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-3
场景背景
面试场景设定在一家大型互联网公司，面试官为拥有10年以上经验的技术总监，专注于高并发、高可用系统的架构设计。候选人郑薪苦是一名技术潜力十足的程序员，擅长用幽默化解难题。
本次面试聚焦于电商优惠券系统的设计与实现，涵盖微服务架构、高并发处理、缓存优化、AI智能推荐等核心技术。通过三轮递进式提问，逐步深入系统设计的每个环节。
第一轮：基础架构设计
面试官提问
面试官：我们先从整体切入。假设你负责设计一个电商优惠券系统，请描述其核心模块和交互逻辑，并考虑如何保证高并发下的稳定性？
候选人回答
郑薪苦：优惠券系统的核心模块包括优惠券生成、发放、使用和风控。为了保证高并发下的稳定性，我建议采用分布式架构，将各个模块解耦为独立的微服务。例如，优惠券发放模块可以通过消息队列异步处理请求，避免直接对数据库造成压力。
另外，我会引入Redis作为缓存层，存储用户领取状态和优惠券库存，减少数据库查询频率。
面试官总结
面试官：不错！微服务+消息队列+缓存是经典组合，但实际生产中还有更多细节需要注意，比如如何防止超卖、如何设计缓存失效策略等。接下来我们深入这些点。
第二轮：性能优化与安全控制
面试官提问
面试官：很好，那我们来看一下优惠券发放中的性能瓶颈。如果某热门活动瞬间涌入百万级请求，你会如何优化Redis的使用？另外，如何防止恶意刷券？
候选人回答
郑薪苦：针对性能瓶颈，可以采用Redis集群模式分片存储，提升吞吐量。同时，我会在应用层增加限流措施，比如基于令牌桶算法（Token Bucket）限制单个用户的请求频率。
至于防刷机制，可以在发放接口加入验证码校验，并利用布隆过滤器（Bloom Filter）快速判断用户是否已经领取过优惠券，降低误判率。
（笑着补充）当然了，如果对方是脚本小子，说不定还能给他随机塞一张“假券”，让他去薅羊毛。
面试官吐槽
面试官：哈哈，“假券”这个思路倒是挺有意思，不过可能会引发法律问题哦！说回正题，你的方案基本可行，但别忘了监控和报警的重要性。
第三轮：智能化扩展与未来趋势
面试官提问
面试官：最后一个问题。随着AI技术的发展，你觉得优惠券系统可以如何利用大模型或智能推荐提升用户体验？
候选人回答
郑薪苦：嗯，这确实是个好方向。我们可以通过分析用户行为数据，训练个性化推荐模型，为不同用户推送最适合他们的优惠券。例如，Spring AI框架可以帮助我们快速接入大语言模型（LLM），实现动态规则生成。
同时，还可以结合向量数据库（如Pinecone）存储用户画像和商品特征，进行语义匹配，进一步提高推荐精准度。
总结一句话：让机器决定谁该拿券，比产品经理拍脑袋靠谱多了！
面试官总结
面试官：精彩！AI赋能传统业务确实是未来的趋势，不过也要注意数据隐私和伦理问题。今天的面试就到这里吧，回家等通知吧！
完整答案解析
核心技术点详解
微服务架构
- 使用Spring Cloud或Dubbo构建微服务，确保模块间松耦合。
- 每个模块独立部署，便于横向扩展。
Redis缓存优化
// 示例代码：Redis分布式锁防止超卖 public boolean tryLock(String key, String value, long expireTime) { return "OK".equals(redisTemplate.execute((RedisCallback<String>) connection -> { Jedis jedis = (Jedis) connection.getNativeConnection(); return jedis.set(key, value, "NX", "EX", expireTime); })); }布隆过滤器防刷
- 利用Guava提供的布隆过滤器API，减少内存占用。
AI增强推荐
- 使用Spring AI整合LangChain4j，快速搭建推荐引擎。
常见陷阱与优化建议
- Redis缓存击穿：设置热点Key永不过期。
- 数据一致性：定期同步Redis与MySQL数据。
技术趋势
- 向量数据库取代传统关系型数据库用于语义检索。
- Serverless架构简化优惠券系统的运维成本。
结尾趣事
郑薪苦：总监，刚才提到的“假券”其实是个玩笑，不过我觉得有时候适当的幽默能让枯燥的技术变得有趣。
面试官：没错，技术需要严谨，但也别忘了保持一颗玩乐的心！期待下次再聊。