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 项目描述 连用大数据邮件归档系统是用于协助企业将全部的企业邮件自动、实时地进行集中化归档管理和长期保存，以满足各监管部门的审计需求，为邮箱系统减轻压力提高办公效力，以及对邮件中的知识利用与归类。解决大数据时代TB量级直至EB量级的邮件信息管理难题。  我的工作 1. 我主要负责整个项目的从0到1，包括产品预研和需求分析，以及相关的技术文档，制定项目开发计划，组织项目组成员按计划进行开发，跟进项目开发进度，并定期组织沟通会议讨论项目中的问题和协调资源，以及在客户现场实施上线的全部过程。 2.主要的开发工作有服务端的汇聚模块、关联模块、索引模块、统计模块、知识归类模块、用户管理模块的接口以及小程序端的以上模块的应用。

项目背景：在全国广泛分布的营业厅网络中，随着用户量激增，现有服务面临高并发挑战。为优化线下服务体验，需开发一套高效、稳定的智能叫号系统。该系统需支持全国联网，统一调度资源；具备高并发处理能力，确保系统稳定运行；实现个性化服务，提升用户满意度；全程跟踪服务流程，收集用户反馈。 技术栈：Java+SpringBoot+Mysql+Redis+kafka 个人贡献： 1. 对营业厅排队场景进行建模，考虑业务需求，确定以优先级队列模式进行设计 2. 柜台设置：柜台有“VIP优先窗口”和“指定手机品牌服务窗口”，针对这类窗口进行个性化设置 3. 实现窗口呼唤逻辑：即便在同一个营业厅，不同柜台窗口，优先处理的客户类型不同，因此需要对这段逻辑进行专门设计 4. 全国范围内秒级响应实现：营业厅遍布全国范围，通过中间件的支持，减少数据库的访问，实现所有请求秒级处理。 5. 多版本迭代发版方案的设计：项目用户量大，波动影响大，我通过研究营业厅的营业时间、缓存自动消失时间、其他业务每日定时任务处理时间，综合考虑，设计版本迭代方案以及回退方案，使得项目平稳过渡 项目成果： 经过重构的系统经过多轮测试后，与多个部门协商联合上线平滑过度，线上反馈明显转优，用户差评数量大幅度下降，后续再开发了营业员反馈模块，统计得对于系统评价好评居多。现全国超两万个营业厅依然使用该系统。