卧槽，仿京东电商项目终于开源了
最近收到一位求职者的简历，先来看看个人技能，如下：
看完啥感觉？针对这份简历，我感觉技术栈与项目用到的技术严重不匹配，罗列了很多技术栈，但是项目中用到技术又屈指可数，这样的简历只能证明曾学过，不能证明具备实际应用的经验，就如下图“站不稳”。
当前人才泛滥的时代，有项目经验的人才是稀缺的，而不是号称会xx技术的人。但是我发现，不少从事几年Java开发的工程师，好的项目经验这块普遍乏力和稀缺。大部分每天都是不断重复枯燥的CRUD，知识水平一直局限在使用阶段，写不停的业务逻辑，也至于无法停下脚步深入思考。
事实也真如此，由于公司规模本身在限制，很多工程师根部无法解除接触到高并发、高可用、云原生等前沿的技术，大部分工作只是堆叠简单的业务逻辑，看不到更关阔的业务场景和需求、更无法亲自动手去验证自己写的代码是否存在并发问题。因此简历上“项目”经验就成了最大的短板。
市面上技术点的学习资料很多，但是实战项目的课程很少，而项目实战经验又非常的重要，所以我推荐京东架构师Monkey为大家一堂《亿级流量海量数据电商项目实战》实战课程。
通过此课程可以学习大型互联网公司项目实战经验，熟悉大厂项目的开发流程。熟练掌握高并发、海量数据业务处理能力和解决方案。现在限时优惠只要0.02元，非常难得的机会，想系统提升项目实战经验的人，赶紧上车。前150名还能获得1份简历模板和大厂的面试题一份。课程核心技术看下图👇
本课程适合哪些人？
缺少一线互联网项目实战经验的人
天天CRUD的开发人员
希望了解大厂开发流程的人
课程目录
亿级流量海量数据电商项目之应用程序实战
1、单体架构的开发痛点
2、单体架构的架构问题
3、微服务拆分中配置中心详解
4、微服务架构之分布式事务详解
5、微服务架构之服务监控、服务网关详解
6、微服务亿级流量多级缓存商品详细页实战
亿级流量海量数据电商项目之数据库实战
1、数据库优化方案有哪些？
2、数据库索引原理深入分析
3、分库分表的手段有哪些，海量数据怎么分?
4 、jdbc和proxy方案优缺点是什么，为什么大厂都在用?
5、垂直拆分和水平拆分的区别与优缺点？
6、分库分表会面临哪些技术问题，如何解决
7、海量数据的订单分库分表实战
亿级流量多级缓存商品详细页实战
1、商品详细页的数据库设计方案
2、商品详细页静态化技术实现
3、商品详细页CDN部署讲解
4、基于redis和guava实现的缓存技术讲解
5、高并发下突发的问题如何解决
6、基于openresty中lua动态缓存详解
学完将收获：
1.大型互联网公司主流架构项目实战经验。
2.微服务架构下的服务治理方案以及最佳生产实践
3.海量数据订单中心分库分表最佳生产实践
4.高并发、高可用、高性能的微服务注册中心技术选型，底层核心原理剖析，以及最佳生产实践
5.高可用流量管理框架技术选型，核心原理剖析，以及最佳生产实践
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