计算机科学与技术XX互联网公司软件工程师实习报告

计算机科学与技术XX互联网公司软件工程师实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX互联网公司担任软件工程师实习生，负责后端服务开发与优化。通过参与电商平台订单处理模块重构，将API响应时间从480ms降低至120ms，吞吐量提升至原先的3.2倍，支撑日均10万QPS的业务峰值。核心工作包括使用Go语言实现高并发订单路由器，应用Redis集群缓存热点数据，并设计SQL分库分表方案解决单表数据量超5GB的性能瓶颈。期间熟练运用Docker容器化部署与Kubernetes动态扩缩容技术，编写自动化测试脚本覆盖核心业务逻辑，通过JMeter压测验证系统稳定性。提炼出分布式系统超时控制与资源弹性伸缩的标准化方法论，为后续同类项目提供可复用架构方案。

二、实习内容及过程

实习目的主要是将学校学的分布式系统、数据库优化等理论知识，落到实际业务里去，了解互联网公司真实的开发节奏和工程规范。实习单位是家做电商SaaS服务的公司，核心业务是帮中小企业搭建线上销售渠道，技术栈以Java、Go为主，后端系统普遍采用微服务架构，数据库层混合使用MySQL和MongoDB。

第13周主要熟悉团队的开发流程，跟着导师参与一个订单中心模块的迭代。这个模块当时遇到的问题是高并发时库存扣减超时，导致部分订单重复支付。我负责优化库存服务的Redis缓存命中率，通过分析业务日志发现热点商品缓存失效后重新查询DB的次数占比超过60%。于是设计了一个基于布隆过滤器的预加载策略，每天凌晨根据销售数据预测次日爆款，提前把这些商品信息塞进Redis。实施后缓存命中率达到92%，库存查询P99响应时间从280ms降到50ms。期间还学习了如何用Prometheus+Grafana监控分布式环境下的服务瓶颈，发现慢SQL主要是由于缺乏合理的索引。

第46周独立负责一个营销活动的后端开发，需求是支持用户领取优惠券后7天内自动抵扣订单金额。这个功能涉及用户行为追踪、定时任务调度、事务一致性三个难点。我选了Quartz做定时器，用Redis存储优惠券状态，但刚开始写的时候发现多线程修改优惠券余额会出现CAS失败问题。卡了两天后突然意识到得用Redis的Watch命令，配合Lua脚本原子化扣减操作。上线当天处理了8.6万次领取请求，系统稳定。这段经历让我明白分布式事务不能只靠数据库锁，还得结合缓存策略来兜底。

最后两周参与了一个旧系统的性能改造项目。该模块是公司最早用SpringMVC写的，代码耦合度特别高，线上TPS只能跑到1.2k。我重点重构了用户权限校验模块，原先每次请求都要查询3张关联表，改用JWT+Shiro框架后，通过本地缓存权限信息，接口耗时直接降了70%。不过改造过程中踩了不少坑，比如Shiro的AOP切面处理得不够优雅，导致部分接口鉴权失败，最后不得不回过头重写逻辑。领导看我写文档挺认真，还让我整理了JavaWeb性能优化的Checklist，现在回头看确实学到了不少工程实践经验。

实习期间遇到的最大挑战是第一次接触CQRS架构。团队某个报表服务因为聚合查询慢到离谱，DB表里5千万条数据跑一条JOIN语句就要1.5秒。导师让我用ES替代原生的PostgreSQL，但我对Elasticsearch的倒排索引原理一窍不通。为了啃这块硬骨头，我啃完了官方文档和两本《Elasticsearch权威指南》，还主动加了个师兄请教。最后通过分词优化和QueryDSL调优，报表查询速度提到了300ms以内。虽然过程挺折腾，但感觉收获特别大。这段经历让我意识到技术深度和广度同样重要。

实习单位管理上觉得有点混乱，比如需求评审会经常临时加人，开发计划也不太稳定，有时候一个功能需求前一天还确定的技术方案，第二天突然要改架构。另外培训机制也不完善，新人上手全靠导师带，知识沉淀做得不好，有些工具链的使用规范都没统一文档。岗位匹配度上，虽然主要做Java开发，但接触Go的机会不多，感觉对底层原理的理解还是得加强。建议公司可以搞个内部技术Wiki，把常用的中间件配置、踩过的坑都记下来。或者定期组织技术分享会，让不同组的人多交流，比如我们可以搞个微服务治理专题，讨论服务熔断、配置中心这些实践问题。

三、总结与体会

这8周实习像把理论课上的分布式系统、数据库原理这些知识点，硬生生摁进了实际业务场景里。7月15号接手那个订单路由器重构任务时，对着几千行遗留代码，真有点懵。后来发现通过画时序图分析请求流转，再对照压测结果里的瓶颈指标，问题就变得清晰了。比如发现一个慢SQL根本原因，是业务方硬编码拼接SQL语句导致的，改用MyBatis动态SQL后查询时间直接从1.8秒降到80ms。这种把抽象理论变成可量化的性能指标的体验，是学校实验室里永远给不了的。

实习最大的收获是搞明白了工程实践跟学术研究的差别。以前觉得系统高可用就是加个Redis集群就完事了，现在才知道监控告警的阈值设定、熔断器的阈值计算，都得结合业务QPS波动来调。比如8月3号负责的优惠券抵扣功能上线前，用JMeter模拟10万并发压测，发现内存占用曲线在8.6万QPS时开始陡峭上升。这时候就得提前设置好Hystrix的舱壁隔离阈值，把线程池大小调到最优，而不是等到线上挂了再回溯。这种对系统容量的敬畏感，让我开始关注像CAP理论、BASE架构这些更底层的知识。

对职业规划的影响挺直接的。现在再看招聘要求里“精通SpringCloud”、“熟悉Kubernetes”这些词，不再只是觉得高大上，而是知道该怎么去验证自己的掌握程度。比如可以拿LeetCode上那些分布式系统设计的题目来练手，或者去考个AWS/GCP的云认证。8月20号的时候还主动找导师聊了次，他说感觉我对系统优化的敏感度上来了，建议我下学期可以系统学学性能分析工具。这种被认可的感觉，确实挺激励人继续深挖技术的。

行业趋势上明显感觉到，现在做后端不能光埋头写代码了，还得懂点DevOps。我们组搞的那个自动化部署脚本，用了Jenkins+Ansible，但一开始装配置各种不顺，后来发现社区版本跟公司自研环境总有兼容问题，最后还是导师教我用Dockerfile模板标准化环境。现在看那些大厂的技术分享，无服务器架构、Serverless这些词越来越火，感觉以后后端开发跟函数计算、API网关的结合会越来越紧密。这8周用Redis做缓存淘汰策略的经历，让我特别想深入了解缓存一致性协议，打算下学期就啃《缓存一致性设计》那本书。

从学生到职场人的心态转变挺明显的。以前遇到难题就想问导师，现在会先自己查文档、看源码，甚至去StackOverflow上找相似问题的解决方案。比如7月底那个权限模块重构，为了把Shiro的鉴权逻辑写得更优雅，连续一周天天加班到10点，最后用AOP动态代理解决后，那种成就感真的挺难忘的。虽然现在觉得加班有点离谱，但至少学到了怎么在高压下保持冷静。这种责任感提升，可能是比技术本身更宝贵的财富。后续打算把实习期间写的那些优化笔记，整理成技术博客，也算是对这段经历最好的沉淀。

四、致谢

8周的实习时光说长不长，说短不短。这段经历让我对计算机专业的理解，从书本上的概念，变成了能摸到、能量化的实际系统。真心感谢团队里的导师，那段时间遇到技术难题时，他总能一针见血地指出问题所在，而且从不吝啬分享他沉淀的经验。比如那个Redis缓存预热的问题，要不是他提醒我考