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Backend Engineer
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职位: Backend Engineer | 项目: 项目介绍：数据中台-底座系统\n该项目旨在通过构建数据底座系统来支撑医院信息系统的集成化建设，整合医院主体数据与细分病患信息，实现数据资源的高效整合与管理。\n系统采用模块化架构设计，确保系统的可扩展性和可维护性。\n系统架构：\n数据底座系统架构分为主数据管理和数据中台两大核心模块。\n主数据管理模块基于医院主体数据，实现医院基础数据的统一管理、校验和分发。\n数据中台模块基于细分的病患信息，提供多样化的数据分析服务，支撑医院的运营决策。\n主要技术栈：\n技术架构：基于SpringBoot框架实现业务逻辑，使用MyBatisPlus简化数据库交互，\n\tOracle和SqlServer作为主要存储引擎，Redis用于高效的数据缓存，\n\tKettle实现数据抽转加载，Xxl-Job完成分布式定时任务管理，RabittMq做数据并发处理。\n服务治理：通过Ngnix实现请求分发和路由管理，采用分布式架构确保系统的高可用性和负载均衡。\n项目职责：\n数据处理模块开发：\n负责报文解析核心模块的开发和优化，确保标准医疗报文的正确解析，并对接相关组件实现数据结构转换。\n搭建智能化的数据校验机制，包含格式校验、业务规则校验、数据一致性验证等多层次校验，确保数据质量。\n系统优化：\n针对数据同步过程中的不一致性问题，深入分析并优化数据库事务处理机制，实现最终一致性。\n优化数据库定时任务的追踪机制，引入任务状态监控、执行日志记录和告警功能，提升系统运行可视化管理水平。\n安全管理：\n针对接口攻击行为，设计并实现基于令牌验证和接口验签的安全机制，防止CSRF、XSS等常见攻击。\n构建基于RBAC的权限管理体系，实现接口调用权限的精确控制，确保数据访问的安全性。\n分布式任务管理：\n基于Xxl-Job框架搭建企业级别的分布式任务调度系统，支持任务分片广播、任务执行故障等高级任务管理功能。\n结合Kettle实现多源异构数据库的数据抽取、转换和加载，构建强大的数据同步平台，支撑多种数据源的对接。\n\nProject Introduction: Data Middleware - Foundation System\n\nThis project aims to support the integrated development of hospital information systems by building a data foundation system. The system integrates the hospital's master data with detailed patient information, enabling efficient integration and management of data resources.\n\nThe system adopts a modular architecture design to ensure scalability and maintainability.\n\nMain technology stacks: Oracle, Ngnix, SpringBoot, Maven, Redis, MyBatisPlus, Sqlserver, Xxl-Job, Kettle\n Project Responsibilities:\nResponsible for message analysis and external interface processing, optimize consistency problems and abnormal troubleshooting in data synchronization, and improve the reliability and stability of data processing\nResponsible for the development and writing of data base function code, optimize database timing task tracking mechanism, improve data processing efficiency and system stability. Optimize attack problems at the interface call level, improve the security of API interfaces, and ensure the security and integrity of data transmission.\n Use Xxl-Job to configure timed task and optimize distributed execution strategy, integrate Kettle to complete cross-border data synchronization processing, and support efficient docking of multiple data sources
