Java工程师撰写法则“STAR+R”模型

黄金法则：用“STAR+R”模型讲述技术故事

将每一段工作经验都包装成一个完整的技术项目故事，使用以下结构：

• S（情境）：简洁说明项目/模块的业务背景、技术挑战或优化目标。（例：电商核心交易系统，面临大促期间的高并发下单压力。）
• T（任务）：你在这个项目中承担的具体职责和技术目标。（例：负责库存服务优化，目标是将超卖率降至0.01%以下，并提升QPS至5000+。）
• A（行动）：这是重中之重！ 详细说明你采取了哪些具体的技术方案、决策和实现。

技术选型与架构：为什么选择这个技术/架构？（例：为解决分布式锁性能瓶颈，采用Redis+Lua脚本替代Redisson，因为...）

核心实现与优化：你写了什么关键代码？如何优化的？（例：重构了缓存策略，引入多级缓存；通过线程池参数调优，降低Full GC频率。）

问题解决：遇到了什么技术难题？如何排查解决的？（例：使用Arthas定位到慢SQL，通过增加联合索引并优化查询逻辑，将接口响应时间从2s降至200ms。）

• R（结果）：用量化数据证明你的技术方案带来的业务/性能提升。

性能指标：QPS、RT（响应时间）、TPS、GC频率、CPU/内存使用率优化百分比。

稳定性指标：可用性（如99.99%）、错误率/超时率下降、MTTR（平均恢复时间）缩短。

业务指标：支持的业务量（如日均订单量）、系统吞吐量、成本节约（服务器资源减少）。

• R（反思）：可选但加分。简要总结技术得失或后续优化方向。（例：虽然解决了当前瓶颈，但架构上未来可考虑引入Sentinel做更精细的流控。）

举例【工作经历】：

北京某电商科技有限公司 | 高级Java开发工程师 | 2020.08 - 至今

● 负责 核心交易链路（下单、支付、库存）的微服务设计与开发，系统日均处理订单峰值超 100万单。

【高并发优化】：针对 618大促 库存超卖风险，设计了 “Redis缓存库存+异步扣减+数据库最终一致性” 方案，替代原数据库行锁方案，使库存服务QPS从 1000提升至10000，大促期间 零超卖。

【系统稳定性】：引入 Sentinel 对核心接口配置熔断降级规则，并推动接入了全链路 SkyWalking 监控。在一次第三方支付服务抖动时，系统自动降级，保障了核心下单流程 99.95% 的可用性。

【技术攻关】：主导排查了线上 JVM Full GC频繁 导致服务暂停的问题。通过 GC日志分析与Heap Dump，定位到是大对象缓存不当，重构缓存结构后，Full GC频率从 每日数次降至每周一次。

【团队贡献】：主导制定了团队的 《Java编码规范》 与 《数据库设计规范》 ，并通过 Sonar 集成至CI流程，将代码坏味道减少 40%。