卢东旭 - 10年电商系统技术经理 + 技术PM

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教育背景

2009.09 - 2013.07 | 中北大学 - 本科 | 专业:微电子(神舟飞船黑匣子)

  • 专业背景：微电子学，授课导师为神舟飞船黑匣子实验室负责人；

  • 技术背景：大二开始自学编程；大三开始在校计算机实验室打工；

负责系统各项指标

用户平台核心指标，核心接口QPS：5万+；用户量：1亿+；DAU：100万；用户日增：10万；

促销平台核心指标，抢券接口QPS：4万+，TPS：1万+，RT：300ms；下单优惠计算TPS：4000；

交易平台核心指标，确认订单TPS：5000，RT：130ms；提交订单TPS：4000，RT：500ms；分库分表：8库1024张表；年订单量：500万。

主要工作经历

2018.09 - 2020.04 | [格家网络] | 用户平台 | 高级工程师

一、统一了公司内部登录体系

1）独立自研公司SSO统一登录系统(自主发起)。解决了Spring框架依赖重、接入效率低、定制化开发差、运营后台权限收口等历史遗留问题。并经过3个季度持续、强力的推广，使全公司100+运营后台全部接入新版SSO；

2）扩展版图、账号统一化。打通SSO与LDAP双体系，使运营后台、Wiki、Gitlab等系统共用同一套账号密码；

3）扩展能力圈、入职智能化。员工入职、离职账号自动化管理，每周至少节省HR1人日、运维1人日工作。

二、构建了安全可靠的Session服务

1）自研并最终统一了多套Session服务。即整合了买家、卖家、运营后台三套Session为一套，不仅便于业务系统接入，而且也方便统一网关、即时IM、中间件等公共服务共享一套逻辑管理所有端的用户Session，极大提高了用户Session的接入效率，降低了使用成本。此次整合共涉及3侧系统、3种协议、4种终端的适配工作，具体为：①3侧系统：买家侧108个、卖家侧50个、运营侧100+系统；②3协议：切面、HTTP、Dubbo三种；③4终端形式：App、小程序、H5、PC4种终端形式的适配整合工作；

2）安全稳定。包含降级开关：当外部依赖不可用时（Redis）可立即熔断外部依赖，并继续提供稳定的Session读服务。熔断状态下登录注册功能也不受影响可正常运行；

3）完成Session生命周期管理的闭环 完成了用户session生命周期及其历史的管理闭环，方便我方、大数据产品及运营围绕用户Session进行登录状态追踪、强制登出、用户日活多维度统计等各种用户Session运营需求。

2020.04 - 2022.04 | [ 格家网络] | 促销平台 | 技术专家

由于在用户平台表现优异，2021年晋升后开始全权负责促销平台开发及管理工作。现摘录一个核心项目介绍如下：

一、促销多层级优惠计算及分摊系统迭代

促销优惠计算系统，需支持在商品、店铺、跨店、平台4个层级创建各种优惠活动，并支持下单时在各个层级，多个要素(比如商品)间的组合&互斥关系，以及高并发下的高性能优惠计算和优惠分摊处理，是电商系统中较为复杂但至关重要的的一个子系统。

1）促销规则引擎迭代

促销规则引擎，支持规则定义、规则解析、规则优先级排序等功能。它是对促销活动的抽象，基于规则引擎，可以支持各种丰富的多层级间多个要素的组合&互斥&优惠玩法。

2）促销优惠计算引擎迭代

促销优惠计算，核心是优惠计算和优惠分摊，即总共减多少钱，以及这些减钱分摊到每个SKU上应该是多少，以便订单正逆向结算时可以在SKU维度进行精细结算管理。

3）3级高性能缓存优化

面对丰富的SKU+店铺等要素组合，如何快速查找定位符合要素的促销规则？我通过本地+本地版本号+Redis实现了三级缓存，实现从本地和Redis低延迟、批量精准捞取促销规则的功能，读取耗时降低30%，最大限度保证交易下单低延迟依赖。

接手该系统期间，我新增了多个层级间的要素玩法元素，比如加价换购、限时满赠、身份折扣、金豆折现等玩法支持；重构了规则引擎加载解析系统，实现了规则的批量精准加载，加载效率提升40%；商详、购物车、确认订单、提单共用一套SPI组件；增加优惠计算上下文，便于排查回溯答疑促销阈值和促销减钱的依据。

2022.04 - 2025.02 | [格家网络] | 基础平台 | 技术经理

开始统筹负责用户平台、促销平台、交易平台的开发&管理工作，同时兼任各个大促项目的项目负责人。现摘录两个突出工作介绍如下：

一、交易下单核心链路性能提升&维护

交易下单系统是整个电商平台最重要的一个子系统，公司核心业务都是围绕促单、下单、订单模型、订单数据来开展各种工作的。因此订单系统的各项能力能直接反映和影响公司业务。我司通过使用健壮的三级订单模型 + 分库分表 + 分布式BASE协议来支撑数个平台、十几种下单场景的业务需求。

接手该系统期间：我支持了两个新平台、5种新订单场景的扩展开发工作；开发改造支持两阶段预售订单；改造了下单场景十余个SPI组件，使其适配新订单和新玩法；引入高峰期查询降级策略，缓解在大促秒杀节点交易DB查询压力骤增问题；

二、优化Dubbo基础组件，提高并发能力

我司RPC框架使用的Dubbo。日常压测发现，以商详、交易为代表的有大量RPC消费的应用会突然出现性能下降，查看机器峰值时消费线程数量剧增至日常的10倍；这个是业界已知的Dubbo通病，我通过统计分析线程分布、暴涨情况，推断问题点、验证问题点、并替换使用自建的消费者线程池使该问题得到极大优化和缓解(详情）。后续压测下单和商详时，整体QPS提升30%左右。

2015.08 - 2018.08 | [贝贝网] | 用户&商品平台 | 资深开发工程师

作为互联网新人，在贝贝网的用户&商家&商品平台快速成长，分别在用户、商家、商品等业务线负责过各个大中型项目的设计及研发工作，对电商平台核心链路的技术特点和运营需求有较为深入的理解和掌握。

一、高并发电商库存系统维护&优化

负责商品库存系统的维护优化。主要有：下单环节库存扣减系统支持维护；商家侧商品库存进存销系统支持和维护。

特别对下单环节库存扣减系统的高并发、高性能、高可用有实战经验。 对于业界常见的：DB乐观锁、Redis锁、Binlog同步等实现方式，以及应用内优化如合并扣减请求、MysqlCaseWhen高效扣减等方式也有实战经验。

二、商家重复铺货监管处罚系统

独立设计、开发完成本系统。该系统包括:对贝贝集团旗下所有电商平台商品的重复铺货行为的检测、监管以及处罚。 本系统的技术难点:1）图片相似度匹配技术是重复铺货检测的核心要求，它要达到既准又快的标准，但相关技术当时在公司仍为空白;2）需借助Mysql完成3万多个重复商品(多维关系)的关系存储及提取;3）比对次数非常大，完成3万个历史商品图片的重复检测需要对比约5千亿次，耗时以月甚至年计，但这是产品经理不能接受的。

在花了3天时间做技术调研后，我突破了上述1、2难题，并立即投入到系统的整体设计及开发工作中去。对于上述3难题:历史商品重复检测任务，我通过优化任务、用空间换时间、分布式部署运行的策略使指数级的历史数据尽快跑完。系统上线后，商家的重复铺货行为受到大幅度制约并不断趋近于零。

技术栈

语言：Java；代码框架：Spring；数据库：Mysql + Mybatis；缓存：Redis；MQ：RocketMQ；RPC：Dubbo； 对Dubbo、Mysql、MQ有深入研究；对各种研发中间件有适度定制化开发 + 深入了解；

技能证书/证明

能力概述

一、深度洞悉电商系统子模块及全链路构建流程，特别对交易、促销、用户、商品等子系统的高性能、高并发、高可用有资深设计、实战和管理经验。

二、有要性、有执行力：面对自己想做的事会积极协调一切资源去实现。具体事例有：自主自研统一登录并坚持推广全公司接入使用；推动外包OA项目弃用自带登录并接入统一登录；公司人事变动时主动迎难而上承接更多工作；主动推广

三、团队管理、跨团队协作能力强：擅长以成长驱动、氛围归属为核心的团队管理；能够以耐心、价值和收益说服本团队、其他团队成员一起协作完成我方主导或参与的项目/需求。

四、善抓问题本质、善于思考和沟通：主动思考或汇总业务痛点；面对项目和需求会从5个角度（同事、领导、产品、运营、公司）思考、理解并衡量其目的与价值，并与业务方充分沟通以全盘了解需求背景和目标。