互联网大厂Java面试：电商系统架构、分布式缓存与智能推荐AI全流程解析

互联网大厂Java面试：电商系统架构、分布式缓存与智能推荐AI全流程解析

场景设定

谢飞机是一名幽默风趣的Java程序员，这次面试的是大厂电商平台后端开发岗位。面试官专业严谨，问题从系统架构到分布式缓存，再到AI智能推荐层层递进。

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第一轮提问：电商基础系统与开发基础

面试官：

1. 假如让你用Spring Boot和Spring Cloud设计一个电商订单服务，你会怎么做？涉及哪些核心模块？
2. 商品、用户、订单等数据你打算用什么数据库和ORM框架？
3. 日志采集与链路追踪，电商服务应如何设计？
4. 你常用哪些构建工具？为什么？

谢飞机：

1. Spring Boot新建订单、商品、用户模块，Spring Cloud做注册发现、负载均衡，模块解耦。
2. MySQL配MyBatis，JPA也会，表和类一一对应。
3. Logback，日志按天分，查问题方便。链路追踪可以用ELK。
4. Maven用得多，依赖全，Gradle也会点。

**面试官：**基础还不错，链路追踪可以多关注Jaeger、Zipkin。

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第二轮提问：分布式缓存与高并发消息

面试官：

1. 电商平台商品详情和库存如何用缓存技术优化系统性能？
2. Redis集群和分片原理你能简单说说吗？
3. 订单异步通知用Kafka和RabbitMQ怎么选？
4. 消息队列消费失败怎么办？如何保证消息不丢失？

谢飞机：

1. Redis缓存商品和库存，热点数据查得快。
2. Redis集群……多个节点，分片好像是hash分布？
3. Kafka吞吐高，RabbitMQ也不错，看用啥多。
4. 消费失败重试，消息持久化。

**面试官：**有思路，细节可以更深入。

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第三轮提问：智能推荐AI与系统安全

面试官：

1. 电商平台如何用AI做智能推荐？Java和AI模块如何集成？
2. 你知道RAG和向量数据库这些AI新技术吗？
3. 系统上线后如何做安全认证？Spring Security和JWT怎么用？
4. 如何监控服务和AI模块的健康和性能？
5. AI推荐如果出现幻觉（Hallucination）怎么办？

谢飞机：

1. AI推荐能推商品，Java调接口，Spring AI也行。
2. RAG……是检索相关的？向量数据库是不是Milvus那种？
3. Spring Security配JWT，登录给token，后面校验。
4. Prometheus和ELK都能用。
5. 幻觉就人工审核下呗。

**面试官：**整体思路不错，AI和安全可以多补补。今天就到这里，回去等通知吧！

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技术答疑与业务场景解析

第一轮解析

• 电商系统设计：Spring Boot构建订单、商品、用户等模块，Spring Cloud实现注册中心、配置中心、负载均衡。微服务架构便于扩展和维护。
• 数据库与ORM：MySQL适合结构化数据，MyBatis灵活，JPA开发效率高。
• 日志与链路追踪：Logback、ELK实现日志采集分析，Jaeger/Zipkin用于分布式链路追踪，便于排查。
• 构建工具：Maven依赖管理强，Gradle性能优，Ant适合老项目。

第二轮解析

• 分布式缓存：Redis缓存商品和库存，减轻数据库压力。集群通过分片（hash slot）实现高可用。
• 消息队列：Kafka适合高吞吐、异步通知；RabbitMQ适合多场景和复杂路由。
• 消息可靠性：消息持久化、消费端幂等、死信队列保证消息不丢失。

第三轮解析

• 智能推荐AI：AI可做商品个性推荐，Java通过Spring AI、REST API集成模型。
• RAG与向量数据库：RAG（检索增强生成）结合Milvus等向量数据库提升推荐和语义检索能力。
• 安全认证：Spring Security+JWT实现无状态鉴权。
• 服务监控：Prometheus+Grafana监控，ELK分析日志。
• AI幻觉处理：人工复核与优化算法，提升推荐准确率。

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本文以电商系统为例，串联微服务架构、分布式缓存、消息队列、安全认证与AI智能推荐等Java大厂常考技术点，通过谢飞机的面试故事，附场景解析，帮助小白梳理业务与技术选型。