微服务架构重构实践
主导将单体Java应用拆分为微服务架构，历时三个月完成。过程中解决了服务间通信延迟、分布式事务一致性和服务发现等关键问题。最大的收获不是技术实现，而是学会了如何在保持业务连续性的前提下进行架构演进。认识到好的架构不是设计出来的，而是演进出来的。
后端开发者的前端觉醒
长期依赖前端团队导致接口设计脱离实际使用场景。决定亲自学习前端基础，从Vue入手。最初对DOM操作和响应式原理感到困惑，习惯了后端思维的我很难理解单向数据流的优势。两周后终于打通任督二脉，开始能从全栈视角设计API，与前端团队的协作效率提升显著。
CI/CD pipeline搭建与优化
受够了重复的部署工作和环境不一致问题，花两周时间基于Jenkins和Docker搭建了完整的CI/CD流程。将部署时间从30分钟缩短到5分钟，线上问题排查时间减少60%。深刻体会到"开发自动化部署流程的时间，永远比手动部署节省的时间多"。DevOps不只是工具，更是一种责任共担的文化。
独立开发企业内部系统
接下一个小型内部系统开发任务，决定全程独立完成。后端采用Spring Boot，前端使用React，部署在K8s集群。过程中遇到的最大挑战是上下文切换—从后端逻辑思维切换到前端UI思维需要时间。但最终交付时的成就感无与伦比，也更理解了各环节的权衡取舍。全栈不是什么都会，而是能从系统整体角度思考问题。
机器学习基础探索
为解决业务中的用户分类问题，开始学习机器学习。从线性回归到决策树，数学基础薄弱让我走了不少弯路。通过实现简化版算法而非直接调用库，终于理解了梯度下降的原理。第一个用Random Forest实现的分类模型准确率达到89%，虽然不高但意义重大—这是我从传统开发迈向智能系统的第一步。
AI模型服务化实践
将推荐算法模型集成到现有后端服务中，解决了模型部署、性能优化和版本管理三大难题。采用TensorFlow Serving部署模型，结合Redis缓存热点数据，将推荐接口响应时间控制在100ms以内。这个过程让我明白，AI落地的关键往往不在算法本身，而在工程化实现。后端工程师在AI落地中扮演着不可或缺的角色。