Java 应届生求建议

26 届学院本，有过两段实习，第一段是偏向国企的内网开发，第二段在小厂做券商银行活动开发，都没办法转正，对前端开发也熟悉（但样式调整不太熟），会使用 ai 辅助编程。希望各位大佬给点建议或者求一下内推的。

角色职责：

• 参与抽奖核心链路的开发工作，从需求分析、方案设计到最终上线的全过程
• 负责积分兑换、游戏任务、升级养成等功能的需求分析与代码实现
• 负责对接同花顺第三方接口，实现基金数据的定时抓取与实时展示功能
• 负责用户行为采集服务的设计与维护，保障海量埋点数据在高并发场景下的稳定接入与持久化

角色职责：

• 参与研发煤场业务的多个模块开发，主要包括测温点维护、出入库流水、入炉煤燃点等核心模块的接口设计与实现
• 协助完成多个数据表的数据建模及优化，修复部分场景下消息丢失的问题
• 持续跟进生产环境反馈，对多个模块的历史遗留代码进行缺陷修复

项目经历

项目概述：助力金融业务获客促活的一站式营销平台，平台聚合了游戏化任务、升级养成与实时行情功能，接入微信公众号平台，用户可通过升级、喂养、分享、猜涨跌幅等任务获取抽奖机会，参与抽奖活动和积分兑换的玩法，提升用户的参与度、活跃度与转化率

技术架构： SpringBoot + MySQL + MyBatis-Plus + Redis + RabbitMQ

成果描述：

• 架构设计： 针对抽奖核心链路逻辑臃肿与高耦合痛点，运用责任链模式将活动状态、黑名单、抽奖次数等业务逻辑分离；基于策略模式抽象基金数据处理接口，通过统一的接口大幅提升了系统的可维护性与扩展性
• 算法改进： 针对核心抽奖逻辑，采用空间换时间策略，实现 O(1) 时间复杂度的概率区间映射算法，接口响应时间从230ms降低至55ms，并且采用分层策略，缓解产生 Redis 的大 Key 问题
• 高并发库存扣减： 针对抽奖场景中的高峰流量特性，采用基于 Redis 原子操作的预扣减方案，结合 SETNX 分布式锁兜底，严防超卖现象。通过 Redis 快路径 + DB 慢路径 的异步双写机制实现库存的最终一致性，并结合延迟队列 + 定时任务构建补偿机制，完成削峰填谷与异常兜底处理

• 可靠消息解耦： 利用 RabbitMQ 对任务返利、积分兑换等非核心链路进行异步解耦。引入本地 Task 任务表，配合定时补偿任务解决 MQ 消息丢失风险，确保了非核心链路的全生命周期追踪与自动故障恢复

• 成本优化： 针对同花顺接口按量计费特性，设计冷热数据分级同步策略。对实时股价(热数据)仅在交易时段窗口内进行 10s 级轮询，对历史数据(冷数据)统一安排在凌晨低峰期更新，成功将付费接口调用频次减少 83%

项目概述：服务于大型能源企业的燃料全生命周期管理平台，该系统集成了燃料管理、煤场管理、流水查看、操作记录等多个模块，帮助企业实现对燃料的有效管理和监控，提高了企业的运营效率和安全性

技术架构： SpringBoot + MySQL + MyBatis + Redis + RabbitMQ + Vue

成果描述：

• SQL 优化： 针对高频出入库场景下的报表卡顿，使用 EXPLAIN 定位执行计划瓶颈。通过建立“场次+类型+时间”的联合索引并优化 JOIN 结构，将核心报表查询响应时间从1170ms降低至640ms
• 大数据处理： 针对燃料单据 30W+ 行大数据的导出处理瓶颈，弃用一次性全量加载模式，引入 EasyExcel 分批查询 与 多线程异步 方案，彻底解决了大数据量下的 OOM 风险，将响应耗时从16s缩短至5.3s
• 幂等方案： 针对操作票流转场景，基于 Redis 实现消息幂等性校验，解决了消息重复消费问题，确保业务流转状态准确无误