Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度拷问

第一轮提问：电商场景下的高并发架构

面试官：小曾，我们公司电商业务面临“双十一”秒杀场景，需要支持百万级并发，你会如何设计系统架构？请结合Spring Cloud和消息队列谈谈方案。

小曾：（搓手）额……我会用Spring Cloud Alibaba，搞个Nacos做服务注册，网关用Zuul，然后订单服务用Spring Boot+Redis缓存，秒杀请求走消息队列，比如Kafka吧，异步处理，降低峰值压力……

面试官：（微笑）不错，提到Kafka和Redis，思路有方向了。但能具体说下如何防超卖吗？

小曾：呃……就是Redis分布式锁？

面试官：对的，但高并发下锁竞争怎么办？

小曾：这个……我了解过Redis Cluster，但没实际用过……

面试官：很好，基础扎实但缺乏实践。第二题，如果订单服务部署在Kubernetes上，你会如何实现服务自愈？

小曾：用Spring Cloud的Hystrix吧？

面试官：Hystrix已废弃，现在用Resilience4j？

小曾：哦哦对对，这个我知道！

面试官：第三题，秒杀后数据量巨大，你会用什么技术做实时数据分析？

小曾：Spark？或者Flink？

面试官：最后一个问题，如何保障秒杀接口的安全性？

小曾：Spring Security？加签名字段？

面试官：（点头）第一轮结束，整体不错，但AI部分没涉及。

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第二轮提问：AIGC内容社区架构

面试官：小曾，我们准备做AIGC内容社区，用户上传文档后自动生成图文内容，你会用哪些技术栈？

小曾：（兴奋）我会用Spring AI！它整合了RAG和Embedding，文档上传后用OpenAI做语义检索，然后生成内容，再通过Spring Boot渲染成图文！

面试官：很好，能具体说下Agent智能代理的实现吗？

小曾：呃……就是让AI自动调用工具？比如搜索引擎API？我看过MCP协议，但没写过……

面试官：那如果用户反馈生成内容有幻觉（Hallucination），你会怎么优化？

小曾：增加更多训练数据？或者用检索增强？

面试官：第三题，社区需要支持WebSocket实时互动，你会如何整合？

小曾：用Spring WebSocket？

面试官：那如何防止用户刷赞？

小曾：Redis限流？

面试官：最后，如果社区数据量超TB级，你会用什么搜索引擎？

小曾：Elasticsearch？

面试官：不错，但能对比Solr和Elasticsearch的优劣吗？

小曾：（慌张）这个……我了解都不多……

面试官：（微笑）第二轮结束，AI方向有潜力，但基础仍需加强。

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第三轮提问：支付与风控系统设计

面试官：小曾，我们支付系统需要对接微信和支付宝，同时用机器学习做反欺诈，你会如何实现？

小曾：支付用Spring Cloud Gateway做网关转发，然后微服务用Spring Boot+MyBatis，风控部分用Flink实时分析交易特征？

面试官：如果检测到异常交易，如何快速隔离？

小曾：Redis分布式锁？

面试官：不，是流量隔离，你会用什么技术？

小曾：呃……熔断？

面试官：Spring Cloud的Sentinel？

小曾：对对对！

面试官：第二题，反欺诈模型训练数据怎么获取？

小曾：用历史交易数据吧，用Pandas预处理？

面试官：但模型可能被攻击，你会用什么防御？

小曾：模型混淆？

面试官：第三题，如果系统需要跨机房同步订单，你会用什么方案？

小曾：消息队列+分布式事务？

面试官：最后，如果用户投诉AI风控误判，你会怎么处理？

小曾：调优模型呗……

面试官：（摇头）时间到，先回去等通知吧。

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详细答案解析

1. 电商秒杀架构

   • 防超卖：结合Redis Lua脚本实现原子扣减库存，配合Seata分布式事务保障数据一致性。
   • 服务自愈：用Spring Cloud Kubernetes Client动态注册/注销服务，结合Resilience4j的CircuitBreaker防雪崩。
   • 实时分析：Flink SQL可实时计算UV/UV价值，配合Elasticsearch做监控。
   • 安全：JWT+OAuth2认证，结合Spring Security的CSRF保护。

2. AIGC社区架构

   • Spring AI实现：

     @SpringBootApplication
     public class AIGCApplication {@Beanpublic PromptService promptService() {return new PromptService(new OpenAIGateway("API_KEY"),new VectorSearchEngine(new MilvusClient()));}
     }
     

   • 幻觉优化：通过RAG检索最新文档，结合Agent工具调用搜索引擎验证事实。
   • WebSocket：Spring WebSocket配合Redis实现用户在线状态同步。

3. 支付风控系统

   • 网关配置：

     spring:cloud:gateway:routes:- id: alipayuri: lb://PAYMENT-SERVICEpredicates:- Path=/payment/alipay
     

   • 反欺诈策略：

     @Component
     public class FraudFilter implements GlobalFilter {@Overridepublic Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {// 检测规则return chain.filter(exchange);}
     }
     

   • 分布式事务：Seata AT模式，结合Redis事务确保跨服务数据一致。

（注：实际面试中AI问题可能涉及更细分的Prompt工程、向量数据库优化等，建议补充学习Milvus/Chroma的索引策略。）