你知道如何用一行代码实现货币转换吗？这背后不仅是汇率的问题，更是系统设计的哲学。
在面试中，系统设计题是考察候选人思维深度和架构能力的利器。比如“实现一个货币转换系统”，听起来简单，但真正要设计一个健壮、可扩展的系统，远不止调用一个API那么简单。
首先，你得理解货币转换到底需要处理哪些场景。是单向的1对1转换，还是支持多币种、多汇率的复杂场景？比如，用户可能需要将5美元转换为欧元，但系统是否需要支持其他货币如人民币、日元等？是否要考虑实时汇率？是否需要处理历史汇率？这些问题看似简单，却决定了系统的设计方向。
不少求职者在回答这类问题时，会直接给出一个简单的函数，比如：
def convert_currency(amount, from_currency, to_currency):
# 调用API获取汇率
rate = get_exchange_rate(from_currency, to_currency)
return amount * rate
但这种回答在面试中往往不够深入。系统设计不是写几个函数就完事，它需要考虑性能、容错、可扩展性、安全性等多个维度。
架构设计：从单点到分布式
如果你只是用一个API来获取汇率，那在高并发场景下可能会成为瓶颈。比如，一个电商平台在促销时，可能会有数百万次的货币转换请求。这个时候，你可能需要引入缓存机制，比如Redis，来减少对API的频繁调用。
缓存的设计逻辑也很重要。比如，你可以将汇率缓存10分钟，然后在缓存过期时重新拉取最新的汇率。这样既能保证实时性，又能避免系统崩溃。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=1000)
def get_exchange_rate(from_currency, to_currency):
# 调用API获取汇率
rate = fetch_exchange_rate(from_currency, to_currency)
return rate
当然，这只是部分方案。如果你的系统需要支持多语言、多地区、多货币，那么你可能需要引入消息队列（如Kafka），将货币转换请求异步处理，从而提高系统的吞吐量。
import requests
def fetch_exchange_rate(from_currency, to_currency):
url = f"https://api.exchangeratesapi.io/latest?base={from_currency}"
response = requests.get(url)
data = response.json()
return data['rates'][to_currency]
交易一致性：如何避免“汇率波动”造成的损失
在实际业务中，货币转换可能涉及交易一致性的问题。比如，用户在下单时，系统需要实时计算商品价格，这时候如果汇率突然波动，可能会导致用户实际支付的金额与预期不符，进而引发投诉甚至纠纷。
为了避免这种情况，你可能需要引入分布式锁或事务机制，确保在计算价格和扣款的过程中，汇率不会发生意外变化。例如：
// 伪代码，使用Redis锁
String lockKey = "currency_conversion_lock";
String requestId = UUID.randomUUID().toString();
boolean locked = redis.setnx(lockKey, requestId);
if (locked) {
try {
// 获取汇率并计算价格
double rate = getExchangeRate(fromCurrency, toCurrency);
double price = amount * rate;
// 执行扣款操作
deductAmount(price);
} finally {
// 释放锁
if (requestId.equals(redis.get(lockKey))) {
redis.del(lockKey);
}
}
}
当然，这只是一个简化版的思路。在实际中，你可以使用Saga模式或补偿事务来处理这类分布式一致性问题。
实战经验：如何应对“请求超时”或“API不可用”？
很多系统设计题都会忽略一个关键点：错误处理和容错机制。如果你的系统依赖于某个外部API，那么你必须考虑它不可用时的应对策略。
比如，你可以设置一个重试机制，当API调用失败时，尝试重试几次。或者，你可以设置一个默认汇率，当API不可用时，使用这个默认值进行转换。
def fetch_exchange_rate(from_currency, to_currency, retries=3):
for i in range(retries):
try:
url = f"https://api.exchangeratesapi.io/latest?base={from_currency}"
response = requests.get(url, timeout=5)
data = response.json()
return data['rates'][to_currency]
except Exception as e:
print(f"第{i+1}次请求失败，错误信息：{e}")
time.sleep(2)
raise Exception("无法获取汇率")
当然，这只是一个简单的实现。在实际中，你可能需要引入断路器模式（如Hystrix），防止系统因为某个API的故障而瘫痪。
面试建议：如何在回答中展现思维深度？
在面试中，如果你只是回答“调用API获取汇率”，那可能只能拿到基础分。但如果你能提出缓存、异步处理、分布式锁、容错机制等设计思路，那么你就能在面试官心中留下深刻印象。
问题来了，如果你的系统需要支持多币种、多汇率、多语言、多地区，你该如何设计？欢迎在评论区分享你的想法。