悟空-三年-Python后端工程师

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教育经历

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

个人技能

• 精通 Python，熟练使用 Python 3.6+ 新特性，如异步编程、类型注解等
• 熟练使用 Django、Flask、FastAPI 等主流 Web 框架
• 深入理解 Python 的并发模型，熟练使用多进程、多线程和协程
• 熟练使用 SQLAlchemy、Alembic 等 ORM 和数据库迁移工具
• 熟悉 Docker、Kubernetes 等容器化和编排技术
• 熟练使用 MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB 等数据库
• 了解微服务架构，熟悉 gRPC、Thrift 等 RPC 技术

工作经历

水风科技 2019-2023

山月科技 2016-2019

项目经历

XXX 高性能 API 服务平台

技术栈: Python/FastAPI/SQLAlchemy/PostgreSQL/Redis/Celery/Docker/Kubernetes

职责以及难点:

1. 设计并实现基于 FastAPI 的高性能 API 服务，支持每秒 10000+ 并发请求。使用 Pydantic 进行数据验证和序列化，提高代码的可维护性和安全性。通过异步编程和协程优化，将平均响应时间从 100ms 降低到 20ms。
2. 优化数据库性能，将复杂查询响应时间从 500ms 降低到 50ms。使用 SQLAlchemy 实现高效的 ORM 操作，设计合理的索引策略。实现读写分离和分库分表，使用 PgBouncer 进行连接池管理。系统整体吞吐量提升 200%。
3. 实现分布式任务队列系统，使用 Celery 处理异步任务和定时任务。集成 Redis 作为消息代理，实现任务的可靠传递和执行。开发自定义的任务调度策略，优化任务执行效率。系统后台处理能力提升 300%。
4. 设计并实现分布式缓存策略，使用 Redis 集群作为缓存层。开发智能缓存预热和失效机制，实现缓存数据的实时性和一致性。通过多级缓存优化，系统整体响应时间降低 60%，数据库负载降低 70%。
5. 优化系统日志收集和分析流程，实现每日 TB 级日志的高效处理。使用 ELK 栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）构建实时日志分析平台。开发自定义 Logstash 过滤器，实现复杂日志的结构化解析。问题定位时间缩短 80%。
6. 实现基于 JWT 的身份认证和授权系统，集成 OAuth 2.0 协议支持第三方登录。使用 Redis 实现分布式 Session 存储，提高系统可扩展性。开发细粒度的权限控制机制，支持动态权限配置。系统安全性提升 90%。
7. 设计并实现 RESTful API 版本控制策略，支持多版本 API 共存和平滑升级。开发 API 文档自动生成工具，集成 Swagger UI 提供交互式文档。实现 API 限流和熔断机制，提高系统稳定性。API 维护效率提升 150%。
8. 优化持续集成和持续部署（CI/CD）流程，将部署时间从 30 分钟减少到 5 分钟。使用 Docker 容器化应用，配合 Kubernetes 实现自动化部署和弹性伸缩。集成 pytest 进行自动化测试，代码覆盖率达到 90%。
9. 实现高性能的全文检索功能，支持千万级数据的毫秒级查询。使用 Elasticsearch 构建搜索引擎，开发基于 Celery 的数据同步组件，实现数据实时索引。优化查询和分词策略，支持复杂的搜索语法。搜索响应时间从 300ms 优化到 30ms。
10. 设计并实现基于 Casbin 的权限管理系统，实现细粒度的访问控制。集成 RBAC (基于角色的访问控制) 模型，支持动态权限分配。开发权限管理界面，实现权限的可视化配置。系统安全性提升 80%，权限管理效率提高 200%。
11. 优化系统监控和告警机制，实现全方位的应用性能监控。使用 Prometheus 采集性能指标，Grafana 进行可视化展示。开发自定义的 Exporter，暴露业务级别的指标。实现智能告警策略，支持多维度阈值设置。系统可用性提升到 99.99%。
12. 实现分布式锁服务，解决高并发场景下的资源竞争问题。使用 Redis 实现分布式锁，支持可重入、超时自动释放等特性。开发基于 ZooKeeper 的分布式锁作为备选方案，提高系统可用性。系统并发安全性提升 95%。
13. 设计并实现数据脱敏方案，保护用户敏感信息。开发通用的脱敏中间件，支持多种脱敏策略。实现基于装饰器的自动脱敏功能，覆盖日志、API 响应等多个层面。通过脱敏审计，确保 100% 的敏感数据得到有效保护。
14. 优化 Python 代码性能，使用 cProfile 和 memory_profiler 进行性能分析。识别并优化热点函数，使用 Cython 重写关键模块。通过引入 Rust 扩展模块处理计算密集型任务。系统整体性能提升 50%，内存使用减少 30%。
15. 实现基于 gRPC 的微服务通信框架，支持服务注册、发现和负载均衡。使用 Protocol Buffers 实现高效的数据序列化。开发拦截器实现链路追踪、日志记录和错误处理。通过性能优化，RPC 调用延迟降低 60%。
16. 设计并实现 GraphQL API，提供灵活的数据查询和聚合能力。使用 Graphene 框架开发 Schema 和解析器。实现数据加载优化，解决 N+1 查询问题。通过 GraphQL，减少 50% 的冗余数据传输，提高 API 灵活性。
17. 优化系统安全架构，实现多层次的安全防护。集成 WAF（Web Application Firewall），防御 SQL 注入、XSS 等常见攻击。实现 API 签名验证机制，保证数据传输安全。通过定期的安全审计和渗透测试，将安全漏洞减少 90%。