整理 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

比 ChatGPT 背后 GPT-3.5 更为强大的模型 GPT-4，已在上周正式对外发布。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。

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

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：

1. CacheNode

2.DistributedCache

3. ConsistentHashing

4. 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。

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。

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？

参考：

https://twitter.com/Naman_Bhalla/status/1637578030536093697

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