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比 ChatGPT 背后 GPT-3.5 更为强大的模型 GPT-4，已正式对外发布。在 OpenAI 官方发布的 GPT-4 Developer Livestream（https://www.youtube.com/watch?v=outcGtbnMuQ）视频中，我们亲眼见证了 OpenAI CTO Greg Brockman 演示了 GPT-4 将一张手绘草稿架构图变成一个现实可滑动的网站；同时，它也能帮助我们直接生成代码，甚至当我们把代码运行报错的界面截一个图发给 GPT-4 时，它就能给出相应的解决方案提示。
这种直接对标程序员饭碗的工具，在日常开发场景下，生成的代码是否真的可用？如果说 ChatGPT 达到了 Google L3 级别工程师，能拿到 18.3 万美元的薪资，那么 GPT-4 处于一个什么样的编码地位？
近日，前 Google 软件开发工程师、现任 IT 在线学习平台 Scaler 的教学系统设计师 Naman Bhalla 模拟了 GPT-4 去参加 Uber 这类公司面试会遇到的问题，其以“设计一个分布式缓存系统”为主题，探讨 GPT-4 在面试环节中的表现情况。
目前，他还把包含所有测试用例的完整代码放到 GitHub 上公开了出来：https://github.com/Naman-Bhalla/lldassignments/tree/master/src/main/java/dev/naman/lldassignments/casestudies/distributedcache/solution
整体而言，在写需求、回答问题、写代码环节中，GPT-4 能力达到普通工程师级别。不过，在测试用例环境，GPT-4 似乎失去上下文的逻辑性，甚至一度把自己搞懵。
接下来，我们将分享 Naman Bhalla 测试的全过程。
面试环节第一步——回答问题，写软件需求
软件项目开发过程中，对于程序员而言，实施软件开发的基础就是要先写一份软件需求说明。
因此，在开始时，Naman Bhalla 提出要求 GPT-4 ——“为 Uber 构建一个分布式缓存，给我写一份问题需求。”
一句话之后，GPT-4 快速地给出了标题、问题描述、具体的要求：
标题：Uber 的分布式缓存系统
问题描述：
设计并实现一个分布式缓存系统，可以有效地存储和管理 Uber 服务的数据。该缓存应支持高可用和可扩展的架构，以满足 Uber 不断增长的对快速和高效数据检索的需求。
要求：
1.设计一款分布式缓存系统，可以支持以下操作：
a. Put(key, value): 将键值对存储在缓存中。
b.Get(key)：如果它存在于缓存中，检索与给定键相关的值。
c.Delete(key)：从缓存中删除与给定键相关的键值对。
2.缓存应该有一个可配置的大小（键值对的数量）和一个可配置的生存时间（TTL，Time to live）。当缓存达到最大容量时，系统应该删除最近使用最少的项目（LRU）来为新的项目腾出空间。
3.确保缓存分布在多个节点上，以提高可扩展性和可用性。设计系统能够良好地处理节点故障和网络分区。
4.实施一致性散列的机制，将键值对均匀地分布在缓存的各个节点上。
5.系统应该支持水平扩展。它应该很容易地从缓存中增加或删除节点，而不会有明显的停机时间或数据损失。
6.为数据的一致性和容错性实施读和写的法定人数。该系统应该能够处理并发的读和写，而不会造成数据的不一致。
7.包括监控和记录功能，可以跟踪高速缓存系统的健康和性能。
8.设计一个简单的用户界面或命令行界面来与缓存系统进行交互，允许用户执行诸如放、取和删除等操作
9.编写测试案例来验证缓存系统的正确性和可靠性
GPT-4 能够说出基本要求，准确度也不错。可以说，过了第一关。
紧接着，Naman Bhalla 针对分布式缓存中一些经典的问题进行了提问，比如：“如何确保代码中支持类似于读取自己的写入数据（Reading your own writes）的一致性问题？”、“缓存可以支持哪些功能？是不是包括一些优化、可扩展性和对客户可用性的保证？”
对于提供一些文字解答方面，GPT-4 给出的答案都很充分，还列出了多个小点，便于大家很直观地看出回答的错与对。
针对第一问时，其答复道：
读取自己的写入数据（Reading your own writes）的一致性保证了一旦客户端进行了写操作，所有来自同一客户端的后续读操作都会返回更新的数据。为了保证分布式缓存系统的这种一致性水平，你可以实施以下策略：
基于 Session 的方法。
客户端缓存。
粘性路由。
读后写的一致性。
版本管理或时间戳。
因果一致性。
第二个问题，GPT-4 回答，“缓存可以支持各种功能、优化和保证，以提高它的性能、可扩展性和对客户的可用性。其中一些功能包括驱逐策略、生存时间（TTL）、数据一致性、缓存分区、缓存复制、缓存的持久性等等”。
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视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/
面试环节第二步——上手写代码
当问题以不错的结果完成之后，接下来，所谓是骡子是马，拿出来溜溜，由此也进入了程序员岗位最为重要的实操环节——写代码。
Naman Bhalla 给出的要求是，让 GPT-4 用 Java 编写一个分布式缓存的代码，支持以下要求：
值得注意的是，上文解答过程中，足以让 GPT-4 能够把 Naman Bhalla 提出的 5 项要求弄懂。
不过，当拿到最新写代码需求时，GPT-4 首先还是有些懵，其表示，“由于问题的复杂性和和响应格式的限制，我不能提供分布式缓存系统的完整代码。但是，我可以给你一个系统组件的大纲和一些代码片段，由此可以帮助你开始实施这个系统。你可以根据你的要求修改和扩展这些代码片段。”
于是它提供了四个部分的代码片段：
CacheNode
DistributedCache
ConsistentHashing
CacheClient
当然，这对于想要“坐享其成”的程序员而言，未必是一个好消息，大家都想要拿来就能用的代码，必然不想听到只给代码片段的回复。
因此，当 Naman Bhalla 继续要求 GPT-4 实现 CacheNode 的完整代码时，GPT-4 还是满足了他的小心思，提供了完整的算法和代码：
除了 CacheNode 这部分的代码之外，Naman Bhalla 相继得到了 GPT-4 提供的 DistributedCache、ConsistentHashing、EvictionStrategy（接口以及LRU 和 LFU 实现）的代码。
不知道什么原因，GPT-4 决定不再提供关于 Request Collapsing、Async Processing、Prefetching 的代码。不过，如果进一步跟它提要求，支持这些功能时，它还是嗒嗒嗒地敲下了这些代码。
当然，在这过程中，站在程序员的角度来看，想要 GPT-4 生成的代码即可用，首先要看得懂这些代码，知道分布式缓存系统实现的具体逻辑，否则，缺失哪一块都不知道，更别论拿着代码去运行了。
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视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/
测试用例
完整的代码有了之后，便进入了写测试用例的时候了。Naman Bhalla 直接要求 GPT-4 编码每个部分的 junit 测试示例。
GPT-4 的回复是：
为了测试 DistributedCache 的实现，我们将创建一个名为"DistributedCacheTest "的 JUnit 测试类。这个测试类将涵盖以下情况：
测试基本的 put 和 get 功能。
测试删除功能。
测试添加和删除一个缓存节点。
测试请求合并。
测试 prefetching。
很显然，GPT-4 知道要测试哪些用例，也写了正确的测试用例。
不过，它并没有写最后一个关于 prefetching 的测试用例。因为它的逻辑没有被定义。为此，GPT-4 提供了一些建议，如「你需要在 DistributedCache 类中实现 prefetchKeys 方法，该方法根据给定的键生成一个 prefetch 的键列表。一旦你实现了这个方法，你就可以添加一个测试案例来验证 prefetch 是否按预期工作。」
承接上文，Naman Bhalla 建议 GPT-4 还是自己直接给出一个自定义 prefetch 的示例。不出意料，GPT-4 照做了，然后实现了测试。
Naman Bhalla 表示，由于在面试过程中，面试官经常问程序员如何在代码中支持 XXX。于是，他本着好奇的性子，就问 GPT-4 在实现中如何支持读取自己的写入数据（Read your own writes）。
Naman Bhalla 注意到，GPT-4 所写的一个测试用例是不稳定的，因为它产生了非确定性的输出。由于并发性，它产生了非确定性的输出。当 Naman Bhalla 进一步向 GPT-4 问了这个问题，它很快就纠正了错误。
然而，当要求 GPT-4 实现对给定线程的密钥请求的粘性，以确保没有一致性问题。
GPT-4 答复道：“为了确保每个键的请求都进入同一个线程，你可以在 CacheNode 类中使用ExecutorService创建一个线程池。每个键将根据其散列代码被散列到一个特定的线程，以确保对一个特定键的所有操作都由同一个线程执行。”
事实上，它提出了一个非最佳的 ExecutorService，但告诉 Naman Bhalla 最佳的解决方案是什么，并且也进行了编码。
不知何故，GPT-4 在这里开始发狂了。开始不断重复自己的代码，而不是完成代码。另外，ExecutorService 的实现是错误的。它没有扩展超类，也没有实现它的所有方法。
当 Naman Bhalla 要求 GPT-4 修复这个问题时，“它似乎已经疯了”，Naman Bhalla 无奈地说道。
因为，GPT-4 不仅没有修复上面的问题，反而又创建了一个新的 Cache 类，它基本上在做与 CacheNode 相同的工作。Naman Bhalla 称，最初认为 GPT-4 这样做可能是为了提高代码质量。但似乎它已经开始忘记上文了，再次定义了许多先前已经定义的类。
为了让 GPT-4 回归正轨，Naman Bhalla 复制粘贴了它之前写的 CacheNode 的代码，并要求它为新的 ExecutorService 修改它。
最终，GPT-4 虽然犯了一些错误，但在提示下得到了修复。修复完成之后，Naman Bhalla 又要求 GPT-4 再写一些测试用例来全面测试。特别是针对并发请求。但由于 GPT-4 已经开始失去上文背景，所以它不可避免地又犯了错误，Naman Bhalla 不得不告诉它之前写的代码。
几经折腾，GPT-4 终于实现了正确的测试用例：
写在最后
整体而言，GPT-4 提供了完整的分布式缓存系统代码，其能力处于一个不错的水平。不过，距离理想中的一键就能生成可用的代码，还有很长的距离，仍然需要程序员从中不断提供“提示语”，并优化纠错。
那么，如果让 GPT-4 作为工程师入职，你会支持还是拒绝？
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