C++后端工程师简历模板｜高性能系统开发｜3年经验

教育经历

• 山西⼤学 硕士 2012-2015
• 山西大学 本科 2008-2012

个人技能

• 熟悉 C++11/14/17 标准，熟练使用 STL 容器和算法库
• 深入理解 多线程编程、内存管理、RAII 等 C++ 核心概念
• 熟练使用 Linux 系统编程，掌握 网络编程、进程间通信
• 熟悉 MySQL、PostgreSQL、Redis 等数据库技术
• 了解 分布式系统 设计，熟悉 负载均衡、缓存 等技术
• 熟练使用 CMake、GDB、Valgrind 等开发调试工具

工作经历

水风科技 2019-2023

山月科技 2016-2019

项目经历

XXX 高性能游戏服务器

技术栈: C++17/epoll/protobuf/MySQL/Redis/CMake

职责以及难点:

1. 主导服务器架构设计，使用 C++17 开发高性能游戏服务器，支持 万级并发 玩家在线。采用 epoll + 线程池 的网络模型，实现 异步I/O 处理。通过 内存池 和 对象池 优化，减少内存分配开销 80%，服务器 TPS 达到 50万。
2. 设计并实现 高性能网络框架，基于 Reactor 模式的事件驱动架构。使用 智能指针 和 RAII 技术管理资源，避免内存泄漏。通过 零拷贝 技术优化网络传输，将网络延迟降低到 10ms 以内。
3. 实现 多线程消息处理系统，使用 std::thread 和 原子操作 保证线程安全。设计 无锁队列 实现线程间通信，避免锁竞争带来的性能损失。通过 CPU亲和性 绑定和 NUMA 优化，提升多核处理性能 40%。
4. 开发 数据持久化系统，使用 MySQL 集群存储玩家数据，Redis 缓存热点数据。实现 连接池 和 读写分离，支持 事务处理 和 数据一致性。通过 异步写入 和 批量操作，将数据库写入性能提升 300%。
5. 实现 分布式游戏逻辑，支持跨服务器的 PvP 和 公会 系统。使用 protobuf 进行消息序列化，设计高效的 RPC 通信协议。通过 一致性哈希 实现服务器负载均衡，支持 动态扩容。
6. 优化 内存管理，使用 tcmalloc 替换默认分配器，设计 分级内存池 管理不同大小的对象。通过 Valgrind 和 AddressSanitizer 检测内存问题，内存使用效率提升 50%，内存泄漏率降至 0。
7. 开发 性能监控系统，使用 perf 和 flamegraph 进行性能分析。实现 实时监控 服务器 CPU、内存、网络指标。通过性能优化，服务器响应时间从 100ms 降低到 20ms。
8. 实现 热更新机制，支持游戏逻辑的 在线更新 而无需重启服务器。使用 动态链接库 技术，实现 模块化 的代码结构。通过 版本控制 和 回滚机制，保证更新的安全性。
9. 设计 容灾备份系统，实现 主从复制 和 故障自动切换。使用 心跳检测 监控服务器状态，支持 数据备份 和 快速恢复。系统可用性达到 99.99%。
10. 开发 反作弊系统，使用 统计学算法 检测异常行为。实现 实时监控 和 行为分析，支持 自动封禁 和 人工审核。作弊检测准确率达到 95%，误报率控制在 1% 以内。

XXX 金融交易系统

技术栈: C++14/多线程/Linux/PostgreSQL/ZeroMQ

职责以及难点:

1. 开发 高频交易系统，要求 微秒级 延迟的订单处理。使用 C++14 实现 无锁编程，采用 CAS 操作和 内存屏障 保证数据一致性。通过 CPU缓存 优化和 分支预测 优化，将订单处理延迟降低到 100微秒。
2. 实现 实时风控系统，使用 多线程 并行处理风险检查。设计 规则引擎，支持动态配置风险参数。通过 内存计算 和 缓存预热，将风控检查时间控制在 1毫秒 内。
3. 设计 消息队列系统，使用 ZeroMQ 实现高性能消息传输。支持 发布订阅 和 请求响应 模式，保证消息的 可靠传递。通过 消息压缩 和 批量传输，提升吞吐量 200%。
4. 开发 数据存储引擎，使用 PostgreSQL 存储交易数据，支持 ACID 事务。实现 分库分表 策略，支持 水平扩展。通过 索引优化 和 查询缓存，将数据查询性能提升 150%。
5. 实现 系统监控，使用 自定义协议 收集系统指标。开发 实时告警 系统，支持多种告警渠道。通过监控预警，系统故障响应时间缩短 70%。

XXX 音视频处理平台

技术栈: C++17/FFmpeg/CUDA/Docker/Kubernetes

职责以及难点:

1. 开发 实时音视频处理，使用 FFmpeg 库实现 编解码、转码、滤镜 等功能。通过 CUDA 加速，利用 GPU 并行计算能力，视频处理速度提升 500%。
2. 实现 分布式转码集群，使用 Docker 容器化部署，Kubernetes 进行 服务编排。支持 动态扩缩容，根据任务负载自动调整集群规模。通过 负载均衡，集群处理能力达到 1000 路并发转码。
3. 设计 流媒体传输，实现 RTMP、HLS、WebRTC 等协议支持。使用 自适应码率 技术，根据网络状况动态调整视频质量。播放卡顿率降低 80%，用户体验显著提升。
4. 开发 音视频质量评估，使用 机器学习算法 自动检测视频质量问题。实现 实时质量监控，支持 自动重传 和 质量修复。视频质量问题检出率达到 90%。
5. 实现 CDN加速，设计 边缘节点 缓存策略。通过 智能调度，将用户请求路由到最优节点。视频加载速度提升 300%，带宽成本降低 40%。