Changfan.Z

周昌凡

Java 后端开发 · Vibe Coding 实践者 · 技术外包顾问

6 年 Java 后端开发经验,专注于高并发系统设计与交易工具开发。近一年深度实践 Vibe Coding(AI 辅助编程),在保持工程质量的同时代码交付效率提升 3 倍。接受技术顾问与外包项目,也开放全职面试机会。

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高并发设计交易系统AI辅助开发微服务架构性能调优技术文档量化系统
01 / 技术栈

天衍 · 征信实时计算引擎

央行征信实时计算 · 启动与出具速度极致优化

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支撑天衍 · 征信实时计算引擎的技术选型

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业务全景

端到端业务流程图谱

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技术难点 1 / 3
难点 1
Java 动态编译 + 自定义类加载器
风控变量规则以 Java 方法体存库,业务频繁变更需热更新。原 MVEL 解释执行反射开销大,QPS 仅 7,无法满足实时出报告的并发要求。
解决方案
手搓 javax.tools.JavaCompiler:规则拼成 Java 源码 → MemoryClassLoader 运行时编译成 .class → 自定义类加载器加载执行;字节码 Base64 缓存 + ExpressionObjectCache 实例缓存跳过重复编译;每次重编译用『C$变量$类型$毫秒』时间戳类名,规避 Class redefine/Metaspace 泄漏。
关键代码
// 规则拼源码 → 编译 → 自定义类加载器加载
JavaCompiler jc = ToolProvider.getSystemJavaCompiler();
  ...
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QPS 7 → 200 (+2757%)
项目成果
关键性能指标
50s
冷启动(原 8min)
200
QPS(原 7)
-90%
启动耗时下降
×28
吞吐量提升

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