gRPC

1、temu订单同步，一键装箱发货，自动排产2、temu上架模版管理，手工上架，批任务上架3、订单烫画图标进行排版（*优化的左右拆分算法-每列平衡填充*1.按宽度降序排序*2.创建第一列，放入第一个图片*3.创建后续列，每列不断填充直到与第一列高度平衡*4.当所有列都达到平衡或无法填充时，开始新行）

功能模块1.数据采集与接入 ◦对接产线设备（测试机、量测仪、MES系统、ERP系统等），实时采集工艺与测试数据 ◦支持多协议（SECS/GEM、OPCUA、Modbus）与国产设备接口 ◦建立统一数据接入层，解决数据孤岛问题2.数据处理与标准化 ◦数据清洗：去除异常值、补齐缺失值 ◦格式标准化：统一

云监控管理平台，后端使用golang技术开发，高并发，微服务，数据监控，实时数据管理和大数据面板展示。 后端高效性能管理，高性能，高并发； 数据监控到数据入库，服务管理，一体化全栈开发； 后台日志管理，日志管理系统； 阿里云部署，paas应用；云端实例节点部署； 负载数据统计，系统运行时长监控； 系统主题切换；

. 为了解决SC（总部系统）与DC（各省系统）之间巨量数据（亿级别）的处理。通过Redis+线程池+M Q+Grpc的方式完成性能、告警的等数据拆分、同步、修改，并且支持暂停、恢复功能。实测将每次千 万级数据同步处理由三个小时降低到四分钟。 2. 为了解决模块安全解耦，保证设备配置有很好的拓展性和可维护性。运用命令模式+构造器模式，将请 求和行为拆分。在两个服务间通过命令码执行，达到一个命令可以并发执行不同型号网元的同一或不同 配置操作，实测由 50 Qps（每秒并发数）提升至 1000 Qps。 3. 为了解决巨量数据的查询、备份等问题。负责SC（总部系统）下的巨量数据的SQL语句优化、索引优 化、分库分表，主从备份，并对热点数据实现Redis的主从备份、读写分离、双写一致。实测一个省数 据的查询速度由10s降低到3s。 4. 负责通过Arthas或者日志，线上排查堆、栈内情况、GC情况、并且调节参数，远程解决客户环境线上 出现的相关问题。设计实现JMX+E-chars监控服务器的性能、状态、配置的可视化图表展现模块。 5. 为了提高服务之间消息传递速度，负责优化服务间RPC通信方式，通过引入RxJava实现消息异步发 送、并发发送，实测服务间通信时间优化40%。 6. 负责编写公共工具，整合PDFBox至框架，定制了自己的通用操作模板，简化繁琐的使用过程继承，大 幅提升了项目开发效率。 7. 为了解决消息队列代码冗余，维护升级RabbitMQ模块，通过自定义注解优化了MQ开发流程，设置死 信队列+定时任务解决单网元时候消息的堆积、过期