汽车下线点检平台产品系统

汽车生产基地下线新车是使用这个平台对汽车进行点检判断新车是否有故障，如果有故障需要产线运营人员及时处理

核心职责：
⚫ Kafka 消费性能优化：压测发现消费 TPS 仅 50 条/秒，无法覆盖高峰期 200 条/秒的生产速度。通
过提高并发度、批量消费、Redis 缓存 Feign 调用等手段，消费 TPS 提升至 250 条/秒，任务执行
时间缩短 5 倍。
⚫ 多状态协同管理：项目中存在任务、车辆、模块、用例四层状态，独立演进又相互影响。引入 Cola
状态机框架，将状态流转规则集中配置管理，代码量减少 60%，新增状态开发时间从半天缩短到一
小时。
JVM 调优解决 OOM：任务详情接口偶发 OOM，通过 JProfiler 分析发现单次请求创建 200+MB 大对
象。核心方案是按需加载改造，内存占用从 200+MB 降到 100KB 左右；辅助方案是 JVM 参数调整，
堆内存从 2G 扩到 4G。优化后 OOM 完全消除，接口响应从 500ms 降到 50ms。
⚫ 分布式锁应用：使用 Redisson 实现车辆操作并发控制，锁粒度精确到 VIN 级别，上线以来零死锁。
⚫ K8s 优雅停机方案：设计三层优雅停机架构（K8s preStop + Nacos 主动剔除 + Spring Boot
graceful），实现服务发布期间零请求失败。

核心职责：
⚫ Kafka 消费性能优化：压测发现消费 TPS 仅 50 条/秒，无法覆盖高峰期 200 条/秒的生产速度。通
过提高并发度、批量消费、Redis 缓存 Feign 调用等手段，消费 TPS 提升至 250 条/秒，任务执行
时间缩短 5 倍。
⚫ 多状态协同管理：项目中存在任务、车辆、模块、用例四层状态，独立演进又相互影响。引入 Cola
状态机框架，将状态流转规则集中配置管理，代码量减少 60%，新增状态开发时间从半天缩短到一
小时。
JVM 调优解决 OOM：任务详情接口偶发 OOM，通过 JProfiler 分析发现单次请求创建 200+MB 大对
象。核心方案是按需加载改造，内存占用从 200+MB 降到 100KB 左右；辅助方案是 JVM 参数调整，
堆内存从 2G 扩到 4G。优化后 OOM 完全消除，接口响应从 500ms 降到 50ms。
⚫ 分布式锁应用：使用 Redisson 实现车辆操作并发控制，锁粒度精确到 VIN 级别，上线以来零死锁。
⚫ K8s 优雅停机方案：设计三层优雅停机架构（K8s preStop + Nacos 主动剔除 + Spring Boot
graceful），实现服务发布期间零请求失败。