技术部2025年上半年个人工作总结

技术部2025年上半年个人工作总结2025年上半年，我作为技术部后端开发组核心成员，主要承担公司核心业务系统「智联云服」V3.0迭代开发、新业务中台架构设计及技术团队能力提升三项重点工作。期间深度参与12个需求模块开发，主导完成4项关键技术优化，牵头组织6次跨部门技术联调，推动团队代码规范覆盖率从82%提升至95%，系统平均响应时间从280ms缩短至190ms，故障恢复时长从45分钟压缩至15分钟，较好完成了上半年既定目标。以下从具体工作内容、成果沉淀、问题反思及下半年规划四个维度展开总结。一、重点工作推进与成果（一）核心系统迭代：「智联云服」V3.0功能落地上半年首要任务是完成「智联云服」V3.0版本上线，该版本聚焦客户管理、订单履约、数据看板三大核心模块升级，目标是将客户信息处理效率提升30%，订单履约异常率降低20%，数据看板实时性从T+1提升至分钟级。我作为后端主程，负责客户360视图、智能派单引擎、实时数据同步三个子模块开发。在客户360视图模块，原系统存在客户信息分散在CRM、交易、服务三个独立库的问题，查询需跨3个数据库8张表，单次查询耗时超500ms，且数据一致性难以保证。针对此，我提出「主数据+缓存+事件驱动」的解决方案：首先梳理客户核心字段，建立主数据中心统一管理18项关键信息；其次引入Redis热数据缓存，将高频查询的客户基础信息（如姓名、联系方式、历史等级）缓存至内存，设置5分钟自动刷新机制；最后通过Kafka消息队列同步非核心变更（如服务评价、投诉记录），确保主数据与业务系统数据最终一致。方案落地后，客户信息查询耗时降至80ms以内，数据一致性错误率从0.3%降至0.02%，支撑前端实现「一键查看全维度信息」的交互需求。智能派单引擎模块是订单履约效率提升的关键。原派单逻辑基于简单的地域匹配+空闲率排序，在大促期间（如618）常出现「附近骑手已满但远处骑手闲置」的情况，导致订单平均等待时长超25分钟。我通过分析历史派单数据（覆盖300万+订单），发现影响派单效率的核心因素是骑手实时位置、订单紧急程度、历史服务质量三个维度。为此，引入机器学习模型（XGBoost）进行派单预测，将骑手位置（经纬度）、当前负载（已接订单数）、历史准时率（近30天）、订单距离（取货点与骑手距离）、订单时效（剩余可配送时间）作为特征，训练出派单优先级模型。同时，为解决实时计算性能问题，采用Flink流处理框架实时更新骑手状态，将模型推理部署在边缘节点，减少中心服务器压力。上线后，大促期间订单平均等待时长缩短至12分钟，骑手接单效率提升40%，客户投诉率下降15%。实时数据看板模块需支持业务人员实时查看订单量、销售额、客户活跃等12项核心指标。原方案通过定时任务（每小时一次）拉取数据库计算，数据延迟高且资源消耗大（单次全量计算需占用8核16G服务器20分钟）。我采用「预计算+增量更新」策略：对每日固定指标（如累计销售额）使用Hive进行离线预计算，存储至ClickHouse供查询；对实时变动指标（如当前在线用户数）通过Canal监听数据库binlog，经Kafka传输至Flink进行实时聚合，结果写入Redis供前端调用。同时，设计动态维度过滤功能（支持按地区、商品类型、客户等级筛选），通过预生成多维OLAPcube降低实时计算复杂度。最终，数据更新延迟从小时级降至30秒内，查询响应时间控制在200ms以内，资源占用降低60%，业务部门反馈「终于能看到真正的实时数据了」。（二）技术优化：系统稳定性与性能双提升上半年系统面临两大挑战：一是用户量增长（日活从80万增至120万）带来的并发压力，二是新业务（社区团购）接入导致的架构扩展性不足。针对稳定性，重点优化了数据库与缓存层；针对性能，完成了关键接口的异步化改造。数据库层面，原主库（MySQL）在峰值时段（晚8-10点）QPS达1.2万，CPU利用率长期超85%，存在宕机风险。通过「读写分离+分库分表」优化：首先将读请求分流至3台从库（主从延迟控制在50ms内），读负载降低60%；其次对订单表按用户ID取模分16库16表，单表数据量从2亿降至1200万，查询性能提升3倍。同时，引入慢查询监控（阈值设为500ms），对执行时间过长的SQL自动生成索引建议，上半年共优化慢查询SQL237条，新增索引45个，数据库平均RT从180ms降至80ms。缓存层优化聚焦热点数据与缓存击穿问题。原Redis集群存在「大key」（如某头部商品库存信息，value大小超10MB）导致网络IO瓶颈，且未设置合理的过期策略，常出现缓存同时失效引发数据库雪崩。我主导重构缓存策略：一是拆分大key（将商品库存按SKU拆分为独立key，单个key大小控制在1KB内），减少网络传输耗时；二是为缓存设置随机过期时间（基础时间+5-15分钟随机偏移），避免集体失效；三是引入本地缓存Caffeine作为一级缓存，对高频且更新不频繁的数据（如商品分类）本地缓存10分钟，减少Redis访问次数。优化后，Redis集群QPS从3.5万降至2.1万，网络带宽占用下降40%，缓存击穿导致的数据库压力峰值降低80%。关键接口异步化改造针对「订单支付回调」「客户消息通知」等高耗时接口。原支付回调接口需同步调用物流、库存、会员三个系统，平均耗时800ms，大促期间常因超时导致支付结果同步失败。通过引入事件驱动架构，将同步调用改为异步处理：支付成功后发送Kafka消息（主题：order_paid），物流、库存、会员系统各自消费消息并处理，主流程仅需记录消息发送状态，耗时降至50ms以内。同时，为确保消息可靠，实现「生产端确认+消费端幂等」机制：生产端开启Kafka的acks=all，确保消息写入所有副本；消费端通过数据库唯一索引（消息ID）防止重复处理。改造后，支付回调成功率从98.5%提升至99.9%，接口超时率从3%降至0.1%。（三）团队能力建设：代码质量与协作效率提升作为技术骨干，上半年我承担了团队技术分享、代码评审及新人带教三项职责，目标是提升团队整体技术水平与协作效率。技术分享方面，每月组织2次内部沙龙，主题涵盖「分布式事务解决方案」「K8s性能调优」「微服务可观测性实践」等。其中「分布式事务」专题分享结合公司订单与库存系统的实际案例，对比AT、TCC、SAGA三种模式的优缺点，最终确定在库存扣减场景使用TCC（Try阶段预扣库存，Confirm阶段正式扣减，Cancel阶段释放库存），在订单与物流同步场景使用SAGA（通过补偿事务回滚）。该分享推动团队统一了分布式事务处理规范，后续新开发的跨服务接口事务问题减少70%。代码评审方面，主导制定《后端代码评审规范V2.0》，新增「复杂度检查」（圈复杂度≤10）、「资源释放」（数据库连接、文件流必须显式关闭）、「安全校验」（输入参数防SQL注入、XSS攻击）三项强制检查项。通过SonarQube自动化扫描+人工交叉评审的方式，上半年共评审代码12万行，发现并修复潜在问题432个（其中空指针异常127个，资源未释放89个，SQL注入风险32个）。团队代码缺陷率（每千行代码缺陷数）从2.8降至1.2，单元测试覆盖率从65%提升至82%。新人带教方面，负责指导2名校招新人（小吴、小张）快速融入团队。制定「30-60-90天成长计划」：第1个月熟悉业务流程与代码规范（完成3个简单需求开发），第2个月独立承担模块开发（如客户标签管理功能），第3个月参与核心系统优化（如订单状态机重构）。通过「一对一代码走查」「需求评审提前介入」「技术问题实时答疑」等方式，两人在3个月内均能独立完成中等复杂度需求（如活动促销规则引擎开发），其中小吴提出的「促销规则缓存预加载」方案被采纳，将活动期间规则查询耗时缩短50%。二、存在问题与改进方向尽管上半年取得了一定成绩，但仍存在三方面不足需要重点改进：一是技术前瞻性不足。在设计智能派单引擎时，仅考虑了当前业务规模（日单量50万），未预留机器学习模型的弹性扩展能力。6月大促期间（日单量峰值80万），模型推理节点负载过高，导致部分订单派单延迟。后续需引入K8s的HPA（水平自动扩缩容）机制，根据CPU使用率自动调整推理节点数量，同时探索模型轻量化（如使用TensorFlowLite）降低计算资源消耗。二是跨部门协作效率待提升。在「实时数据看板」开发中，与业务部门需求对齐耗时较长（前后沟通6次才确定最终指标），主要原因是需求文档缺乏明确的「数据口径说明」（如「活跃客户」定义不清晰，业务部门理解为「当日登录」，技术团队理解为「当日有交易」）。后续需在需求评审阶段强制要求业务方提供《数据指标定义表》，明确指标计算逻辑、统计周期、过滤条件等，避免因理解偏差导致返工。三是个人技术深度需加强。在处理分布式锁冲突问题时（某高并发场景下出现锁失效），最初采用Redis的setNx命令，但未考虑锁的可重入性和过期时间续期，导致偶发锁失效。后通过引入Redisson的可重入锁（支持锁自动续期）解决问题，但过程中暴露了对分布式锁实现细节掌握不深的问题。下半年计划深入研究分布式系统核心技术（如一致性协议、分布式事务、分布式锁），通过阅读《分布式系统设计模式》《数据密集型应用系统设计》等书籍，结合实际项目场景加深理解。三、下半年工作计划基于上半年工作沉淀与问题反思，下半年重点推进以下三项工作：1.主导「智联云服」V4.0架构升级目标是将系统从「微服务架构」向「云原生架构」演进，重点完成容器化改造（90%服务迁移至K8s）、服务网格（Istio）落地、可观测性体系（Prometheus+Grafana+ELK）完善。其中容器化改造需完成服务镜像打包规范制定、K8s集群资源调度优化（CPU/内存利用率目标提升至70%）、灰度发布流程设计（支持按流量比例、用户标签分流）；服务网格将解决微服务间调用链追踪困难、流量治理复杂的问题，实现请求路由、熔断降级、负载均衡的统一管理；可观测性体系需覆盖「应用性能（APM）、基础设施（监控主机/数据库）、日志（集中采集分析）」三大维度，目标是将故障定位时间从30分钟缩短至5分钟。2.推进「智能决策中台」建设随着公司业务多元化（新增社区团购、本地生活服务），需构建统一的智能决策中台，支撑营销推荐、风险控制、资源调度等场景。我将负责中台的「算法服务层」开发，重点完成：①推荐算法优化（从基于规则的推荐升级为协同过滤+深度学习模型），目标是将商品点击率提升15%；②风险控制引擎开发（基于用户行为、交易特征识别欺诈订单），目标是将欺诈识别准确率从85%提升至95%；③资源调度算法优化（结合骑手、仓库、订单多维度数据），目标是将配送成本降低10%。同时，为确保算法的可解释性与可维护性，将引入MLflow进行模型生命周期管理，实现模型训练、评估、部署的全流程跟踪。3.强化团队技术梯队建设针对团队中高级工程师占比不足（当前高级工程师仅占25%）的问题，下半年将推动「技术梯队培养计划」：①选拔3名潜力骨干参与外部技术培训（如阿里云云原生架构师认证），提升其在分布式系统、云原生领域的深度；②建立「技术导师制」，由高级工程师带教中级工程师（1对2），通过「实战项目+技术复盘