Java全栈面试实录：从电商场景到AIGC的深度技术考察

场景：互联网大厂Java后端开发面试

面试官（严肃）：小曾，请先自我介绍，并谈谈你对Java后端开发的理解。

程序员小曾（略带紧张）：您好，我是小曾，毕业于XX大学计算机专业，熟练掌握Java后端开发技术，熟悉Spring Boot、Spring Cloud等框架，参与过几个电商项目。我认为Java后端开发的核心是高并发、高可用和可扩展性。

面试官：很好。第一轮提问：

1. 电商场景数据库设计：假设你要设计一个高并发的电商商品系统，你会选择哪种数据库？为什么？如何解决库存超卖问题？
2. 缓存策略：商品信息需要频繁读取，你会如何设计缓存策略？Redis和Memcached的区别是什么？
3. 消息队列应用：订单系统需要异步通知库存和支付，你会选择哪种消息队列？如何保证消息的可靠传输？

小曾（自信）：

1. 我会选择MySQL作为主库，配合Redis缓存热点数据。库存超卖可以通过数据库乐观锁或分布式锁解决。
2. 商品信息使用Redis缓存，热点数据用LRU策略淘汰。Redis支持原子操作，Memcached则不支持。
3. 我会选Kafka，它支持高吞吐量，通过事务消息保证可靠传输。

面试官（点头）：回答不错，库存超卖问题解释清晰。第二轮提问：

1. 微服务拆分：电商系统拆分为商品、订单、支付微服务，你会如何设计服务间通信？OpenFeign和Feign的区别是什么？
2. 服务注册与发现：你会选择Eureka还是Consul？为什么？如何处理服务实例宕机？
3. API网关设计：如何设计一个防攻击的API网关？Zuul和Spring Cloud Gateway的区别？

小曾（犹豫）：

1. 我会用Feign，它支持声明式HTTP调用。OpenFeign是Spring Cloud的版本，Feign更通用。
2. 我选Consul，它支持健康检查，但Eureka更简单。服务宕机可以通过集群模式自动剔除。
3. 防攻击可以加熔断器，Zuul是Netflix的，Spring Cloud Gateway是Spring官方的，后者更灵活。

面试官（皱眉）：服务注册选择理由不够充分。第三轮提问：

1. AIGC场景技术选型：假设你要做一个智能客服系统，你会如何整合Spring AI和外部Embedding模型？如何避免AI幻觉？
2. 大数据处理：客服日志需要实时分析，你会选择Spark还是Flink？为什么？如何设计数据管道？
3. 监控与运维：如何监控微服务集群的性能？你会使用哪些工具？

小曾（支支吾吾）：

1. Spring AI可以接入外部模型，但AI幻觉需要人工审核。
2. 我选Flink，它支持流批一体化，数据管道可以用Kafka作为中间件。
3. 监控用Prometheus+Grafana，但具体指标没细想。

面试官（叹气）：AIGC场景回答太模糊，数据管道设计也不够专业。好了，你回去等通知吧。

答案解析：

1. 电商数据库设计：
   • 数据库选择：MySQL适合事务型场景，PostgreSQL支持JSONB；Redis适合读多写少的热点数据。
   • 库存超卖解决方案：
     • 乐观锁：通过版本号校验（SQL UPDATE ... WHERE version = X AND status = 0）。
     • 分布式锁：Redis或ZooKeeper实现分布式锁，防止跨实例冲突。
2. 缓存策略：
   • Redis vs Memcached：Redis支持事务、Lua脚本，Memcached无；Redis支持持久化，Memcached不持久。
   • LRU淘汰策略：适用于热点数据缓存，淘汰最久未使用的数据。
3. 消息队列选型：
   • Kafka vs RabbitMQ：Kafka适合高吞吐，RabbitMQ支持事务消息；RabbitMQ支持多种交换器模式。
   • 可靠传输：开启事务消息（Kafka）或确认机制（RabbitMQ）。
4. 微服务通信：
   • Feign vs OpenFeign：OpenFeign是Spring Cloud的封装版，Feign更底层。
   • 服务注册：Eureka简单但依赖Netflix OSS；Consul支持健康检查和DNS服务。
5. API网关设计：
   • 防攻击策略：限流（令牌桶算法）、熔断（Hystrix/Sentinel）、网关路由（Zuul/Spring Cloud Gateway）。
   • Zuul vs Spring Cloud Gateway：Zuul1.x基于Servlet，Gateway是Spring WebFlux的。
6. AIGC场景技术整合：
   • Spring AI接入：通过@Assistant注解调用外部Embedding模型（如OpenAI API）。
   • 避免AI幻觉：
     • 限制模型输出长度；
     • 结合业务规则过滤无效回答；
     • 引入人工审核机制。
7. 大数据处理：
   • Spark vs Flink：Spark适合批处理，Flink支持实时流处理；两者都支持流批一体化（Flink 1.12+）。
   • 数据管道设计：
     • 数据源：日志文件/数据库；
     • 中间件：Kafka；
     • 处理：Flink SQL/Spark Streaming；
     • 输出：Elasticsearch/MySQL。
8. 监控与运维：
   • 微服务监控：
     • Prometheus：采集JVM、GC、接口耗时；
     • Grafana：可视化监控面板；
     • ELK Stack：日志分析（Kibana）。

总结：
面试重点考察了Java全栈在实际业务场景中的落地能力，尤其是微服务、大数据和AI技术的整合。小白求职者应加强：

• 数据库设计：索引优化、分库分表；
• 缓存策略：多级缓存（本地缓存+分布式缓存）；
• 消息队列：事务消息、死信队列；
• AIGC技术：Spring AI与外部模型的对接方式。