2025毕业实习报告.docxVIP

2025毕业实习报告

我于2024年7月至2025年1月在创新科技有限公司完成了为期六个月的毕业实习，担任软件开发工程师实习生。这家公司是国内领先的人工智能解决方案提供商，专注于为金融、医疗和零售行业提供智能化服务。我的实习主要参与了公司核心产品智能风控系统的开发和维护工作，这段经历让我将大学四年所学的理论知识与实际项目开发紧密结合，不仅提升了我的技术能力，也让我对软件开发流程和团队协作有了更深入的理解。

实习初期，我的导师李工程师安排我熟悉公司的技术栈和开发流程。公司主要使用Java作为后端开发语言，配合SpringBoot框架构建微服务架构，前端则采用Vue.js框架，数据库使用MySQL和MongoDB混合部署，同时引入Redis作为缓存层提高系统性能。通过阅读项目文档和代码，我了解到智能风控系统是为银行客户设计的反欺诈平台，通过机器学习算法分析用户行为数据，实时识别潜在的欺诈风险。这个系统每天处理数百万笔交易请求，对稳定性和响应速度有极高要求。

在熟悉项目环境后的第三周，我开始参与系统的迭代开发工作。我的第一个任务是修复一个关于用户登录功能的bug。根据客户反馈，部分用户在尝试登录时会出现验证码失效的问题。通过查看日志和代码，我发现是由于验证码生成模块的随机数生成器在并发场景下出现了竞态条件。这个问题看似简单，但解决过程让我对并发编程有了更深入的理解。我首先通过单元测试复现了问题，然后使用Java的ConcurrentHashMap替换了原来的HashMap，并添加了适当的同步机制。修复完成后，我编写了详细的测试用例，确保在各种并发场景下系统都能正常工作。这次经历让我认识到，即使是看似简单的功能，在高并发环境下也可能出现复杂的问题，需要开发者具备扎实的并发编程知识。

随着对项目的深入了解，我开始承担更复杂的开发任务。在第四周，我被分配到一个新的需求开发中：为客户增加实时风险评分功能。这个功能需要系统在用户进行交易时，根据其历史行为、设备信息、地理位置等多个维度计算风险分数，并实时返回给前端展示。为了实现这个功能，我需要与数据团队合作，理解风险评分模型，并将其转化为可执行的代码。在开发过程中，我遇到了性能瓶颈，特别是在处理大量历史数据时，响应时间无法满足实时性的要求。通过分析，我发现问题出在数据库查询效率上。我学习了MySQL的索引优化技巧，为相关表添加了复合索引，并重构了查询逻辑，将部分计算转移到应用层完成。同时，我引入了缓存策略，将频繁访问的用户行为数据存储在Redis中，大大减少了数据库的压力。优化后，系统的响应时间从原来的平均800毫秒降低到100毫秒以内，完全满足了业务需求。

在实习的第三个月，我有机会参与了一个重要的技术重构项目。随着业务的发展，系统原有的单体架构逐渐暴露出扩展性差、维护困难等问题。公司决定将部分核心功能拆分为独立的微服务。我被分配负责将用户管理模块从主系统中分离出来，构建独立的用户服务。在这个过程中，我学习了微服务架构的设计原则，包括服务拆分策略、服务间通信方式、分布式事务处理等。我们采用了SpringCloud框架来实现微服务治理，使用Eureka作为服务注册与发现中心，通过Feign实现服务间的声明式调用，并引入Hystrix实现熔断和降级机制。重构完成后，用户服务可以独立部署和扩展，大大提高了系统的灵活性和可维护性。这次经历让我对分布式系统有了更全面的认识，也让我掌握了微服务开发的核心技术。

在实习期间，我还参与了一次系统性能优化的专项工作。随着用户量的增长，系统的响应速度逐渐变慢，客户投诉增多。我和团队成员一起对系统进行了全面的性能分析，使用JProfiler等工具找出性能瓶颈。我们发现，主要的性能问题集中在几个核心业务方法上，这些方法包含了复杂的数据库操作和大量的计算逻辑。针对这些问题，我们采取了多种优化措施：首先，对数据库查询进行优化，添加适当的索引，避免全表扫描；其次，引入异步处理机制，将一些非实时性要求高的任务放入线程池中异步执行；再次，对算法进行优化，减少不必要的计算；最后，增加了缓存层，将频繁访问的数据缓存起来。经过为期两周的优化，系统的整体性能提升了约60%，平均响应时间从原来的1.2秒降低到0.5秒以内，用户体验得到了显著改善。

除了技术开发工作，我还参与了几次客户需求沟通会议。这些会议让我了解到，软件开发不仅是技术问题，更是业务问题。在一次与某银行客户的需求沟通中，客户提出了一个看似简单但实际很复杂的需求：希望在交易界面上增加一个风险提示功能，当检测到高风险交易时，系统能够向用户显示相应的风险提示信息。然而，经过深入讨论，我们发现这个需求涉及多个部门的协作，包括风控部门、产品部门和法务部门，而且需要考虑不同场景下的风险提示策略。作为技术人员，我需要将