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-6

场景设定：技术总监张总坐在会议室里，郑薪苦带着自信的微笑走了进来。今天他们要围绕优惠券服务的架构设计及如何结合AI进行增强展开讨论。

第一轮面试：基础架构设计

张总：欢迎你，郑薪苦。我们今天的业务场景是电商平台的优惠券服务。首先，请你描述一下如何设计一个高并发、分布式的优惠券服务？

郑薪苦：好的，我会从以下几个方面入手：

微服务架构：将优惠券服务拆分为独立的微服务，主要包括用户服务、优惠券管理服务和发放服务。
分布式数据库：使用分片数据库如MongoDB来存储海量优惠券数据，支持水平扩展。
缓存策略：利用Redis进行优惠券的缓存，减少数据库压力，特别是对高频访问的优惠券信息进行热点缓存。
消息队列：采用Kafka或RabbitMQ处理优惠券发放的异步请求，保证系统的高可用性和可靠性。
负载均衡：通过Nginx进行负载均衡，分散请求流量。

张总：不错，基本功扎实。那么在实现过程中，你如何确保优惠券的唯一性，防止重复领取？

郑薪苦：哈哈，这个问题有意思。可以在Redis中使用SETNX命令设置优惠券的唯一标识，只有成功设置了标识的请求才能继续领取流程，其他请求直接返回失败。

第二轮面试：性能优化与安全控制

张总：接下来，我们深入到性能优化和安全控制。假设我们的优惠券服务已经上线，但遇到了性能瓶颈，你会怎么排查和解决？

郑薪苦：没问题！

监控系统：引入Prometheus和Grafana实施全链路监控，快速定位瓶颈。
代码层面优化：通过JVM调优，比如调整GC策略，使用更高效的算法。
数据库优化：增加索引、优化查询语句，必要时考虑读写分离。
缓存穿透/击穿：使用布隆过滤器防止缓存穿透，对热点数据设置永不过期机制应对缓存击穿。

张总：很好。那说说安全问题吧，如何防止优惠券被恶意刷取？

郑薪苦：可以采取以下措施：

风控系统：基于用户行为分析，识别异常请求。
限流和熔断：使用Sentinel或Hystrix进行接口限流，保护服务。
验证码机制：在关键操作前加入图形验证码或滑块验证。

第三轮面试：AI集成与创新

张总：最后一个问题，当前AI技术发展迅猛，如何结合AI进一步提升优惠券服务的价值？

郑薪苦：这正是我最近研究的方向！

智能推荐：利用机器学习模型预测用户的购买意向，个性化推送优惠券。
动态定价：根据市场供需情况，实时调整优惠力度。
自动化运营：通过自然语言处理技术生成优惠活动文案，提高运营效率。

张总：非常好！看来你对AI的应用有独到见解。回家等通知吧。

技术答案总结

微服务架构设计

微服务框架：Spring Cloud、Dubbo
数据库：MongoDB、MySQL
缓存：Redis
消息队列：Kafka、RabbitMQ

性能调优与安全控制

监控工具：Prometheus、Grafana
JVM调优：GC配置、线程池优化
安全措施：风控系统、限流熔断、验证码

AI集成方案

推荐系统：协同过滤、深度学习模型
动态定价：强化学习算法
内容生成：LangChain4j、GPT系列模型

// 示例代码：Redis SETNX 实现优惠券唯一性检查
public boolean tryAcquireCoupon(String couponId) {Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);String key = "coupon:" + couponId;long result = jedis.setnx(key, "LOCKED");if (result == 1) {// 设置过期时间，防止死锁jedis.expire(key, 60);return true;}return false;
}