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Java全栈面试实录：从电商支付到AIGC的深度技术挑战

ai 2025/7/18 5:56:53

场景：互联网大厂Java后端面试室

面试官（沉稳严肃）：小曾，请坐。今天主要考察你Java全栈能力，结合业务场景提问，准备三轮，每轮3-5个问题。

小曾（搓手）：好的，面试官。

第一轮：电商支付与高并发场景

**面试官：**假设你要设计一个高并发的电商秒杀系统，用户量百万级别，你会如何选型技术栈？

小曾：我会用Spring Boot做后端，MySQL做数据库，Redis做缓存，Kafka做消息队列。高并发用分布式锁，数据库用分库分表。

**面试官：**很好，Redis如何解决缓存击穿问题？

小曾：用互斥锁，或者设置热点数据永不过期。

**面试官：**秒杀系统对事务要求极高，你用过Spring事务管理吗？

小曾：嗯……大概知道，用@Transactional注解？

**面试官：**那如果需要跨多个数据库原子操作呢？

小曾（支支吾吾）：这个……可能需要用分布式事务框架？

**面试官：**不错，继续。

第二轮：微服务与云原生实践

**面试官：**假设你要重构一个传统单体应用为微服务，你会选择Spring Cloud还是Dubbo？为什么？

小曾：Spring Cloud吧，生态更完善，Eureka、Hystrix都熟。

**面试官：**微服务间如何实现服务发现？

小曾：用Eureka或Consul。

**面试官：**如果服务A依赖B，B宕机了，你会怎么处理？

小曾：用Hystrix熔断降级。

**面试官：**那服务治理如何做到动态路由？

小曾（愣住）：这个……可能需要配置Nginx？

**面试官：**继续。

第三轮：AIGC与大数据处理

**面试官：**现在公司要做AIGC内容推荐，你会如何设计系统架构？

小曾：用Spring AI整合OpenAI，用Elasticsearch做向量检索。

**面试官：**那如何解决AI幻觉问题？

小曾（慌了）：这个……可能需要人工审核？

**面试官：**数据量千万级别，你会用Spark还是Flink？

小曾：Spark吧，批处理更成熟。

**面试官：**那实时推荐如何实现？

小曾：用Redis缓存用户行为？

**面试官：**最后一个问题，如果系统需要部署Kubernetes，你会怎么配置资源限制？

小曾（挠头）：……用kubectl set resources？

**面试官（叹气）：**小曾，回去等通知吧。

答案解析与业务场景拆解：

第一轮：电商秒杀系统

**业务场景：**高并发抢购场景，核心是库存秒杀、分布式锁、缓存一致性。
技术点：
- Spring Boot简化开发，提供响应式框架；
- Redis缓存热点数据（如库存、秒杀资格），用互斥锁或Lua脚本解决缓存击穿；
- 消息队列（Kafka）异步处理秒杀结果，防止数据库雪崩；
- 分布式事务（Seata）解决跨库原子性问题。

第二轮：微服务重构

**业务场景：**传统单体应用拆分为独立服务（如用户、订单、支付），提高可扩展性。
技术点：
- **Spring Cloud vs Dubbo：**Spring Cloud（Netflix OSS全家桶）更适合云原生，Dubbo更轻量，适合Java传统场景；
- **服务发现：**Eureka/Consul动态注册服务，Nginx/Envoy做流量调度；
- **容错处理：**Hystrix/Sentinel实现熔断、降级、限流；
- **动态路由：**基于配置中心（Nacos）动态调整服务地址。

第三轮：AIGC与大数据

**业务场景：**利用AI生成个性化内容（如商品推荐、文案创作），结合大数据处理提升效果。
技术点：
- **Spring AI：**整合OpenAI、RAG等AI模型，实现自然语言处理与生成；
- **AI幻觉（Hallucination）防御：**通过Embedding模型（OpenAI/Ollama）进行语义检索，结合向量数据库（Milvus）过滤无效结果；
- **大数据处理：**Spark（批处理）+ Flink（实时流处理）+ Elasticsearch（向量检索）；
- **Kubernetes资源限制：**通过kubectl set resources --limits控制Pod CPU/内存。

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