计算机科学专业软件开发实习报告

计算机科学专业软件开发实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家科技公司担任软件开发实习生，负责后端API开发与优化。期间，我主导完成3个模块的代码重构，将接口平均响应时间从450毫秒降低至180毫秒，吞吐量提升60%。运用SpringBoot和MySQL，设计并实现了支持百万级日活用户的用户认证系统，通过Redis缓存优化，将查询效率提高70%。参与微服务架构的联调测试，修复12处关键Bug，并编写了4份自动化测试脚本，覆盖率达85%。实习中，我掌握了敏捷开发流程与CI/CD部署实践，总结了基于JMeter的负载压测方法论，为高并发场景下的系统性能调优提供了可复用方案。二、实习内容及过程1.实习目的希望通过实践掌握企业级软件开发流程，提升后端开发能力，熟悉微服务架构在实际项目中的应用。2.实习单位简介我在一家专注于金融科技的公司实习，团队主要使用Java和SpringBoot开发分布式系统，系统需要支持高并发和事务一致性。3.实习内容与过程第13周，我跟着导师熟悉项目代码库，主要是阅读用户认证模块的代码，学习JWT和OAuth2.0的实践。导师给我布置了优化数据库查询的任务，原始接口用到了大量join操作，SQL执行时间超过500ms。我尝试添加分表和索引，但效果不明显。后来用Redis缓存热点数据，响应时间直接降到80ms左右。这个过程中，我第一次接触到了Redis持久化配置，搞懂了RDB和AOF的区别。第46周，我开始独立负责订单模块的开发。需求是支持订单秒杀场景，要求系统在并发量10万QPS时，错误率低于0.1%。我设计了基于Redis的分布式锁方案，并用了消息队列解耦下单和支付流程。测试时发现在高并发下，订单号生成会超时。最后改用Snowflake算法，自己实现了内存缓存机制，秒杀接口的TPS从3万提升到8万。期间还参与了系统监控的搭建，用Prometheus和Grafana画了关键指标的曲线图，比如API响应延迟和数据库慢查询。第78周，协助测试团队做压力测试，用JMeter模拟真实用户访问。发现当并发量超过5万时，系统会响应超时。排查后发现是数据库连接池配置太小，改大后问题解决。我还整理了接口文档，用Swagger自动生成文档，减少前后端沟通成本。4.实习成果与收获主导优化的用户认证接口，平均响应时间下降82%，日均调用量提升40%。独立完成的订单模块上线后，支撑了双十一期间的秒杀活动。通过这次实习，我学会了怎么用Redis解决高并发问题，掌握了分布式锁的实现原理。最大的收获是理解了系统设计不是闭门造车，要结合业务场景做权衡。比如秒杀场景下，宁可牺牲部分一致性，也要保证可用性。5.问题与建议遇到的困难有：一是初期代码库太庞大，新员工很难快速上手；二是测试环境配置复杂，经常出现"这里没问题，Deploy后报错"的情况。我后来用Git的分支策略，先在本地开发环境完整测试，再提交CodeReview，最后合并到测试分支，这样问题减少不少。对公司的建议：可以建立更完善的CodeReview流程，现在很多Bug都是测试阶段才暴露的。另外，测试环境配置应该标准化，比如用Docker容器化部署，避免"环境问题"。岗位匹配度上，我希望接触更多数据库调优的工作，目前这块儿涉及较少。如果能提供更系统的培训，比如安排几场关于分布式事务的分享会，对我帮助会更大。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周实习像把理论课上的分布式系统、数据库原理这些抽象概念，变成了实实在在要解决的工程问题。比如用Redis解决高并发缓存击穿，当时查了十几个博客才搞明白淘汰策略的选择。现在回头看，这段经历让我彻底搞懂了LRU、LFU这些算法的权衡，这比单纯做课程设计收获大多了。导师说我的Redis配置方案可以直接用，这种反馈比考试拿高分还让人有成就感。通过Debug接口超时问题，我学会了用Arthas动态诊断Java应用，这个技能现在写作业都经常用上。最初实习目标是学会企业级开发规范，结束时发现自己还掌握了JMeter压测和Docker容器编排，这些工具书上看半天不如实际操作一次。比如优化订单模块SQL时，加个覆盖索引居然能把延迟从400ms降到50ms，这种量化的进步特别直观。最后整理的监控大盘，运维同事说比他们以前看的报表清晰多了，这种被认可的感觉很奇妙。2.职业规划联结这次经历让我确定要做后端开发，特别是金融场景的分布式系统。现在再看招聘要求，发现自己欠缺的只是云计算方向的实践。接下来打算考取AWS认证，顺便学习下ECS和RDS的对比配置，这比单纯刷算法题更有意义。实习时看到过几次Kubernetes的部署脚本，但没机会深入，准备下学期找学校实验室的分布式项目实践一下。导师说现在企业招人很看重数据库调优能力，所以打算把MySQL的InnoDB引擎特性再系统学一遍，争取秋招能拿出更硬核的简历。3.行业趋势展望实习中接触的很多技术，比如秒杀场景下的熔断限流，现在看都是微服务架构的标准配置。但最让我惊讶的是他们用Redisson实现分布式事务，这种开源方案居然能跑通支付宝级别的业务。这让我意识到，技术选型真的得看场景，学校里学的分布式事务PaxosRaft这些理论模型，在实际业务中可能并不实用。另外看到团队用Go写消息队列客户端，性能确实比Java好不少，但代码风格完全不一样。如果以后要做技术选型，可能得考虑跨语言协作的复杂性。最直观的感受是云原生技术正在全面渗透，公司用的很多中间件都是云服务商提供的托管版本，比如RDS和云监控。这让我意识到，未来的后端开发可能更像是"平台运营师"，既要懂底层原理，又要会配置云服务。下学期打算关注Serverless这块，现在看阿里的函数计算挺有意思，说不定以后能替代很多中小型项目里的独立服务器。4.心态转变刚开始写代码总想着用最"高级"的技术，比如给每个接口都加分布式事务。导师给我讲了一个他们当年踩过的坑：某次系统崩溃就是因为每个服务都用了分布式事务，最终导致全链路锁死。现在才明白，高可用设计真的要结合业务重试和补偿。这种教训比书本上的案例分析深刻多了。另外学会跟测试人员沟通，以前觉得Bug都是他们测不完，现在知道很多问题是我没考虑边界条件。比如秒杀接口，必须明确最大并发数是多少，否则压力测试时很容易把服务器拖垮。这种责任感确实是从学生时代没体会过的。四、致谢1.感谢实习期间给予指导的导师，在遇到技术难题时总能得到耐心解答，比如分布式锁的选型和Redis持久化配置的建议，让我少走了很多弯路。2.感谢团队成员的同事，特别是在高并发测试时提供的帮助，一起排查过N次TPS突增的问题，从消息队列积压到数据库