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| frankfurt | 何朝晖 - 个人简历 | wonder | true | slide-left | true |
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何朝晖
15671623703
hezhaohui0807@163.com
http://47.121.181.112:8080/resume/
http://47.121.181.112:3000/wonder
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目录
- 🎓 教育经历
- 🏆 荣誉奖项
- 💼 实习经历
- 🚀 项目经历
- 🛠 专业技能
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教育经历
武汉科技大学
计算机科学与技术（国家级一流专业） · 本科
2023-09 ~ 2027-06
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实践经历
东软集团 · 生产实习
2026-06 ~ 2026-07
金山办公 WPS 菁英工程师训练营
全栈方向 · Go / React · 2026-03 ~ 2026-05
武汉科技大学领航工作室
2024-05 ~ 2026-05
字节跳动 MarsCode 青训营
后端方向 · Go · 2025-01 ~ 2025-03
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"金山杯" 华中地区高校第十八届程序设计邀请赛
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国际大学生程序设计竞赛（ICPC）湖北省赛
section: 实习经历 layout: default
七牛云
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参与设计数据库自动化部署平台，基于状态机模型实现八阶段任务生命周期管理，支持参数校验、资源预留与安全回滚
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参与多机房 Ansible 部署架构设计，通过 AWX 调度控制与主机锁机制实现部署并发管控，保障大规模实例的有序交付
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构建关联服务注册链路，集成网络探测、数据源自动注册、监控指标采集与日志接入，实现数据库全生命周期可观测
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武汉金银湖实验室
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参与设计面向国家关基单位的网络安全 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
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参与供应链探测数据中台开发，基于 Go 并发模型实现多源异构数据的采集服务，引入动态流量控制机制提升数据采集率
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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
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Gen2D 游戏素材生成工具
基于 Go (Gin) + Eino Agent Graph + GORM + 七牛云 Kodo + React + Zustand 的 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。
- 基于 Eino Graph 构建四阶段 DAG 管线，编排 Prompt 优化、素材生成、质量校验、格式适配四节点有序执行
- 引入 Reflect 自省机制，自动质检不通过时将拒绝理由回注提示词，同时支持注入用户反馈
- 对比多种限流机制，选用 go-redis 实现分布式的令牌桶算法限流
- 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
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ThumbUP 高并发点赞系统
基于 Spring Boot 3 + Redis + Caffeine + HeavyKeeper + MyBatis-Plus 的高并发点赞系统。采用 Write-Behind 异步写回架构，写入由 Redis 承接后定时批量落库；读取走 Caffeine、Redis 二级缓存加速。
- 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
- 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
- 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
- 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
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专业技能
编程语言
熟悉 Go/Java 的常用数据结构、中间件、并发模型、垃圾回收机制，能够使用 pprof、JFR 等工具进行性能排查
分布式架构
熟悉分布式微服务架构，理解服务注册与发现、负载均衡、限流熔断、配置中心、幂等控制、分布式锁及分布式事务
数据库系统
熟悉 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
缓存技术
熟悉多级缓存的设计，以及高并发场景下的缓存策略，如旁路缓存、读/写穿透、异步写回
消息队列
熟悉主流中间件选型、路由、持久化原理、事务、死信队列机制、推拉结合模式、集群化部署
CI/CD & K8s
熟悉多集群环境下的持续集成部署，理解 K8s 下的应用发布、弹性扩缩容、灰度发布、健康检查及可观测体系建设
AI 前沿
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
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