188****0133niu****@***.com北京30男大数据性能测试工程师在职北京20k-30k 
•在《分布式系统》课程中，主导完成一个分布式键值存储原型，并利用 YCSB 进行多维负载测试，分析读写延迟与数据分布策略，撰写了详细的性能评估报告。
•作为校大数据竞赛团队核心成员，参与面向海量日志的实时分析赛道，负责搭建 Kafka+Flink 处理链路并设计压力测试方案，锻炼了复杂数据流下问题定位与调优能力。
•独立开发校园活动报名小程序后端，从接口设计到上线全程实践，用 JMeter 模拟万人并发抢票场景，通过优化缓存与数据库连接池将接口响应时间降低 40%，积累了大量性能测试经验。
大数据性能测试工程师大数据计算全链路压测性能调优监控分析
北京
•主导大数据计算平台（Spark/Flink）的性能测试，制定覆盖数据摄入、计算与存储的全链路压测方案，重点评估吞吐与延迟。
•运用JMeter、K6等工具模拟万级并发任务，结合Grafana监控CPU、内存及网络IO，精准定位序列化与shuffle阶段瓶颈。
•与开发协作优化执行引擎，推动批处理任务耗时缩短40%，流处理吞吐量提升50%，获得公司级技术贡献奖。
•输出《大数据性能测试白皮书》，沉淀压测场景库与调优手册，赋能团队其他业务线。
性能测试工程师数据仓库测试自动化压测性能监控故障诊断
北京
•负责数据仓库与BI报表系统的性能测试，设计复杂查询场景与高并发访问模型，验证响应时间与资源利用率。
•使用Locust进行分布式压力测试，搭建Prometheus+Grafana监控体系，实时追踪JVM、数据库连接池等指标。
•深入分析慢SQL与死锁问题，协助优化索引和查询逻辑，使报表加载速度从8秒降至2秒，支撑业务决策效率。
•建立自动化性能回归测试流水线，结合CI/CD流程，实现每日构建的性能基线对比，减少人工回归成本。
•项目背景：某短视频平台推荐系统进行架构升级，需验证亿级用户规模下的推荐性能。
•项目职责：制定分层压测方案，模拟用户刷新、滑动等行为，利用JMeter分布式集群产生千万级并发请求。
•项目成果：发现排序服务RPC超时与缓存穿透问题，推动优化后，推荐延迟从2秒降至200毫秒，吞吐量提升60%。
•项目背景：智能物流大数据平台上线前需验证其在高并发轨迹数据处理下的稳定性。
•项目职责：设计轨迹上报与查询混合场景，运用Gatling模拟海量终端并发，监控系统资源与JVM堆内存。
•项目成果：发现内存泄漏及消息堆积问题，协助开发修复后，系统平稳支撑每日百亿级轨迹数据，无宕机。
对数据密集型系统的性能极限充满探究欲，习惯从毫秒级波动中捕捉优化线索。行事严谨，抗压能力强，乐于在复杂链路中反复验证与调优。擅用主流压测工具链与诊断方法论，善于跨团队推动性能治理，期待在深度性能工程方向持续深挖。
性能测试工具链实践经验:
熟练基于 Locust 构建分布式压测框架，并集成 InfluxDB + Grafana 实时监控大数据组件（如 Hadoop、Spark）的吞吐、延迟与资源消耗，为集群参数调优提供可视化决策依据。
