当前位置：首页 > news >正文

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

news 来源：原创 2025/5/14 6:48:21

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}
}