陈明远

负责公司核心支付与信贷系统的性能保障体系建设，主导全链路压测平台搭建，支撑业务峰值流量下的系统稳定性。

• 设计并实施全链路压测方案，覆盖核心交易链路
• 建立性能基线与容量规划模型，支持业务快速扩容
• 引入AI辅助工具提升测试脚本编写与问题定位效率
• 输出性能测试标准规范，推动团队能力建设

支付核心链路全链路压测

• 针对双十一、春节红包等高峰场景，设计并实施支付核心链路的全链路压测，覆盖收银台、订单、支付、清算等核心模块，模拟千万级TPS并发场景。
• 基于JMeter集群+Grafana+Prometheus+自研流量录制回放平台，结合Kubernetes弹性伸缩实现压测流量动态注入，通过Kafka进行流量特征采样与回放。
• 担任项目负责人，负责压测方案设计、脚本开发、环境搭建、结果分析及优化建议输出，协调开发、运维、DBA等多团队完成瓶颈定位与修复。
• 技术栈: JMeter分布式集群 Grafana/Prometheus监控 Kubernetes弹性伸缩 Kafka流量采样 MySQL/Redis性能分析
• 挑战: 峰值承载能力提升300%: 通过压测发现连接池、慢查询、缓存热点等瓶颈，优化后核心接口RT从200ms降至50ms，系统峰值承载能力从5万TPS提升至20万TPS。
• 挑战: 压测效率提升50%: 基于Claude Code和GitHub Copilot构建AI辅助测试工作流，实现JMeter脚本自动生成、日志智能分析与报告初稿生成，单次压测周期从2周缩短至1周。
• 挑战: 零P0故障保障: 连续3年支撑双十一、春节红包等大促活动，实现性能相关零P0故障，保障数亿级交易平稳完成。
• 挑战: 成本优化30%: 通过精准容量规划与弹性伸缩策略优化，压测环境资源成本降低30%，同时提升资源利用率。

智能信贷系统性能基线建设

• 为智能信贷审批系统建立全生命周期性能基线，覆盖准入、风控、授信、放款等关键节点，支持业务快速迭代中的性能回归保障。
• 基于Gatling+InfluxDB+Grafana构建性能测试平台，集成CI/CD流水线实现自动化性能回归，结合自研模型进行容量预测。
• 负责性能基线体系从0到1建设，包括测试场景设计、自动化框架搭建、基线模型建立及团队培训推广。
• 技术栈: Gatling InfluxDB CI/CD集成 容量预测模型 Python数据分析
• 挑战: 自动化回归覆盖率100%: 核心接口性能自动化回归覆盖率达100%，迭代周期内性能劣化发现率从人工排查的60%提升至100%
• 挑战: AI辅助瓶颈诊断: 结合Copilot分析火焰图与GC日志，建立常见问题诊断知识库，平均问题定位时间从4小时缩短至1小时。

负责电商平台核心交易系统的性能测试工作，参与日常迭代及大促活动的性能保障工作。

• 执行日常迭代性能测试，输出测试报告与优化建议
• 参与618、双11大促压测，保障活动顺利进行
• 协助搭建性能监控与告警体系
• 编写性能测试用例与操作手册

双11大促性能保障

• 参与双11大促全链路压测，覆盖商品详情、购物车、下单、支付等核心链路，支持峰值流量下的系统稳定性。
• JMeter+Linux性能监控工具+Nginx日志分析
• 负责下单链路压测脚本开发、场景执行及结果分析，协助开发团队定位数据库连接池与缓存穿透问题。
• 技术栈: JMeter Linux性能分析 Nginx日志分析 MySQL慢查询优化
• 挑战: 下单接口RT优化40%: 发现并推动修复数据库连接池配置不当、缓存穿透等问题，下单接口平均RT从100ms降至60ms