架构设计与规划：负责分布式数据库、分布式KV存储的整体架构设计，聚焦高可用、高并发、高扩展性核心目标，输出架构方案、技术选型报告、架构评审文档
结合业务场景（如海量数据存储、高吞吐读写、跨地域容灾等），设计分布式存储分层架构，平衡一致性、可用性与分区容错性（CAP），制定数据分片、副本策略、故障转移机制
主导KV存储引擎（如RocksDB、LevelDB等）的深度优化，包括存储结构、压缩策略、缓存机制、IO模型调优，提升存储性能与资源利用率
高可用体系建设：设计并落地分布式数据库与KV存储的高可用保障体系，包括多副本部署、自动故障检测与恢复、数据备份与恢复、灾备演练等方案，确保系统99.99%以上可用性
制定数据库与KV存储的容灾策略，支持跨机房、跨地域部署，解决数据一致性、数据同步延迟、脑裂等关键问题
参与架构应急方案制定，针对集群扩容、数据迁移、版本升级等场景，设计无感知切换方案，避免业务中断
技术攻关与优化：跟踪分布式存储领域前沿技术（如分布式共识算法、新型存储介质、云原生存储方案等），引入行业顶尖实践并落地
负责解决分布式数据库与KV存储在高并发、大数据量场景下的性能瓶颈，包括慢查询优化、锁机制优化、资源调度优化等
主导技术难题攻关，如分布式事务一致性、热点数据处理、大Key/热Key优化、存储成本优化等
团队协作与技术赋能：与研发、运维、测试团队协作，推动架构方案落地，参与核心模块代码评审，把控技术实现质量
制定技术规范与最佳实践，包括数据库/KV存储的设计规范、运维规范、监控告警规范，赋能团队成员提升技术能力
参与跨团队技术方案评审，协调解决不同业务线在存储层的技术冲突，推动基础存储设施的标准化建设
架构演进与管理：持续关注业务发展需求，评估现有架构的适应性，制定分布式数据库与KV存储的中长期演进路线图
负责架构文档的维护与更新，确保架构设计的透明性与可追溯性，组织架构评审会议并推动问题闭环