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

维度	旧方案痛点	影响面
延迟	Redis + MySQL 双写，平均 1.2 s	用户等待，跳出率 18 %
一致性	缓存失效策略粗暴，偶发丢状态	用户投诉「AI 忘记我」
成本	高峰期 48 台 Redis 节点，$3 200/月	CFO 看账单皱眉
扩展性	新增「面试回放」功能需改 7 张表	开发周期 2 周

2️⃣ 目标与约束

指标	目标值	约束
P99 延迟	< 500 ms	不能换云厂商
一致性	99.9 %	不能停服
成本	下降 ≥ 30 %	不能裁员
工期	3 天	不能通宵

3️⃣ 3 天冲刺总览

日期	里程碑	产出物
Day 1	现状剖析 & 原型验证	Flame Graph、压测脚本、Redis vs Mongo vs TiKV 基准
Day 2	新架构落地 & 灰度 5 %	新 Proto、GRPC 接口、Feature Flag
Day 3	全量切流 & 复盘	Grafana 看板、成本对账单、Retrospective 文档

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

引擎	延迟 (P99)	成本	一致性	备注
TiKV	210 ms	★★★☆	强	最终选中
MongoDB	550 ms	★★	可调	分片复杂
Redis + MySQL	1 200 ms	★★☆	弱	原方案
DynamoDB	380 ms	★★★	可调	不在当前云

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

动作	命令	收益
开启 zstd 压缩	`tikv-ctl --db default modify-tikv-config -c defaultcf.compression-per-level -v zstd`	磁盘占用 ↓ 40 %
连接池预热	`wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:8080/readyz`	冷启动延迟 ↓ 25 %
批量 Patch	每 50 ms flush 一次	QPS ↑ 1.8×

5️⃣ 关键指标 & 监控

面板	指标	告警阈值
API 延迟	P99	> 500 ms 5 min
TiKV CPU	使用率	> 80 % 3 min
云账单	日环比	> +15 %

6️⃣ 踩坑与复盘

时间	现象	根因	解决
Day 2 14:30	灰度 502	gRPC-Gateway 未设置 max_request_size	增加 `max_receive_message_length=16MB`
Day 2 22:00	TiKV OOM	block-cache 默认 40 %，内存打满	降到 25 %
Day 3 09:15	监控断点	Prometheus relabel 规则误删 job	回滚配置

7️⃣ 真实案例：某独角兽企业接入 7 天数据

指标	接入前	接入后	来源
平均面试完成率	63 %	79 %	企业 BI
候选人满意度	4.1/5	4.6/5	内部问卷
云成本	$8 700/月	$5 100/月	财务系统

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。