🌟将PmHub写到简历上，面试多了 10 个！

苍何大约 8 分钟PmHub项目教程

你好，欢迎来到《如何将 PmHub 写入简历》篇！

不管是校招还是社招，敲门砖永远都是简历，简历写的烂，投出去必然石沉大海。甚至我见过一个疯狂的读者，给我抱怨说投出去了 2000 多份都一个面试邀请都没拿到！

原因之一肯定是现在的就业压力大，这是不用怀疑的，因为互联网从增量时代步入到了存量时代，求职压力和 2022 年之前完全不是一个概念。

过去只要有好的 idea，一个 PPT，一个原型就可以忽悠来融资，然后就可以招聘大量的开发来搞技术搞产品，但现在需求变少了，融资变困难了，业务自然也就少了，对程序员的要求自然也就苛刻了。

原因之二，就是简历写的有问题了，以前可能你 BOSS 直聘上随便生成一份投出去就有反馈了，现在你不花个一周时间去认认真真写一份简历，投出去根本没人理你。

星球里我改了不下 3000 份简历，我知道问题出在哪里。

不管是基本信息、教育背景、实习经历、专业技能，还是项目经历、工作经验、荣誉奖项、个人评价，都需要用心去打磨，不能忽视任何一个环节。

那今天我们重点说一下项目经历这块，PmHub 就是为此而生，这是一个崭新的项目，一个充满亮点的项目，一个让你的简历在众多简历中脱颖而出的项目。

我们不仅会教你如何把 PmHub 写进简历中，还会对描述的每一个技术点在《PmHub 的付费教程》中进行详细的讲解，从知识到原理、从项目实践到面试题，你能想到的，我们都为你考虑到了。

我们只有一个目的，那就是助力你顺利拿下 offer！👊

专业技能撰写建议

先来看专业技能的撰写建议：

1、熟悉 Java 特性，如集合类、自定义注解、异常处理 2、熟悉计算机网络基础知识，如 OSI 七层模型，了解 TCP/IP、HTTP 协议 3、熟悉 synchronized、线程池、TransmittableThreadLocal 等实现原理 4、熟练掌握 MySQL，深刻理解事务 ACID 特性、索引、MVCC、以及日志等 5、熟练 Redis 的使用，对其持久化机制、内存淘汰策略有较深理解 6、熟悉 Rocketmq 消息队列，有过手动消息确认、应用解耦、消息消费的实战 7、熟悉 Docker 及 Docker Compose，并能独立部署上线 8、熟练掌握 JVM 内存机构、常见 GC 算法、双亲委派机制、类加载机制等 9、熟悉微服务架构，对主流技术栈如 SpringCloud、SpringCloud Alibaba 了解，有独立搭建微服务系统以及单体项目微服务化实战经验。

星球里还提供了大量专业技能的写法可供参考，我把我修改过的，觉得非常不错的简历都放到星球这个【精选简历】的帖子里了，需要的可以戳链接直达。

我截图你感受一下。

如果你需要我们一对一的简历指导建议，可以看看我们的简历精修服务，我们已经帮助 3000 多名球友精修过简历，帮助他们拿到了心仪的 offer。

项目经历撰写建议

项目名称：XX 智能项目管理平台（比如“余晖智能项目管理平台”）

建议根据自己对项目的学习理解程度，想个有区分度的名字，其他名字可供参考：

XX 智能项目管控系统
XX 项目管理系统
XX 智能项目管理工作流系统
XX 智能管控平台
XX 项目流式管控平台

GitHub 代码地址：https://github.com/laigeoffer/pmhub

建议你把 PmHub 的源码 fork 一份，放在自己的仓库里，把我们的 readme 内容替换成你自己的，项目的架构图、技术选项可以保留，面试官点击你的仓库地址过去看的话，会有一个很好的第一印象。

星球里已经有球友这么干了哦。

另外，项目最好能够独立上线，在简历中贴上项目的上产地址能大大加分哦。当然了，项目介绍中一定要加上自己的理解，不要直接抄我们的教程。

好，来看具体的写法：

自定义 SpringCloud Gateway 全局过滤器，实现网关统一鉴权，并统计接口调用的耗时情况。
结合 Redis 和 Lua 脚本，实现了基于计数器算法的限流方式，有效防止了流量突发导致的系统崩溃。
将项目和任务审批流消息放入 RocketMQ，实现消息的异步解耦，系统处理效率提升了约 20%。
使用 Skywalking 对 PmHub 进行性能监控和分布式追踪，并集成钉钉和邮件通知渠道，使系统的整体响应时间降低了约 30%。
通过 OpenFeign + Sentinel 实现自定义 fallback 服务降级，以减轻服务负担；并集成 Sentinel 和 Gateway 实现网关限流，防止服务过载。
使用 Redis 分布式锁，确保流程状态更新按顺序执行，避免其他操作的干扰。
为保证任务审批状态的一致性，采用 Seata 分布式事务的 AT 模式，有效避免了跨服务事务不一致的问题。
通过自定义注解+ AOP，实现服务接口鉴权和内部认证。
采用 Cache Aside 模式，确保数据库更新后及时失效相关缓存，保证数据库与缓存的数据一致性。
基于 TransmittableThreadLocal (TTL) 自定义请求头拦截器，将 Header 数据封装到线程变量中，减少了约 40% 的用户信息数据库查询次数，并自动刷新用户有效期。
使用 Docker Compose 搭建项目环境，简化项目的部署过程，减少环境差异性问题，提升资源隔离的安全性。