计算机科学科创园软件工程师实习报告

计算机科学科创园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，我在计算机科学科创园担任软件工程师实习生，负责开发与维护分布式系统模块。通过迭代优化服务端API性能，将系统响应时间从平均450ms降低至180ms，吞吐量提升60%。参与重构数据库查询逻辑，使数据检索效率提高40%，日均处理请求量从5000次增至9000次。应用Docker容器化技术部署3个微服务，实现环境一致性，部署周期缩短至4小时。掌握并实践了敏捷开发流程，采用GitLab进行代码版本控制，累计提交代码300余次，解决冲突问题50余项。提炼出基于JMeter的自动化压测方法论，形成可复用的性能调优方案，支持团队后续项目快速上线。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在计算机科学科创园实习，岗位是软件工程师。刚开始主要是熟悉团队的项目，跟着导师看代码，学习他们的开发规范。我们用的技术栈是SpringBoot加MySQL，还有Docker和Kubernetes。第一个任务是优化一个老模块的响应速度，原来的接口要450ms才返回数据，用户反馈卡。我花了两周时间，分析请求链路，发现是数据库查询慢，改用分库分表思路，加了一些缓存逻辑。8月10号左右，我把代码提交上去，测试环境压测显示性能直接翻倍，到180ms。这个改进后来正式上线，系统稳定性确实强了不少。

实习中期参与了一个新项目，是做推荐系统的。我负责搭建后端服务，用的是微服务架构，每个功能模块单独部署。遇到个难题是服务间通信，刚开始用直接调用，结果并发大的时候出Bug，数据不一致。导师建议用消息队列，我就去学Kafka，花了三天搭环境，搞懂生产者消费者模式。9月5号左右，系统正式跑起来，日活用户支撑到2万，没出什么大问题。这让我明白分布式系统不是随便搭的，得懂CAP理论。

最后那段时间在写文档，整理代码注释，还帮测试准备测试用例。期间发现团队代码审查不太严格，有些低级错误跑进去。我就提了个建议，说能不能用SonarQube自动扫描，导师觉得可行，但没落地。我挺遗憾的，感觉这是个能省事的好方法。实习最后一天，我整理了3个项目的技术总结，有200多页，算是给团队留点东西。这8周让我知道，光会写代码不够，得懂系统设计，还得会跟人合作。

三、总结与体会

这8周在计算机科学科创园的实习，真真切切让我对软件开发有了不一样的感觉。7月1号刚来的时候，我连Docker命令都记不全，现在8月31号走的时候，能独立搭一套微服务环境了。最大的收获是搞懂了性能优化不是瞎改，而是要有数据支撑。比如8月15号那个项目，我通过加缓存把接口响应从450ms砍到180ms，这60%的提升不是纸上谈兵，是JMeter跑出来的真数据。这让我觉得，学校里学的理论，比如负载均衡、数据库索引，真用到实际项目里，还得靠反复测试和调试。

实习也让我看清了想当个合格的工程师，还得补不少课。我发现自己对分布式系统的理解太表面了，9月2号那天晚上，我花3小时看完了Kafka的源码分析文章，才明白之前那个Bug怎么解决得那么巧。这让我意识到，技术这东西，学无止境。以后打算考个AWS认证，把云原生这块补上。同时，我也发现团队代码审查机制有提升空间，9月10号提的建议虽然没立刻用，但至少有人听进去了。这让我明白，新人提点合理建议，不是越级，是帮团队进步。

从学生到职场人的转变，真不是一句空话。以前写代码，对bug零容忍是理想状态；现在明白，在deadline面前，能快速上线、能兜底才是王道。比如8月25号那个紧急需求，虽然我把测试覆盖率搞到85%，但上线后发现有个边缘场景没覆盖，幸好监控及时报警了。这让我对“稳定”有了敬畏心。未来找工作，我肯定要把实习做的项目包装进简历，特别是那个性能优化的案例，这是实打实的竞争力。行业里现在都在说云原生、Serverless，我实习看到的Kubernetes应用，让我觉得这些不是概念，是下一波浪潮。9月15号那天，我特意去查了EKS的文档，感觉这事儿能跟学校课题结合了，把实习经验往学术上拔高，或许是个好方向。这8周，让我从一个只会敲代码的学生，变成一个想搞懂系统、愿意扛事儿的人。

四、致谢

感谢计算机科学科创园提供这次实习机会，让我接触到了真实的软件开发环境。

感谢我的导师，在实习期间给予的指导和耐心解答，特别是在我遇到分布式系统难题时