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Java大厂面试实录：从电商系统到AIGC，技术栈深度解析

网友: 技术文档 2025-09-02 19:11:04

场景：互联网大厂Java后端开发面试

面试官（严肃）：小曾，请简单介绍下你过往的项目经验。

小曾（自信）：我之前做过一个电商系统，用了Spring Boot和MyBatis，还有Redis缓存。

面试官：很好，那谈谈你在高并发场景下如何优化数据库连接池？

小曾：我们用了HikariCP，调整了最小和最大连接数。

面试官（点头）：不错。假设现在要支持百万级商品动态推荐，你会如何设计？

小曾（支支吾吾）：呃……可能用Elasticsearch吧，但具体没细研究过……

第一轮提问（电商场景）

  1. 数据库优化：在Spring Data JPA中，如何通过二级缓存提升UGC内容系统的查询性能？
  2. 微服务拆分：设计一个支持千万级用户的动态广告投放系统，你会如何拆分服务？
  3. 消息队列：为什么Kafka比RabbitMQ更适合电商秒杀场景？
  4. 缓存策略：如何解决Redis缓存雪崩问题？
  5. 监控方案：电商大促期间，如何用Prometheus+Grafana监控库存系统？

小曾的回答：

  • 问题1：知道用Redis做二级缓存，但没谈Redis集群配置。
  • 问题2：只说拆成商品、订单、用户服务，没提服务网格。
  • 问题3：含糊其辞，只说Kafka吞吐量高。
  • 问题4：提出限流，但没谈缓存预热。
  • 问题5：知道用Grafana，但没提指标采集逻辑。

面试官（微笑）：回答尚可，但复杂场景需更深入思考。

第二轮提问（AIGC与大数据）

  1. AI集成：如何在Spring AI中接入OpenAI的Embedding模型实现内容搜索？
  2. 流处理：设计一个实时分析用户评论的情感倾向系统，你会用什么技术？
  3. 向量数据库：为什么Milvus比Redis更适合存储商品向量？
  4. Prompt工程：如何通过工具执行框架优化客服问答的准确率？
  5. 复杂工作流：AIGC内容生成如何结合文档加载实现多轮对话？

小曾的应对：

  • 问题1：只说用OpenAI API，没提Spring AI的Prompt填充。
  • 问题2：提出用Flink，但没说明如何处理时序数据。
  • 问题3：说Milvus支持近邻搜索，但没提索引优化。
  • 问题4：提到工具调用，但没具体方案。
  • 问题5：完全没答出检索增强生成（RAG）的应用。

面试官（叹气）：AI部分理解较浅，建议加强学习。

第三轮提问（分布式与高可用）

  1. 服务治理：用Consul实现服务注册时如何保证高可用？
  2. 分布式事务：订单支付场景用Spring Cloud的Seata能解决什么问题？
  3. 容灾设计：设计一个支持全球用户访问的API网关，如何防DDoS？
  4. 代码生成：用MapStruct生成DTO时如何处理复杂类型？
  5. 遗留系统改造：如何用Spring WebFlux重构旧的Struts2接口？

小曾的含糊回答：

  • 问题1：说Consul集群部署，但没提健康检查。
  • 问题2：知道Seata，但没提AT模式。
  • 问题3：只说负载均衡，没提限流熔断。
  • 问题4：说MapStruct支持自定义，但没写示例。
  • 问题5：说WebFlux非阻塞，但没谈异步处理。

面试官（摇头）：技术深度不足，回去等通知吧。

问题答案解析（适合小白学习）

第一轮（电商系统）

  1. 二级缓存优化：
    • 业务场景：UGC系统需频繁查询用户动态，数据库压力大。
    • 技术点：Spring Data JPA+Redis集群（分片+持久化），配置@Cacheable注解，结合Redis分库策略（如按用户ID哈希）。
  2. 微服务拆分：
    • 业务场景：广告系统需支持个性化推荐、实时竞价。
    • 技术点：拆成广告素材、投放策略、竞价引擎服务，用gRPC通信，Kubernetes部署。
  3. Kafka vs RabbitMQ：
    • 业务场景：秒杀需低延迟高吞吐。
    • 技术点：Kafka分区+零拷贝，RabbitMQ适合顺序保证，电商秒杀用Kafka配合Redis锁。
  4. Redis缓存雪崩：
    • 业务场景：大促时缓存集中过期。
    • 技术点：设置过期时间随机化（如200-300秒），使用Redis Cluster分片，结合Hystrix限流。
  5. 监控方案：
    • 业务场景：实时监控库存扣减。
    • 技术点：Spring Boot集成Micrometer采集指标，Prometheus抓取，Grafana+ELK可视化。

第二轮（AIGC与大数据）

  1. Spring AI集成：
    • 业务场景：搜索商品相似度。
    • 技术点： 
      @Beanpublic PromptTemplate template() { return PromptTemplate.builder() .add(\"input\", \"商品描述\") .add(\"output\", \"向量\") .build();}
  2. 实时情感分析：
    • 技术点：Flink+LDA主题模型，结合BERT分词。
  3. Milvus优势：
    • 业务场景：商品图片向量搜索。
    • 技术点：Milvus支持HNSW索引，Redis只能用LSH粗筛。
  4. Prompt工程：
    • 技术点：用Spring AI的ToolExecutor调用工具，结合Chain-of-Thought推理。
  5. RAG应用：
    • 业务场景：客服基于文档回答问题。
    • 技术点： 
      // 检索文档 + 向量相似度匹配VectorSearch.fromDocuments(documents) .withQuery(queryVector) .execute()

第三轮（分布式与高可用）

  1. Consul高可用：
    • 技术点：部署3节点集群，开启健康检查（如HTTP健康检查）。
  2. Seata AT模式：
    • 业务场景：防止支付失败导致库存冗余。
    • 技术点：SQL预编译+回滚事务。
  3. API网关防DDoS：
    • 技术点：云flare+Kong，结合Redis限流。
  4. MapStruct自定义： 
    @Mapping(source = \"date\", target = \"timestamp\", conversion = DateToTimestampConverter.class)public interface Converter { R convert(T source);}
  5. WebFlux重构：
    • 技术点：用WebFlux替代@ResponseBody，配合Mono异步处理。
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