188****3548niu****@***.com北京35男数据库高可用架构师在职北京30k-50k •系统钻研了数据库系统实现、分布式存储、并行计算等核心课程，并辅修了智能运维与时间序列分析，构建了纵贯底层与数据驱动的知识体系。
•组队参加全国大学生数据库大赛，设计并实现了一个支持多副本强一致的小型分布式KV存储引擎，通过Raft协议与日志压缩优化，获得华东赛区金奖，锤炼了分布式系统设计与调试能力。
•加入校学生技术协会的基础架构组，参与重构校园健康打卡平台的数据层，主导MySQL分库分表方案设计与基于ProxySQL的读写分离落地，将QPS上限提升了3倍。
•利用暑期在先进数据库实验室实习，参与评测一款开源图数据库在不同负载下的恢复能力，通过设计混沌测试场景分析WAL策略与快照频率对RTO的影响，形成对高可用容错机制的实践认知。
北京字节跳动科技有限公司 - 基础架构部互联网大厂技术驱动
2014.07-2019.12
数据库高可用架构师高可用架构数据库集群性能调优
北京
•主导公司核心业务线数据库高可用架构的演进，针对电商交易、供应链等场景，设计多活容灾方案，保障峰值百万QPS下的数据零丢失。
•搭建并优化MySQL集群，引入ProxySQL与Orchestrator实现读写分离与自动故障转移，将主从切换时间控制在10秒以内，全年可用性达到99.995%。
•制定并推行数据生命周期管理策略，设计冷热数据分离方案，结合归档与定期清理，降低存储成本约40%的同时保持查询性能稳定。
•深入参与业务模型设计，为开发团队提供SQL审核与索引优化建议，累计优化慢查询300余条，将核心接口平均响应时间从200ms降至80ms。
•构建全链路监控体系，基于Prometheus与Grafana定制数据库健康度大盘，联动告警规则实现故障提前预警，平均故障发现时间缩短60%。
北京小米移动软件有限公司 - 数据库技术部互联网巨头创新能力强
2020.01-至今
数据库高可用架构师平台研发分布式一致性智能调度
北京
•负责新一代数据库高可用平台的架构设计与核心模块研发，平台采用Service Mesh思路，实现数据库代理层的无侵入接入，支撑微服务架构下的透明切换。
•重构数据复制通道，设计基于Raft的强一致性复制协议，并优化网络压缩策略，将跨机房数据同步延迟从秒级降低至毫秒级，大幅提升异地多活场景下的数据新鲜度。
•开发数据库资源调度引擎，根据实例负载与业务优先级自动弹性伸缩，使数据库资源池的CPU平均利用率从30%提升至65%，有效节约硬件成本。
•编写《数据库高可用设计规范》与《变更管理白皮书》，组织跨部门技术培训，推动所有新业务接入高可用框架，降低人为操作风险。
•与SRE团队共建混沌工程体系，定期对数据库系统进行故障注入演练，验证自动切换与数据修复能力，持续提升系统的韧性。
•该项目为国内头部在线教育平台提供数据库架构升级，其业务特点是晚高峰流量突增、直播课对延迟极度敏感，要求数据库在瞬时30万QPS下保持稳定。
•设计了一套基于Vitess的分布式数据库方案，将用户数据按师生关系分片，配合读写分离与连接池管理，使整体吞吐量提升4倍，直播课卡顿率下降至0.1%以下。
•实现跨可用区自动容灾，通过GTID与半同步复制确保数据一致性，并自研状态检测服务，在机房级故障时30秒内完成流量切换，保障线上教学不中断。
•针对慢查询进行专项治理，联合业务方重构核心查询，利用覆盖索引与汇总表将报表生成时间从分钟级优化至秒级，大幅提升教学管理后台体验。
•项目交付后，平台成功支撑了寒假百万级并发上课，数据库全年可用性达到99.99%，成为公司内部高可用改造的标杆案例。
•该项目服务于某大型物联网设备管理平台，需要处理海量设备心跳、时序数据写入，且要求数据不丢失、查询延迟低，对数据库的水平扩展能力提出极高要求。
•引入TiDB分布式数据库，构建多Raft组的多活架构，将设备信息按产品线分区，实现写入与查询的线性扩展，轻松应对日均10亿条时序数据的写入。
•设计基于Change Data Capture的实时数据同步管道，将设备最新状态推送至下游分析系统，延迟控制在2秒以内，支撑了设备故障的实时报警。
•制定全量+增量结合的备份策略，并搭建异地灾备集群，通过定期演练验证RPO<30秒、RTO<5分钟，确保了极端情况下数据的安全性与业务连续性。
•方案上线后，该物联网平台的数据可靠性和查询性能得到客户高度认可，成功支撑了千万级设备接入，交易成功率保持在99.999%以上。
对数据库高可用与数据可靠性抱有近乎偏执的追求，习惯从故障演练中反推架构脆弱点，把每一次容灾切换都当作对职业敬畏的验证。做事严谨、抗压且自驱，面对复杂业务峰值压力能保持冷静，持续推进多活、异地多中心等方案落地。具备从内核原理到分布式共识协议的深度积累，擅长将高可用目标拆解为可落地的策略与自动化运营体系，对造成中断的风险点近乎零容忍。持续跟踪混沌工程、智能运维等前沿实践，希望在数据库架构师岗位上将稳定性打磨成一种可量化的工程能力，而不仅是口号。
数据库混沌工程与故障演练:
持续关注数据库韧性工程，独立搭建了一套基于Ansible与自定义故障注入脚本的混沌演练平台，可编排网络丢包、节点重启、磁盘漫游等故障场景，自动抓取切换耗时与数据一致性验证结果，将集群的年度意外停机时间压缩了65%。
