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黑马点评升级版：简历模板参考

plus 版本专属

此章节是黑马点评 Plus 版本中专有的内容，而在整套文档中将普通版本和 Plus 版本都融合在了一起，让大家更方便的学习。

从本章节开始，是对于项目的重点和难点总结，起到帮助大家能更好的提升技术和通过面试的作用，所以需要先学习黑马点评 Plus 版本的内容后，再来看此章节。

本文是在小伙伴学习完黑马点评升级版（Plus）项目后，教大家如何在简历中写好此项目，让面试官一眼看到你的价值点

关于项目和简历的思考​

简历的内容​

  • 首先简历上的内容并不是越多越多，内容在于质量而不在于数量，写上去的内容自己一定要从里到外，从底层原理到细节设计再到问题的解决都要弄懂，尤其是大厂，对这些要求苛刻。所以建议小伙伴一定要把 Plus 版本的内容弄懂，来应对面试官的各种轰炸。
  • 把简历上的每一处内容，都要准备成属于自己的一套话术流程。当面试官问到其中一个内容时，自己能非常的有线性和流畅地把这部分回答清楚，做到指哪打哪，哪怕面试官追问你细节，也能回答上来。
  • 通过辅导别人的经验来看，大厂很看重你这个人在介绍自己的项目时，是不是逻辑清晰，有条理，问你场景问题时是不是有自己思考的过程，这样能做到的话，让人感觉你是能够胜任的。

一、技术选型​

SpringBoot 3、MyBatis-Plus、Redis、Redisson、Kafka、MySQL、Lua、布隆过滤器、L1+L2 双层缓存、令牌权限申请、滑动窗口限流、令牌桶限流、分库分表与全局 ID、延迟队列（Redisson）、链路埋点与压测画像

二、项目描述​

这是一个面向“本地生活与商户运营”的综合实战项目，围绕“高并发优惠券秒杀”和“热点查询”提供端到端稳定性与一致性方案。升级版（Plus）在普通版基础上补齐高并发稳定性、入口前置流控、令牌授权、缓存治理组合解法、消息可靠性、对账与补偿闭环、可观测与压测分析等工程能力，并新增“订阅通知”“到券提醒”“Top 买家统计”“抢购取消回流”等运营玩法，显著提升用户体验与系统韧性。

三、负责内容​

3.1 架构方面​

1. 设计全链路流控与令牌前置授权​

基于 Redis 实现令牌前置授权与令牌桶限流，将资格判断与速率控制前置到入口，支持动态阈值与人群优先级（如 VIP），有效削峰并保护后端扣减链路。

2. 构建扣减一致性闭环​

设计“Redis 扣减 → 订单创建 → 本地消息（Outbox）→ Kafka 投递 → 数据库落库”的状态流转与补偿策略；引入订单日志与一致性校验，保障 Redis 与数据库最终一致。

3. MQ 可靠性与延迟队列​

在 Kafka 上实现生产确认、指数退避重试、死信队列（DLQ）与延迟队列；消费端以业务唯一键做幂等与去重，覆盖发送失败、消费异常、超时等全场景，形成可靠消息能力。

4. 缓存治理组合解法​

实现 L1 本地缓存 + L2 Redis 双层缓存；引入空值缓存与布隆过滤器防穿透；采用双重锁检测（DCL）与逻辑过期 + 异步重建防击穿；热点预热与定时刷新保障读稳定性。

5. 分布式锁与幂等组件​

基于 Redisson 提供读写锁、公平/非公平锁等模型；注解式幂等保护 Controller/Service，结合本地锁优化单实例并发场景，避免重复提交与重复消费。

6. 分库分表与路由设计​

按用户/店铺维度做分片；订单类表按订单号或用户 ID 路由；引入全局 ID（雪花/号段）保证跨分片唯一性；在分片内做对账与差异补偿，提升大数量场景下的写入与查询能力。

7. 可观测与压测画像​

埋点统计关键链路耗时与异常聚合；输出版本化压测报告，定位瓶颈（DB/Redis/MQ/锁等待），以数据驱动优化。

3.2 业务方面​

1. 抢购流程与用户体验优化​

  • 抢购前令牌授权，入口限流与优先级放行
  • 抢购过程提示与结果兜底：成功/失败明确反馈
  • 抢购成功可取消，库存回流与一致性补偿

2. 到券提醒与订阅通知​

优惠券售罄后支持“到券提醒”，库存补充或取消回流时按订阅优先级触达用户；开抢前 2 分钟预通知，控频去重保障体验与系统负载。

3. 店铺每日 Top 买家​

基于 SortedSet 记录贡献值与榜单快照，支持 TopN 查询与营销触达，提升运营能力与复购。

4. 一致性与对账闭环​

设计扣减记录与对账日志，按订单流水与扣减流水做一致性比对，异常自动进入补偿队列，形成“记录→对账→补偿”的闭环。

四、项目亮点总结​

4.1 技术架构亮点​

  1. 令牌前置授权 + 令牌桶限流协同的入口流控
  2. Redis 扣减的一致性闭环与补偿队列
  3. Kafka 生产确认、重试退避、DLQ、延迟队列、消费幂等
  4. L1+L2 双层缓存 + 空值缓存 + 布隆过滤器 + 逻辑过期
  5. Redisson 分布式锁与注解式幂等
  6. 分库分表路由与全局 ID，分片内对账与差异补偿
  7. 链路埋点、异常聚合、压测对比的可观测能力

4.2 业务价值亮点​

  1. 秒杀链路在突发流量下稳定可控
  2. 端到端一致性与故障闭环，数据可信
  3. 订阅通知与预通知提升活动参与度
  4. Top 买家统计支撑精准运营与触达
  5. 用户体验优化（可取消、过程提示、到券提醒）

五、面试话术建议​

5.1 当面试官问“你的核心贡献”时​

回答示例：
“我负责设计入口流控与扣减一致性闭环，并在 Kafka 上实现可靠消息能力。通过令牌前置授权 + 令牌桶限流，将资格与速率控制前置到入口；扣减链路采用 Outbox + 对账日志 + 补偿队列构建故障闭环；消费端以业务键做幂等与去重。最终在高并发抢购场景下显著提升稳定性与数据一致性。”

5.2 当面试官问“如何应对缓存穿透/击穿”时​

回答示例：
“我们采用组合解法：空值缓存与布隆过滤器防穿透；双层缓存降低跨网络成本；热点采用双重锁检测与逻辑过期 + 异步重建，保证只有一个线程重建，其余快速返回旧值并异步刷新，削峰填谷。”

5.3 当面试官问“如何保证扣减链路的一致性”时​

回答示例：
“扣减成功到订单落库采用 Outbox 模式与本地消息表，确保‘写库成功即可投递’的最终一致性；引入订单对账日志，定时对账发现差异进入补偿队列；消费端幂等与去重避免状态污染。”

5.4 当面试官问“MQ 可靠性与延迟队列如何设计”时​

回答示例：
“生产端做发布确认与指数退避重试，失败入 DLQ；消费端以业务唯一键做幂等与去重；延迟队列用于预通知与订单超时关闭等场景，结合停车场模式做人工回溯与异常处置。”

5.5 当面试官问“分库分表与路由如何落地”时​

回答示例：
“按用户或店铺维度分片；订单按订单号或用户 ID 路由；使用全局 ID 保证跨分片唯一性；在分片内做对账与差异补偿，保障在大数量场景下的写入与查询性能。”

六、项目价值总结​

  1. 工程化能力全面：流控、缓存治理、消息可靠性、对账补偿、可观测
  2. 业务玩法丰富：订阅通知、到券提醒、Top 买家，驱动拉新与复购
  3. 稳定性与一致性：面对 Redis/MQ 故障与主从切换仍能闭环纠偏
  4. 成本与体验平衡：入口削峰、热点治理、异步重建保障用户体验

七、使用建议​

  1. 简历中的“项目描述”控制在 200 字左右，突出高并发与一致性
  2. “负责内容”选择 3–5 个你最熟悉的架构亮点展开
  3. 熟悉面试话术，准备好对缓存、流控、消息、一致性的深入追问
  4. 准备压测与故障案例的数据佐证，提高可信度与说服力

八、注意事项​

  1. 根据真实参与度调整措辞，切勿全量复制
  2. 不熟悉的技术点提前补课，能解释设计动机与权衡
  3. 强调“问题—方案—效果”的闭环，避免只罗列技术名词