互联网大厂Java求职面试：优惠券服务架构设计与AI增强实践-4

互联网大厂Java求职面试：优惠券服务架构设计与AI增强实践-4

场景设定

面试官：某互联网大厂技术总监，拥有超过10年大型互联网企业一线技术管理经验，擅长分布式架构、微服务治理、云原生等领域。

候选人：郑薪苦，幽默且潜力十足的程序员。

今天我们将围绕“电商优惠券服务的设计与AI增强实践”展开，结合微服务架构、缓存优化、高并发处理以及AI生成内容（AIGC）的应用进行深度探讨。

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第一轮：业务场景与架构设计

面试问题 1：

面试官：假设我们要设计一个支持高并发的优惠券发放服务，请描述你的整体架构设计方案。

郑薪苦：
首先，我会采用微服务架构将优惠券服务拆分为独立模块，比如用户服务、库存服务、订单服务等。核心组件包括：

• API网关：统一入口，负责请求路由、限流、鉴权。
• 优惠券服务：管理优惠券的创建、查询、发放逻辑。
• 库存服务：维护优惠券的库存，确保高并发下的扣减准确性。
• 缓存层：使用Redis存储热门优惠券信息及库存，缓解数据库压力。
• 消息队列：解耦优惠券发放与后续操作，比如异步通知用户。

面试官总结：不错，基本架构清晰，但如何确保库存扣减的准确性？

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面试问题 2：

面试官：如果出现超卖问题，你会如何解决？

郑薪苦：
可以通过分布式锁或Redis的INCRBY指令来实现库存扣减。例如：

public boolean deductCouponStock(String couponId) {
    String key = "coupon:stock:" + couponId;
    return redisTemplate.execute((RedisCallback<Boolean>) connection -> {
        // 使用Lua脚本保证原子性
        String luaScript = "if tonumber(redis.call('get', KEYS[1])) > 0 then " +
                           "redis.call('decr', KEYS[1]); return 1; " +
                           "else return 0; end";
        Long result = (Long) connection.eval(luaScript.getBytes(), ReturnType.INTEGER, 1, key.getBytes());
        return result == 1;
    });
}

这段代码通过Lua脚本保证了库存扣减的原子性，避免超卖。

面试官吐槽：嗯，基础扎实！不过你有没有考虑过优惠券预热场景？比如秒杀活动前，大量用户频繁刷新页面。

郑薪苦：哈哈，那我再加个CDN缓存热门数据，减少后端压力。

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第二轮：性能优化与安全控制

面试问题 3：

面试官：优惠券服务需要应对每秒数万次请求，哪些优化手段是必须的？

郑薪苦：

1. 多级缓存：本地缓存（如Caffeine）+ Redis，减少对远程缓存的依赖。
2. 限流降级：通过Sentinel或Hystrix实现接口限流，避免系统过载。
3. 异步处理：将非核心逻辑（如日志记录、通知）放到消息队列中异步消费。
4. 数据库优化：分库分表，提升写入性能；使用读写分离减轻主库压力。

面试官总结：回答很全面，但别忘了监控告警体系的重要性！

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面试问题 4：

面试官：如何防止恶意用户刷取优惠券？

郑薪苦：
可以采取以下措施：

• IP限流：限制单IP访问频率。
• 行为分析：基于风控规则，检测异常行为（如短时间内多次领取）。
• 验证码：在关键接口增加图形验证码或滑块验证。
• 设备指纹：识别唯一设备，防止模拟器攻击。

// 示例：基于Spring AOP实现IP限流
@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {
    private static final Map<String, AtomicInteger> ipRequestCount = new ConcurrentHashMap<>();

    @Before("execution(* com.example.coupon..*(..))")
    public void limitByIp(JoinPoint joinPoint) throws Exception {
        String ip = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.currentRequestAttributes()).getRequest().getRemoteAddr();
        int maxRequestsPerMinute = 60;
        
        ipRequestCount.putIfAbsent(ip, new AtomicInteger(0));
        int count = ipRequestCount.get(ip).incrementAndGet();
        if (count > maxRequestsPerMinute) {
            throw new RuntimeException("Too many requests from this IP.");
        }
    }
}

面试官吐槽：不错，但记得定期清理计数器哦，不然内存会爆掉。

郑薪苦：明白，可以用定时任务重置。

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第三轮：AI增强与未来趋势

面试问题 5：

面试官：如何利用AI技术提升优惠券服务的用户体验？

郑薪苦：

1. 个性化推荐：通过用户画像和历史行为，利用机器学习模型预测用户可能感兴趣的优惠券类型。
2. 智能文案生成：用AIGC生成吸引人的优惠券文案。
3. 动态定价：根据供需关系实时调整优惠力度。

例如，调用LangChain4j生成优惠券文案：

public String generateCouponDescription(String productType) {
    Prompt prompt = new Prompt("Generate a catchy description for a discount coupon for " + productType);
    return langChainClient.generate(prompt).getResult();
}

面试官总结：很有创意！但要小心AI生成内容的合规性问题。

郑薪苦：放心吧，我会加个审核流程。

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回家等通知

面试官：今天的面试就到这里，回去等通知吧。

郑薪苦：谢谢面试官，希望下次还能见到您！

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技术答案总结

1. 架构设计：微服务拆分+API网关+缓存+消息队列，确保高并发下系统的稳定性。
2. 库存扣减：使用Redis Lua脚本保证原子性操作。
3. 性能优化：多级缓存、限流降级、异步处理、数据库优化。
4. 安全控制：IP限流、行为分析、验证码、设备指纹。
5. AI增强：个性化推荐、智能文案生成、动态定价。

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幽默金句

• “如果Redis挂了，我就只能靠脑容量记库存了。”
• “AI生成文案就像开盲盒，有时候惊喜，有时候惊吓！”