中⼩互联⽹电商（电商）公司研发部门组织架构
简介
小程序源码交易市场以曾经待过的⼀家互联⽹公司为例，介绍⼀下公司的组织架构和技术栈
公司研发部门组织架构
1. 产品部门
  产品组：产品设计
  设计组：视觉设计
2. 研发部门
  前端部门：
    ⼿机端： Android、IOS
    H5：web页⾯，⼩程序
  服务端部门：
    业务部门：
      营销域：直播，活动，优惠券，秒杀，推送...
      交易域：商品，订单，⽀付，物流，结算...
      其他：管理后台...
    架构部门:
      基础业务组：负责下沉业务开发(⽤户服务，订单服务，商品服务，风控)
      基础架构组：负责基础架构搭建开发（MQ, Cache, RPC, ）
    ⼤数据部门：
      开发组：⼤数据环境搭建和维护，埋点，数据ELT，job。业务开发(推荐，猜你喜欢)，模型应⽤
      BI组：数据ELT，报表展⽰
      模型组：数据分析、模型训练
  测试部门：
    功能测试组：对产品定义的功能进⾏测试
    ⾃动化测试组：接⼝⾃动化测试，性能测试
  项⽬管理部门：项⽬管理，项⽬开发节奏制定
3. 运维部
  DBA：搭建和维护数据库环境，构建安全，⾼可⽤数据库环境，对线上慢SQL提供优化⽅案。
  运维：
    服务器运维：服务器机房搭建，维护，线上⽹络环境设置，软件环境搭建，系统发布等软件开发。
    IT运维：公司局域⽹、⽆线⽹络搭建，打印机，电话，远程会议设置，办公⼈员机器采购，维护，VPN，域管理
不同公司，业务不同，规模不同，研发组织架构也会不同，即使同⼀个公司，不同时期，研发组织架构也会不同，并⾮⼀成不变，但始终是为公司业务服务。服务端开发
开发管理⼯具：
源代码： gitlab
仓库：Nexus
编译发布 jenkins + Sonar
知识库：Confluence
流程管理：jira
项⽬管理：禅道/⾃研符合⾃⼰实际情况软件
bug管理： jira
线上异常应急处理规范：团队协商
code review规范：团队协商
团队开发⽂化：
开发规范
代码管理规范: gitlab + gitflow + 团队协商
代码提交规范 Commitizen + Git Commit Template(idea plugin)
编码规范 : 阿⾥Java开发⼿册 + alibaba-java-coding-guidelines(idea plugin) + 团队协商 + 代码风格：checkstyle（idea plugin）
数据库规则：阿⾥Java开发⼿册 + 58数据库军规 + 团队协商
项⽬结构规范：团队协商，定义好分层规范和分层命名规范，协议好配置⽂件位置，⽇志格式，类命名等，项⽬warmup, health, status, version接⼝规范。项⽬README.md内容
依赖规范：JDK, ⽇志组件，本地缓存组件，reids驱动，mysql驱动，分布式锁等尽量采⽤相同的技术组件实现，在相同技术组件基础上尽可能的组件版本统⼀。
打包规范：团队协商
服务端常⽤组件
硬负载：F5/Netscaler
软负载：LVS/Nginx
服务端容器：Tomcat/jetty
数据库：mysql/mongo/hbase/Neo4j/influxdb
数据库中间件：shardingsphere/mycat/altas
项⽬开发：spring+mybatis
开发框架：spring/spring boot
⽹关：spring cloud gateway/kong
服务保护：sentinel/Hystrix
微服务框架：dubbo/spring cloud
分布式Id：Leaf/tinyid
分布式事务：seata
消息队列：rocketmq/kafka/rabbitmq
定时调度：xxl-job/elastic-job
配置系统：apollo/disconf
本地缓存：guava/caffeine
分布式缓存：Redis
缓存框架：spring cache/AutoLoadCache/jetcache
数据同步：datax
监控报警：cat
全链路：skywalking/zipkin/Pinpoint
注册中⼼：nacos/zookeeper/consul
分布式锁：zookeeper/redis/consul
⽂件服务：fastdfs
mysql数据订阅：canal
搜索：elasticsearch/solr
⼤数据开发
⼤数据规范
数据表规范： ODS/DW/DM/ADS分层规范，表命名规范
脚本规范：脚本存放地址，脚本命名，资源依赖。
上线规范：脚本上线流程规范
⼤数据常⽤组件
⼤数据基础平台： CDH/Ambari/HDP
⽇志收集：Flume/Logstash
数据传输：kafka
数据迁移 canel/sqoop/datax
存储系统：HDFS
数据库系统：Mongodb/HBase/mysql/redis/ES
集资源管理器：YARN
分布式计算框架：
批处理框架：MapReduce
流处理框架：Spark/Flink
查询分析框架：presto/clickhouse/druid/kylin
分布式协调服务：zookeeper
任务调度框架：Azkaban、Oozie、airflow、DolphinScheduler 报表：tableau/superset
元数据管理：atlas/⾃研
指标管理：⾃研
数据⾎缘管理：atlas/⾃研
数据质量：Griffin/⾃研
job依赖管理：airflow⼆次开发/⾃研

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