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feat: 央国企简历实习与项目经历改为业务化叙述

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- 实习/项目 bullet 以业务场景与价值先行，技术细节收敛为通用能力词
- 删除 SAML、Patroni、HeavyKeeper 等组件协议专名，成果用定性表述
- 项目技术栈标签精简为大类关键词（Go/React、Java/MySQL/Redis）

Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
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wonder
2026-09-26 23:44:34 +08:00
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commit 46ba224136
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+25 -31
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@@ -115,10 +115,10 @@
<div class="exp-date">2026-07 ~ 2026-08</div>
</div>
<ul class="exp-items">
<li>构建基础架构平台，完善服务注册链路，集成网络探测、数据源自动注册、监控指标采集与日志接入，实现基础服务可观测。</li>
<li>构建多协议单点认证网关，从零实现 SAML 2.0 SP 加密断言解密 + OAuth2/OIDC Provider + JWT Claims 与 Redis 吊销。</li>
<li>设计 PostgreSQL HA 集群方案，基于 Patroni+etcd+HAProxy+Keepalived 实现 VIP 漂移、读写分离与 pgBackRest 冗余。</li>
<li>实现 Ansible MySQL 全生命周期自动化（11 个 Playbook），覆盖原子二进制安装、GTID 复制校验与 MHA 故障转移回调。</li>
<li>围绕内部基础服务治理，参与基础架构平台建设，打通服务注册、网络探测、监控告警与日志接入链路，提升基础服务可观测与运维效率。</li>
<li>面向多系统统一登录需求，搭建多协议单点认证网关，兼容主流单点登录方式并支持会话即时吊销，保障账号与数据安全。</li>
<li>负责数据库高可用建设，设计主备容灾、读写分离与备份冗余的集群方案，降低单点故障风险，保障业务连续与数据可靠。</li>
<li>推进数据库运维自动化，将安装部署、状态校验到故障切换的全流程沉淀为标准化脚本，减少人工误操作，提升运维效率与流程规范性。</li>
</ul>
<div class="exp-header" style="margin-top: 10px;">
@@ -127,10 +127,10 @@
<div class="exp-date">2025-11 ~ 2026-03</div>
</div>
<ul class="exp-items">
<li>参与设计面向国家关键单位的网络安全 SaaS 平台，完善租户多维度隔离、用户混合权限模型、API 流式计费等模块。</li>
<li>完善构建组件漏洞知识图谱，基于金银湖安全大模型及供应链上游信息，统一评估组件安全风险，接入态势感知安全中心。</li>
<li>设计高性能 API 计费网关，支持按月固定/按调用量双模式，Redis HINCRBY 实时计数 + MongoDB 聚合账单，幂等写入。</li>
<li>实现 Redis 滑动窗口分布式限流中间件，MULTI 事务保证原子性，Header 注入 X-RateLimit，Redis 异常时降级保障可用性。</li>
<li>参与面向国家关键单位的网络安全 SaaS 平台建设，完善租户隔离、权限管理与 API 计费等核心模块，支撑多租户安全服务稳定落地。</li>
<li>完善组件安全风险评估能力，整合漏洞情报与供应链信息形成统一风险视图，对接态势感知安全中心，辅助安全运营决策。</li>
<li>设计 API 计费网关，支持按月固定与按调用量两种计费模式，保证计量准确、账单可对账且不重复计费，支撑业务规范化结算。</li>
<li>为保障高并发下的服务稳定，建设 API 流量治理与限流能力，超额请求平滑拦截、异常自动降级，守住服务可用性底线。</li>
</ul>
</div>
@@ -147,27 +147,23 @@
</div>
<div class="proj-link-line">
<div class="proj-tags">
<span class="proj-tag">Go(Gin)</span>
<span class="proj-tag">Eino Agent Graph</span>
<span class="proj-tag">GORM</span>
<span class="proj-tag">OSS</span>
<span class="proj-tag">Go</span>
<span class="proj-tag">React</span>
<span class="proj-tag">Zustand</span>
</div>
<a href="https://gitee.com/hezhaohui123/gen2d" class="proj-link" target="_blank">https://gitee.com/hezhaohui123/gen2d</a>
</div>
<div class="proj-intro">
<span class="proj-desc">AI 2D 游戏素材生成平台，用户输入文本提示词，自动生成风格一致的 Sprite、背景、UI 元素与动画帧流。
<br>支持用户提供世界观文本、参考图片、标签映射以及反馈信息，输出具备一致性的可用素材。
<span class="proj-desc">面向游戏内容生产的 AI 素材生成平台，输入提示词即可产出风格统一的角色、场景、界面与动画素材，降低美术成本。
<br>支持补充世界观与参考图等项目设定，产出更贴合风格的可用素材，帮助团队缩短出图周期、加快内容迭代。
</span>
</div>
<div class="proj-work-title">主要工作：</div>
<ol class="proj-work-items">
<li>构建基于有向无环图的工作流，引入 critic 自省机制实现反馈增强，基于 ReAct 架构实现轮级思考，并支持 Agent 间通信。</li>
<li>在分布式限流方案的选择上，对比计数器、漏桶、窗口等多种限流机制，选用 go-redis 实现分布式的令牌桶算法限流。</li>
<li>为增强系统可观测性，基于 Gin 中间件以及自定义的任务协程池暴露指标，使用 Prometheus 收集，接入 Grafana 面板。</li>
<li>在不同部署方案（单机与多机）部署上，支持基于 RabbitMQ 的共享任务队列，支持基于内存的自定义单机任务队列。</li>
<li>对于用户偏好的多样性，支持基于渐进式披露的 skill 配置，用户反馈的动态注入，世界观文本 RAG 召回，实现上下文增强。</li>
<li>围绕生成质量与稳定性，搭建多阶段智能生成流程，支持过程自检、反馈修正与多角色协作，保障素材风格一致、开箱可用。</li>
<li>面向多用户并发使用，设计接口流量保护与资源配额机制，避免异常请求挤占算力，保障平台稳定与使用体验。</li>
<li>完善运行监控与任务状态跟踪，异常可及时发现定位，支撑日常运维与持续迭代，提升交付可靠性。</li>
<li>兼顾试点部署与规模化推广，任务调度支持单机与多机弹性伸缩，高峰期任务不积压，生成服务平滑扩展。</li>
<li>面向不同项目风格差异，支持按需配置生成偏好并引入项目设定参考，使产出更贴合用户需求，提升使用满意度。</li>
</ol>
<div class="proj-header" style="margin-top: 12px;">
@@ -179,25 +175,23 @@
</div>
<div class="proj-link-line">
<div class="proj-tags">
<span class="proj-tag">Spring Boot 3</span>
<span class="proj-tag">Java</span>
<span class="proj-tag">MySQL</span>
<span class="proj-tag">Redis</span>
<span class="proj-tag">Caffeine</span>
<span class="proj-tag">HeavyKeeper</span>
<span class="proj-tag">MyBatis-Plus</span>
</div>
<a href="http://47.121.181.112:3000/wonder/thumb-up" class="proj-link" target="_blank">http://47.121.181.112:3000/wonder/thumb-up</a>
</div>
<div class="proj-intro">
<span class="proj-desc">中台化的高并发点赞系统，支撑多业务场景的点赞交互与数据查询。
<br>应对亿级数据规模与万级QPS高并发流量，提供高可用、可扩展的基础服务。</span>
<span class="proj-desc">中台化高并发点赞系统，为多业务线提供统一的点赞交互与查询服务，支撑海量数据与高并发访问场景。
<br>以高可用、可扩展为目标，保障点赞数据准确可靠、服务持续在线。</span>
</div>
<div class="proj-work-title">主要工作：</div>
<ol class="proj-work-items">
<li>为避免缓存穿透，构建布隆过滤器与空值短缓存双重机制；为避免缓存击穿，将热点数据加互斥锁，确保单线程回源重建。</li>
<li>基于 Caffeine + Redis 构建二级缓存，热点 Key 提升至本地缓存，避免冷数据污染，降低 Redis 访问压力。</li>
<li>Lua 脚本保证点赞原子性，10 秒时间片分桶暂存增量，定时任务批量落库，补偿任务每日兜底，保障最终一致性。</li>
<li>对比CMS算法，采用HeavyKeeper实现Top-K探测，利用指数衰减淘汰冷Key，解决高频更新准确率问题，适配流量变化。</li>
<li>单机场景利用字符串常量池特性，以业务前缀+用户ID为锁对象；多机场景基于 Redis 实现分布式锁，保障多实例数据一致。</li>
<li>从保障数据准确与服务稳定出发，完善缓存防护机制，防止异常请求压垮存储层、热点数据引发重建压力，保障系统平稳运行。</li>
<li>构建多级缓存体系，热点数据就近读取，降低后端存储压力，提升用户点赞与查询的响应体验。</li>
<li>保证点赞操作不丢失、不重复，采用异步批量入库与定期核对补偿，在高并发下兼顾处理性能与计数准确。</li>
<li>支持热点内容识别与运营洞察，动态跟踪高频对象、及时淘汰过期热点，使资源分配更贴合真实流量变化。</li>
<li>单机与集群部署下均保障并发写入数据一致，多实例并行处理结果正确，支撑业务横向扩展与稳定运行。</li>
</ol>
</div>