencent.com/document/product/436/50201，可以自己在 Java 代码层面实现压缩，也可以利用对象存储自带的图像处理能力）
2. 使用 Mockito 来模拟文件上传等依赖了第三方服务的方法，从而提高系统的单元测试覆盖度，保证系统质量。