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-5
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-5
第一轮面试：业务场景切入
面试官（技术总监）： 欢迎郑薪苦参与今天的面试。我们先从一个实际业务场景谈起——假设你正在设计一个电商平台的优惠券服务系统，请问你会如何进行整体架构设计？
郑薪苦： 谢谢总监。对于优惠券服务，我会采用微服务架构，将其独立为一个服务模块，提供高内聚低耦合的设计。核心功能包括优惠券生成、发放、使用和过期管理。为了支持高并发，我会引入Redis缓存热点数据，例如用户可用优惠券列表。
面试官： 很好，基础架构清晰。那么如果某个促销活动导致优惠券领取量激增，如何保证系统的高可用性？
郑薪苦： 我会引入消息队列（如Kafka）来异步处理优惠券的发放请求，避免数据库直接承受压力。同时，对Redis设置合理的过期策略，防止缓存击穿或雪崩。
面试官： 不错！但如果某张优惠券被恶意刷取呢？
郑薪苦： 哈哈，这让我想起某次抢购时我写了个脚本疯狂薅羊毛的经历。不过作为开发者，我会加入风控机制，比如限流、验证码校验以及用户行为分析模型。
第二轮面试：实现细节与性能优化
面试官： 接下来聊聊实现细节。你在代码中如何确保优惠券的唯一性和一致性？
郑薪苦： 在生成优惠券时，可以利用分布式ID生成器（如Snowflake算法）赋予每张优惠券全局唯一ID。同时，在数据库层面添加唯一约束，结合事务操作保证一致性。
// 示例代码：优惠券发放逻辑
@Transactional
public void issueCoupon(Long userId, Long couponId) {// 检查库存if (!couponRepository.isAvailable(couponId)) {throw new CouponException("优惠券已领完");}// 分布式锁防止重复领取String lockKey = "coupon_lock_" + userId;boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "LOCK", 5, TimeUnit.SECONDS);if (!locked) {throw new CouponException("请勿重复领取");}try {// 减少库存并记录用户优惠券关系couponRepository.decreaseStock(couponId);userCouponRepository.save(new UserCoupon(userId, couponId));} finally {redisTemplate.delete(lockKey); // 释放锁}
}
面试官： 这段代码展示了不错的思路，但你觉得还有哪些潜在问题？
郑薪苦： 可能的问题包括分布式锁的超时时间设置不当可能导致死锁；另外，频繁访问Redis可能带来网络延迟，需要进一步优化。
面试官： 对，这些问题确实值得关注。那么针对性能瓶颈，你有什么调优建议？
郑薪苦： 我会定期归档历史数据，减少主表压力；同时对热点查询启用二级缓存，比如本地Guava Cache配合Redis。
第三轮面试：智能化与未来趋势
面试官： 最后一个问题，假如我们要将AI技术融入优惠券服务，有哪些创新点可以尝试？
郑薪苦： 我觉得可以通过机器学习预测用户的购买意愿，精准推送个性化优惠券。此外，还可以用RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术自动生成营销文案。
面试官： 听起来很有前景！感谢你的分享，回家等通知吧。
技术答案总结
架构设计
- 使用微服务架构，独立部署优惠券服务。
- 引入Redis缓存提升读取性能，结合Kafka缓解瞬时流量压力。
实现细节
- 利用分布式ID生成器确保优惠券唯一性。
- 通过分布式锁（Redis）解决并发问题。
性能优化
- 定期归档历史数据，减少主库负担。
- 启用多级缓存策略，降低Redis访问频率。
AI集成
- 基于用户行为数据训练推荐模型，实现千人千面。
- 使用大语言模型生成动态营销内容。
“程序员最大的成就感就是看到自己的代码跑得比谁都快！” —— 郑薪苦