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。

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？

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。

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：

多级缓存：本地缓存（如Caffeine）+ Redis，减少对远程缓存的依赖。
限流降级：通过Sentinel或Hystrix实现接口限流，避免系统过载。
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。
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！

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。

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：

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。
智能文案生成：用AIGC生成吸引人的优惠券文案。
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();
}