到底哪些需求算好需求？

后端实习中的 “好需求”，核心定义是能支撑面试深度讨论、可向外延伸多维度知识点的需求—— 本质是能让你在面试官拷打时，有足够空间展现技术积累、解决问题的能力，而非仅完成简单 CRUD。

结合面试反推逻辑，具体可分为三类，且都具备 “可延伸、有讨论点” 的共性。本质上是这个需求要支撑你能给面试官吹牛逼。

典型的垃圾需求：

或许有的同学可能还不理解什么叫做可以吹牛逼的需求，我举一个最简单的反例，很多同学写苍穹外卖的时候，总爱把一个需求写到简历上：

基于OSS处理用户上传图片，获取OSS返回URL，实现用户远程上传图片。

这就是个最典型的垃圾需求。因为你发现论代码链路，他没什么可讲的。论各种新潮技术，他也没有用到什么。那你想想如果你是面试官，你要围绕这个需求问什么?问你什么是OSS吗？还是说问你OSS的架构？

你会发现你能围绕这个需求的能讲的东西绝对不超过两分钟就能讲完。那这个需求就是纯正的垃圾需求。

这类需求的核心价值的是，你能通过实践掌握行业新趋势技术，面试时可从 “技术选型→落地难点→优化思考” 多维度展开，让面试官看到你的学习能力和技术敏感度。

举例 1：实习团队需搭建日志分析系统，你负责用 ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）栈实现日志收集、检索与可视化。过程中需解决 “海量日志传输延迟”“索引分片优化”“可视化面板定制” 等问题，面试时可延伸到分布式日志架构、ES 底层存储原理、性能调优技巧等知识点。

举例 2：公司尝试接入大模型能力，你负责基于 Spring AI 开发 “智能接口文档生成” 功能。需研究 Spring AI 与大模型的对接逻辑、上下文窗口优化、接口调用限流方案，面试时可延伸到大模型应用落地、分布式限流设计、框架源码理解等内容，轻松吸引面试官注意力。

这类需求的核心是存在明确的技术卡点（如高并发、数据一致性、性能瓶颈等），解决过程需结合底层原理和复杂方案设计，面试时可深入探讨 “难点拆解→方案对比→最终实现→复盘优化”，充分展现解决问题的能力。

举例 1：电商项目的 “订单支付超时处理” 需求，需保证高并发场景下订单状态一致性（避免重复支付、漏取消订单），还要兼顾性能。你需设计基于 Redis 过期键 + 延迟队列的方案，还要考虑分布式锁防重复执行、事务回滚机制等，面试时可延伸到分布式事务、延迟队列实现原理、Redis 高可用设计等知识点。

举例 2：数据中台的 “千万级用户数据导出” 需求，直接导出会导致内存溢出、接口超时。你需设计分批次查询 + 异步导出 + 断点续传方案，还要优化数据库查询语句（避免全表扫描）、设计导出任务监控机制，面试时可延伸到 JVM 内存模型、数据库性能优化、异步任务调度框架等内容，让讨论不断深入。

这类需求的核心是 “以小见大”—— 需求本身可能不复杂，但你通过简洁高效的技术方案解决了实际问题（如性能提升、资源节省、运维成本降低），面试时可突出 “观察问题→方案设计→效果验证” 的逻辑，体现你的工程实践能力和优化意识。

举例 1：团队原有接口响应时间长达 3 秒，排查发现是频繁查询数据库重复数据。你通过添加本地缓存（Caffeine）+ 合理设置过期时间，将接口响应时间优化至 50 毫秒，还解决了缓存一致性问题。面试时可延伸到缓存选型（Caffeine vs Redis）、缓存更新策略（Cache-Aside 模式）、性能测试指标与方法等知识点。

举例 2：原有定时任务采用单线程执行，导致任务堆积、延迟严重。你通过拆分任务 + 线程池合理配置（核心线程数、队列容量、拒绝策略），结合任务优先级设计，让任务执行效率提升 3 倍，还避免了峰值压力下的任务丢失。面试时可延伸到线程池参数设计原理、任务调度框架（Quartz/Xxl-Job）、高并发场景下的资源分配逻辑等内容。