牛敬业
188****2815niu****@***.com北京30男MongoDB存储运维工程师在职北京20k - 30k •参与全国大学生系统能力大赛，在实现一个支持事务的键值存储系统中负责故障恢复与日志模块，锻炼了在数据不一致、宕机恢复等极端场景下的快速排错能力。
•毕业设计课题为《WiredTiger 缓存替换策略对读写延迟的影响》，基于 C++ 修改 WiredTiger 缓存管理代码，量化分析了不同淘汰算法在 YCSB 负载下的性能拐点与写入放大。
MongoDB存储运维工程师集群运维延迟优化安全合规
北京
•主导公司核心电商平台MongoDB集群的全生命周期运维，涵盖副本集搭建、分片集群规划、跨机房容灾配置及增量备份策略制定，确保“双十一”大促期间零数据丢失。
•搭建基于Prometheus + Grafana的监控体系，针对WT缓存使用率、锁等待和连接风暴等指标设置多级预警；通过调整写关注级别和分离读写负载，将核心交易库的99分位延迟从120ms压降至35ms。
•制定并落地数据分级加密与审计日志方案，定期模拟故障演练，确保数据库满足等保三级要求，并成功防御多次勒索病毒攻击企图。
•为业务侧提供MongoDB最佳实践内训，协助订单、库存等团队改造Schema设计，消灭了80%以上的全表扫描查询。
MongoDB存储运维工程师架构升级自动化巡检容量预测
北京
•参与公司内容推荐系统的MongoDB架构升级，根据用户画像数据的读写特征，设计“冷热分离”存储方案，将近期数据放在SSD分片，历史数据迁移至机械盘分片，降低整体TCO。
•负责集群从3.6到4.4的大版本滚动升级，验证新增的分布式事务与多文档ACID特性，辅助业务将部分复杂逻辑从应用层下沉到数据库层，减少网络往返。
•开发基于Ansible的自动化巡检套件，每日自动扫描所有分片的chunk分布、索引命中率及连接数，异常项自动推送至企业微信，使被动救火占比下降60%。
•结合业务增长预期，使用线性回归模型预测存储容量，提前3个月完成12个分片的水平扩展，避免了促销期间的手忙脚乱。
•投身公司混合云战略下的MongoDB统一管控平台建设，负责后端资源调度模块与工单引擎的设计与编码。
•实现一键式跨云集群创建、按需分片伸缩及数据迁移流水线，将原本需要3人天的部署工作压缩至30分钟内完成。
•设计多维度的租赁看板，可实时展示各业务线的资源使用配额、慢查询TOP10及操作审计记录，助力运维团队从“保姆式”转向“服务式”管理。
•平台上线后，支撑了超过200个MongoDB实例的托管，资源利用率提升35%，并获得了公司年度技术突破奖。
•主导针对推荐引擎底层MongoDB的性能瓶颈专项，通过分析全量慢查询日志和system.profile集合，定位到因嵌套文档过深导致的查询覆盖索引失效问题。
•重构用户行为埋点文档的Schema，将频繁更新的“最近播放列表”拆分为独立集合，并利用部分索引加稀疏索引组合，使推荐接口的数据库平均耗时从210ms降至45ms。
•固化性能优化手册，并录制了《MongoDB Schema设计反模式》内部课程，从源头减少开发人员写出低效查询的概率。
对MongoDB存储的底层机制与运行细节有天然的好奇心，乐此不疲地琢磨数据分布、索引策略与资源调度；性格沉稳且高度自律，故障面前能保持冷静并快速定位根因，视数据安全与系统韧性为底线；擅长在Linux环境下用脚本与工具链把重复劳动自动化，让运维动作更轻量；习惯将排查思路与方案沉淀为简明文档，希望持续在数据库运维岗位上深耕，把稳定与效率做到极致。
MongoDB 自动化运维工具集:
基于 Python 与 Shell 开发了“MongoKeeper”运维套件，集成副本集状态秒级巡检、oplog 延迟趋势预警、索引命中率统计与自动碎片整理调度，将日常排障耗时压缩了 60%。
