20XX年技术工程师年终总结报告

20XX年技术工程师年终总结报告今年主要围绕公司核心业务系统的稳定性优化、新技术落地以及跨部门技术支持展开工作，全年参与并主导7个重点项目，处理生产环境问题123次，主导完成3项技术方案迭代，团队内部分享技术经验6次，个人技术能力在实践中得到显著提升。年初接手的XX交易系统性能优化项目是全年工作重心。该系统因用户量激增出现接口响应延迟，峰值时段部分接口耗时从200ms攀升至800ms，影响用户体验。通过全链路压测定位到数据库慢查询和缓存失效策略问题：订单查询接口因关联5张表导致SQL执行时间过长，Redis缓存未设置合理的过期时间和预热机制，高并发时频繁击穿回源数据库。针对问题，首先优化SQL索引，将订单表与用户表的关联查询从全表扫描改为覆盖索引，执行时间从350ms降至40ms；其次重构缓存策略，采用本地Caffeine+Redis二级缓存，设置热点数据永不过期+定时刷新，非热点数据按访问频率动态调整过期时间，同时上线缓存预热工具，在大促前自动加载历史热门数据。优化后，系统QPS从5000提升至12000，核心接口平均耗时稳定在150ms以内，大促期间未出现因性能问题导致的交易失败，用户端投诉量环比下降78%。年中主导的微服务架构升级项目，重点解决系统耦合度高、部署效率低的问题。原XX管理系统采用单体架构，模块间依赖复杂，单次全量部署耗时45分钟，故障排查需逐个模块检查。通过拆分核心功能为用户服务、权限服务、日志服务3个独立微服务，引入SpringCloudAlibaba技术栈，使用Nacos作为注册中心和配置中心，Sentinel实现流量控制，Seata处理分布式事务。为确保迁移过程零停机，设计了双写双读过渡方案：新老系统同时接收请求，写入时同步更新两个数据库，读取时优先从新系统获取，不一致时触发补偿机制。历时3个月完成迁移，部署时间缩短至5分钟/服务，故障定位时间从平均2小时降至15分钟，团队研发效率提升40%。项目落地后，已作为公司内部微服务改造的标杆案例，被3个其他业务线参考复用。日常运维中建立了“故障快速响应根因分析方案沉淀”的闭环机制。针对去年高频出现的数据库连接池耗尽问题，编写自动化检测脚本，实时监控连接池使用率，当超过80%时触发预警并自动扩容；梳理常见故障场景，整理《生产环境问题处理手册》，涵盖数据库锁、缓存击穿、接口限流等12类问题的排查步骤和工具使用方法，团队处理同类问题的平均时间从40分钟缩短至15分钟。全年主导修复关键故障27次，其中3次避免了可能导致系统宕机的重大事故，例如某次发现Redis主节点内存持续增长，通过分析慢日志定位到某运营活动接口未正确设置缓存过期时间，及时调整策略并清理冗余数据，避免了因内存溢出导致的服务中断。技术学习与分享方面，主动研究云原生技术，完成K8s认证课程学习，主导在测试环境搭建K8s集群，将部分微服务迁移至容器化部署，资源利用率提升30%；参与公司技术委员会，推动制定《微服务接口设计规范》，统一了错误码、参数校验、返回格式等标准，减少了跨团队联调时的沟通成本；每月组织内部技术沙龙，分享了“分布式事务实践踩坑”“Java内存泄漏排查技巧”等主题，团队成员反馈对实际工作帮助较大。不足与改进方向：一是对前端技术的了解不够深入，在与前端团队协作时，偶尔因对页面渲染逻辑理解不透彻导致接口设计不够贴合需求，后续计划每周抽2小时学习Vue和前端性能优化知识；二是新技术落地的前瞻性不足，比如边缘计算、Serverless等方向仅停留在理论学习，未结合业务场景探索应用，明年计划选取12个低风险场景进行试点；三是代码质量把控需更严格，在最近的微服务升级中，因部分异常处理逻辑考虑不周全，导致上线后出现2次偶发报错，后续将增加代码评审的深度，引入SonarQube进行静态代码扫描，确保关键逻辑覆盖率达到100%。明年重点工作：持续推进核心系统的云原生改造，完成剩余5个单体服务的微服务拆分；优化监控体系，引入APM工具实现全链路追踪，将故障预警准确率从85%提升至95%；探索AI在日