工作總結
發表時間：2026-04-242026年疫情防控工作總結。
今年跟去年比，最明顯的變化是我不再盯著屏幕等告警了。去年我維護的采樣點負荷預警模塊，邏輯簡單得有點傻：排隊超過50人就發短信。結果呢？等我們收到短信、確認、打電話、調人，隊伍已經排了半小時，現場早就罵開了。今年一季度我硬著頭皮把算法拆了重寫，加了三組實時參數：采樣臺每分鐘能處理幾個人、醫護人員手里還剩多少拭子、當天是不是刮風下雨。為什么加天氣？3月2號那次，大風降溫，老年人排隊慢，采樣員手凍得發抖，速度直接掉了一半，可系統還按晴天正常速度預測，根本沒預警。后來我把溫度風速折算成一個“手部靈活系數”塞進模型，才算補上這塊短板。
說個具體事。3月12號河西街道全員核酸，上午9:07，我寫的預警模塊突然把A03點位的狀態標成紅色。當時我正蹲在機房換硬盤，手機震了三下。打開一看，系統判斷理由很具體：該點采樣速度從110人/小時跌到62人/小時，同時庫存拭子只剩18%。這不是簡單的人多，是“等著沒料采”。我預設的規則直接跳過了人工確認環節——自動鎖定800米外B07點的2000份拭子，生成調撥單，連帶司機最優路線一并推到物資車終端。從數據異常到物資到位，23分鐘。擱去年這套流程要走完“發現告警-值班員甄別-科長協調-倉庫出庫-找司機”五步，最快一次1小時17分，慢的拖過兩小時。但我也得承認，這個自動調撥剛上線第一周鬧過烏龍。3月8號，因為一個點位誤報了拭子數量（庫管把盤點數寫成了領用數），系統自動調了500份過去，結果是虛驚一場。那天我加了條校驗：調撥前要對比過去一小時該點的實際采樣消耗速率，如果消耗率低于正常值30%，說明庫存數據可能不準，先發確認請求到手持終端，人工點一下再執行。之后沒再誤報過。
另一個改動在數據清洗上。去年的流調記錄，那叫一個亂。同一個人同一天出現在三個街道的采樣名單里，這種低級錯誤比比皆是。流調組的老王跟我抱怨過，說有次為核實一個人的軌跡，翻了三小時Excel，最后發現是錄入時把“102”掃成了“I02”。今年我重新設計了入庫前的四層過濾。第一層哈希比對去重，這個沒啥說的。第二層時間邏輯校驗：開箱時間必須早于或等于采樣時間，采樣時間必須早于或等于送檢時間。別笑，去年真有采樣時間比開箱還早兩小時的離譜數據，后來查出來是護士掃碼槍拿反了，先掃了試管碼再掃開箱碼。第三層身份證號跟采樣管條碼的片區歸屬匹配——身份證前六位屬于哪個街道，條碼上那個三位數區域碼必須對得上，否則打回重掃。第四層地址標準化，這個最麻煩。有人說“河西街道34號院”，有人說“河西34號院”，還有寫“河西南里34號”。我整理了一個常用后綴替換表，正則匹配標準化成統一格式。這套規則跑起來后，4月份全區260萬條記錄，入庫異常率從去年的7.3‰降到0.8‰。老王后來請我喝了罐紅牛，說現在查數據直接SQL就能出，不用再人肉排錯了。
5月19號夜里的故障我現在還記得。凌晨兩點多，系統突然大批量接口超時。我爬起來第一反應是流量沖上來了，結果一看監控，QPS只有峰值時的60%，不升反降。當時罵了一句，心想見鬼了。翻慢查詢日志，定位到“采樣點狀態同步”模塊里一條SQL，查的是醫護人員排班表。表里新增了一個“臨時替班”字段，但索引沒跟著建。那條語句走了全表掃描，把整個庫拖慢了。我跟DBA老劉電話里吵了兩句——他說他發了變更通知，我說我沒收到。后來翻聊天記錄，他是發在工作大群里，我正好那兩天休年假沒看。這事兒之后我定了個規矩：所有表結構變更必須單獨小窗通知核心開發人員，并且附上變更后的查詢性能測試報告。當天晚上我手改SQL，把原來那個三表JOIN拆成兩步：先查排班主表，結果存在內存里，再按需查替班表。加上復合索引后，查詢時間從11秒降到0.3秒。從報警到恢復，28分鐘。說實話，前15分鐘都在做無用的發散排查——重啟了服務，換了連接池參數，全沒用。直到我想起來看數據庫執行計劃，才抓住根源。
再說物資周轉。去年各街道自己報庫存，想怎么報怎么報。南街的倉庫里堆了兩個月沒動過的防護服，北邊站點卻天天喊缺貨。今年我參與寫的那個物資看板，核心就一個邏輯：“預占-核銷-回流”。各站點提前8小時報第二天的需求，系統按需求的120%預占庫存，但實際出庫時才正式核銷。如果當天結束后，預占沒核銷的部分超過30%，系統自動生成回庫單，并且給這個站點記一次“虛報”。連續三次虛報，預占比例下調到100%。剛開始南街的站長找我拍桌子，說他多做儲備是為了保險。我說你保險可以，但占了不用等于別人沒得用。后來他慢慢接受了，兩個月下來全區防護服和N95口罩總消耗量降了11.6%，缺貨投訴從三月的5起降到了零。這個數字其實有水分——消耗量下降，有一部分原因是天氣轉暖，很多人不再里三層外三層地換防護服，但物資調配效率提升確實占了主要。 dSBj1.Com
其實最讓我煩心的不是技術問題，是跟人打交道。修訂索引規范那次，老劉覺得我小題大做，說“以前都這么干也沒見出事”。我沒跟他爭，直接把5月19號那天的故障復盤記錄、數據庫慢查詢截圖、以及我改完SQL后的性能對比表發到了技術群里。沒人說話了。后來規范正式通過，所有變更必須經過性能測試，并且要在測試環境跑一遍壓測。我覺得這才是真進步——不是靠誰嗓門大，是靠數據說話。
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下半年我把精力放在采樣點布局優化上。之前每個點位開幾個工位，基本是站長憑經驗拍腦袋。我把歷史人流量、各時段到達率、采樣員熟練度，甚至周圍有沒有公交站的數據都扒下來，用離線模擬跑了一遍。結果發現很多點位在早高峰只有兩個工位，排隊排到馬路上，而午間三個工位空著兩個。我寫了個動態工位推薦算法，每小時推一次最優工位數。河西區試運行了兩周，醫護空置時間減少了15%左右——這個數字我還是保守說的，因為數據還不夠穩定，一場大雨就可能打亂規律。等再跑兩個月，如果效果好，我會把算法集成到主調度系統里。
寫這么多，其實就三件事：預測準一點，數據干凈一點，物流順一點。每件事都碰過壁，都改過好幾版。我把每次故障和誤判都記在了一個本地Markdown文件里，標題叫“別再犯”。到現在已經攢了47條。有些是自己的坑，有些是別人的。不重要，重要的是下次看到類似情況，能條件反射地想起來。這大概就是所謂的成長吧。
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