DeepSeek128K 面试 AI 教练状态持久化 API：3 天优化

📌 引言

在 AI 面试辅导场景里，「状态持久化」四个字常常决定用户体验的生死：对话是否断点续聊、评测报告是否秒开、面试官数字人是否记得上次聊到哪道题……
过去 3 天，我们把 DeepSeek128K 的「面试 AI 教练」状态持久化层从「能用」拉到了「好用」，P99 延迟从 1.8 s 降至 280 ms，云账单下降 41 %。

1️⃣ 背景与痛点

2️⃣ 目标与约束

3️⃣ 3 天冲刺总览

4️⃣ 技术方案拆解

4.1 DeepSeek128K 会话状态模型

• StateBlob：单条最大 512 KiB，128 K Token 场景压缩后 280 KiB
• TTL：默认 30 天，可配置

4.2 存储引擎对比与选型

• 选型理由：TiKV 在 Raft 层提供强一致，RocksDB 压缩率 55 %，与 DeepSeek128K 同属 Rust 生态，SDK 友好。

4.3 API 接口重设计

4.3.1 REST → gRPC

旧 REST：
POST /v1/interview/session/{uid}/state

新 gRPC：

service InterviewStateService {
  rpc SaveState(SaveStateRequest) returns (SaveStateResponse);
  rpc LoadState(LoadStateRequest) returns (LoadStateResponse);
  rpc PatchState(PatchStateRequest) returns (PatchStateResponse);
}

• PatchState 支持增量更新，平均带宽降低 62 %

4.3.2 幂等键

• 客户端生成 UUID 作为 Idempotency-Key，服务端 24 h 去重

4.4 性能调优 checklist

5️⃣ 关键指标 & 监控

6️⃣ 踩坑与复盘

7️⃣ 真实案例：某独角兽企业接入 7 天数据

注：该独角兽将 DeepSeek128K 与 自研 HR SaaS 打通，通过 Webhook 把面试状态同步到 ATS 系统，实现「面试完 30 s 内生成报告」。

总结

3 天，我们把 DeepSeek128K 面试 AI 教练的状态持久化层升级成高性能、低成本、强一致的方案，核心抓手是「存储引擎选型 + 接口幂等 + 压缩 + 批量写」。
落地后，延迟下降 80 % 以上，成本节省 40 % ，并沉淀了可复制的脚本和监控模板。
如果你也在做 AI 会话类应用，希望这篇实践能帮你少走 3 天弯路，把精力留给更有意思的算法创新。