diff --git a/other/infra-engineer/index.html b/other/infra-engineer/index.html index 685d1ab..deb3eee 100644 --- a/other/infra-engineer/index.html +++ b/other/infra-engineer/index.html @@ -112,9 +112,10 @@
2026-07 ~ 2026-08
@@ -125,8 +126,9 @@
@@ -137,7 +139,7 @@
Gen2D 游戏素材生成工具 - 全栈开发 【XEngineer 开源项目 - 三等奖】 + 全栈开发 【七牛云 XEngineer 开源项目 - 🥉三等奖】
2026-05 ~ 2026-06
@@ -153,20 +155,23 @@ https://gitee.com/hezhaohui123/gen2d
- 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. + 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。 +
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。 +
主要工作:
    -
  1. 基于字节 Eino 框架构建 DAG 工作流,引入 Reflect 自省机制以及 multi-agent 多智能体协作设计确保一致性。
  2. +
  3. 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。
  4. 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。
  5. -
  6. 为增强系统可观测性,统一采集接口 QPS、AI 上游调用、任务池等核心指标,并接入 Prometheus 与 Grafana。
  7. -
  8. 针对 LLM 请求耗时长特性,设计自定义 IO 密集型协程池和 RabbitMQ 消息队列,实现模型调用并发化和异步化。
  9. +
  10. 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。
  11. +
  12. 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。
  13. +
  14. 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。
ThumbUP 高并发点赞系统 - 后端开发 【哔哩哔哩技术团队文章复现】 + 后端开发 【哔哩哔哩技术团队《B站千亿级点赞系统服务架构设计》文章复现】
2025-10 ~ 2025-11
@@ -181,14 +186,16 @@ http://47.121.181.112:3000/wonder/thumb-up
- 高可用的高并发点赞系统 + 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。 +
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。
主要工作:
    +
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. -
  5. 复现HeavyKeeper算法实现 Top-K 热点探测,最小堆维护热点集,概率衰减淘汰冷 Key,周期 fading 适配流量变化。
  6. -
  7. 利用字符串常量池特性,以业务前缀+用户ID为锁对象,实现同用户串行,不同用户并行,减少锁竞争,提升吞吐量。
  8. +
  9. 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。
  10. +
  11. 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。
@@ -202,7 +209,7 @@
  • 熟悉基础设施即代码(IaC),理解 Ansible、Terraform 等自动化运维工具,具备多机房部署架构设计经验。
  • 熟悉数据库系统,理解MySQL事务隔离、B+树索引优化及 MVCC 机制,理解 Redis 混合持久化策略、集群、哨兵机制。
  • 熟悉可观测体系建设,理解 Prometheus 监控、Grafana 可视化、ELK 日志系统、链路追踪及告警机制。
  • -
  • 探索 AI 前沿工程实践,理解上下文工程与驾驭工程,理解蜂群协作体、沙箱与权限治理、多级记忆管理、循环状态机。
  • +
  • 探索 AI 前沿工程实践,理解 Context Engineer 与 Harness Engineer,理解智能体架构、权限治理、可插拔配置等。
  • diff --git a/other/security-engineer/index.html b/other/security-engineer/index.html index 4a414a4..698206e 100644 --- a/other/security-engineer/index.html +++ b/other/security-engineer/index.html @@ -29,6 +29,7 @@ Go Java + C++ 安全攻防 漏洞分析 @@ -112,9 +113,10 @@
    2026-07 ~ 2026-08
    @@ -125,8 +127,9 @@
    @@ -137,7 +140,7 @@
    Gen2D 游戏素材生成工具 - 全栈开发 【XEngineer 开源项目 - 三等奖】 + 全栈开发 【七牛云 XEngineer 开源项目 - 🥉三等奖】
    2026-05 ~ 2026-06
    @@ -153,20 +156,23 @@ https://gitee.com/hezhaohui123/gen2d
    - 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. + 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。 +
    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。 +
    主要工作:
      -
    1. 基于字节 Eino 框架构建 DAG 工作流,引入 Reflect 自省机制以及 multi-agent 多智能体协作设计确保一致性。
    2. +
    3. 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。
    4. 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。
    5. -
    6. 为增强系统可观测性,统一采集接口 QPS、AI 上游调用、任务池等核心指标,并接入 Prometheus 与 Grafana。
    7. -
    8. 针对 LLM 请求耗时长特性,设计自定义 IO 密集型协程池和 RabbitMQ 消息队列,实现模型调用并发化和异步化。
    9. +
    10. 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。
    11. +
    12. 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。
    13. +
    14. 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。
    ThumbUP 高并发点赞系统 - 后端开发 【哔哩哔哩技术团队文章复现】 + 后端开发 【哔哩哔哩技术团队《B站千亿级点赞系统服务架构设计》文章复现】
    2025-10 ~ 2025-11
    @@ -181,14 +187,16 @@ http://47.121.181.112:3000/wonder/thumb-up
    - 高可用的高并发点赞系统 + 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。 +
    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。
    主要工作:
      +
    1. 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。
    2. 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。
    3. 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。
    4. -
    5. 复现HeavyKeeper算法实现 Top-K 热点探测,最小堆维护热点集,概率衰减淘汰冷 Key,周期 fading 适配流量变化。
    6. -
    7. 利用字符串常量池特性,以业务前缀+用户ID为锁对象,实现同用户串行,不同用户并行,减少锁竞争,提升吞吐量。
    8. +
    9. 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。
    10. +
    11. 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。
    @@ -197,12 +205,13 @@
    专业技能