计算机科学网络公司程序员实习报告

计算机科学网络公司程序员实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月23日，我在一家互联网公司担任程序员实习生，负责后端开发任务。核心工作成果包括参与电商平台订单系统重构，完成核心模块代码优化，将接口响应时间从850毫秒降低至320毫秒，吞吐量提升60%。使用Python和Java开发自动化测试脚本，覆盖率达95%，累计修复32个高优先级Bug。应用了微服务架构和Docker容器化技术，将部署周期缩短至48小时。通过实践掌握了SpringBoot框架的异步处理机制，以及JMeter压测工具的参数调优方法，这些方法论可直接应用于高并发系统优化。

二、实习内容及过程

2023年6月5日到8月23日，我在一家做电商后端的团队实习。目标是熟悉分布式系统开发，把手头的小活儿干明白。那家公司主要搞B2C平台，技术栈偏Java和Python，业务量挺大，高峰期QPS能到5000。

我跟着师傅做了个订单模块重构。原系统用MyBatis+SpringBoot，数据库是MySQL主从，慢查询多。我这阶段主要优化了缓存策略，把Redis从单机换成集群模式。具体是调整了L1和L2的过期时间，设置好写入策略。上线后，订单查询接口的响应时间从850毫秒降到320毫秒，监控显示P99误差率稳定在0.8%以下。还用Python写了测试脚本，用Selenium模拟下单操作，覆盖了95%的功能点，发现32个Bug，有10个是高优先级的。

遇到最大坎儿是第一次接触消息队列Kafka。系统接了3个微服务，订单创建后要异步通知库存和物流，原方案用RabbitMQ，但偶尔会堵。我花了两周研究Kafka的分区和副本机制，学了如何调优produce端的ack参数和consumer的offset清理策略。最后把延迟从秒级降到百毫秒级。这事儿让我明白分布式事务不能只靠最终一致性协议，还得盯住消息队列的运维指标。

感觉公司培训有点随意，没人系统讲过Docker和Jenkins的链式部署，都是靠自己摸索文档。建议新实习生能配个带教手册，每两周安排个技术分享会。岗位匹配度还行，但后端开发跟学校学的有点脱节，比如没怎么碰过gRPC和Protobuf序列化，要是实习前能多练练这些就更好了。这段经历让我意识到，做工程不只是写代码，还得懂系统监控和性能调优，这比单纯敲代码有挑战，也更有意思。

三、总结与体会

这8周，从2023年6月5日到8月23日，感觉像是从校园到职场的快速充电。实习的价值在于把课堂上的分布式理论、数据库原理这些抽象东西，真真切切用到订单系统这种业务场景里。比如，优化Redis缓存策略后，看到接口延迟从850毫秒直接掉到320毫秒，那种成就感挺具体的。修复的32个Bug里，有10个是涉及微服务通信逻辑的硬骨头，解决它们的过程，就是不断把《分布式系统》书里读到的CAP理论、一致性协议，跟线上监控的指标、日志里的错误码对应起来，这种感觉挺扎实的。

对我职业规划的影响挺直接的。实习前想当算法工程师，现在看后端架构师的节奏更对味。每天看着Prometheus上的监控数据波动，琢磨如何让系统更稳定，这种把技术扛在肩上的感觉，跟单纯写课程设计完全不一样。公司那套基于SpringCloud的微服务架构，还有他们用的CI/CD流水线，都给我打下了烙印。接下来打算深挖一下Elasticsearch和gRPC，看看能不能补上实习中发现的短板，争取秋招简历上多几个能聊的细节。

行业里现在好像都在卷高并发、低延迟，但看了些技术博客，感觉AI和大数据跟业务的结合越来越重要。像这次实习接触的电商平台，用户画像分析、个性化推荐这些，背后也是大数据和机器学习在发力。虽然实习期间没直接参与这些，但感觉未来做纯后端开发，不懂点AI接口设计、数据分析，可能没法跟得上节奏。所以打算下学期把学校那个机器学习选修课捡起来，看看能不能考个AWS或Azure的云认证，至少面试时能多聊点云原生和湖仓一体这些词儿。感觉实习最大的收获，不是学会了多少新技术，而是突然意识到，以前觉得遥不可及的线上系统稳定性、用户体验，其实是可以靠手头这些工具一点点抠出来的，这挺解压，也挺带劲。

四、致谢

在2023年6月5日至8月23日的实习期间，得到了很多帮助。感谢那家公司给了我实习机会，让我接触到了真实的后端开发环境。特别感谢我的导师，他耐心指导我优化Redis缓存和配置Kafka，帮我解决了好几个技术难题。和团队里其他同事一起