Java全栈面试实录：从电商平台到AIGC的深度技术挑战

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，并谈谈你参与过最复杂的系统项目。

小曾：我是小曾，之前在XX公司做过一个电商系统，用了Spring Boot和MyBatis，主要是商品和订单模块。项目挺复杂的，但我不太会表达...

面试官：好的，那我们按场景提问。第一轮围绕电商业务展开。

---

第一轮：电商平台技术栈

面试官：1. 你们的商品推荐系统怎么做的？用了哪些缓存和消息队列？
小曾：用了Redis缓存热力商品，消息队列是Kafka处理订单变更...（被夸赞）不错，能想到用Redis和Kafka。

面试官：2. 如何解决秒杀场景的数据库超卖问题？JPA和MyBatis能结合吗？
小曾：秒杀用数据库锁，JPA和MyBatis当然能结合...（被追问）具体事务隔离级别怎么配置？

面试官：3. Spring Security如何实现分布式会话管理？JWT有什么坑？
小曾：Spring Security自带会话管理，JWT的坑...呃...好像有有效期问题？（面试官提示：Token黑名单机制）

面试官：4. 你们的商品搜索用了什么技术？如何支持实时更新？
小曾：Elasticsearch吧，实时更新是...定时同步？（被纠正：ES的Change Data Capture）

面试官：5. 微服务间如何调用？Feign和Dubbo选哪个？
小曾：都用过，Feign好写...（面试官打断：Dubbo支持多种协议，但Spring Cloud更主流）

---

面试官：第一轮结束，回答有亮点也有不足。接下来聊大数据场景。

---

第二轮：大数据与AI应用

面试官：1. 你们的用户画像系统怎么处理海量数据？Spark和Flink怎么选？
小曾：用Spark批处理，实时用Flink...（被追问）Flink的State Backend选什么？

面试官：2. 如何用AI提升客服效率？Spring AI有哪些组件？
小曾：AI客服用了RAG，但我不太懂模型加载细节...（面试官演示：Embedding模型向量计算）

面试官：3. 电商平台如何用Redis实现分布式锁？有什么替代方案？
小曾：Redis SETNX啊...但不知道Redlock算法？（面试官展示Lua脚本实现）

面试官：4. 如何监控大数据任务？Micrometer和Prometheus怎么联动？
小曾：Micrometer采集数据，Prometheus拉取...（被夸赞：思路对，但配置要复杂）

面试官：5. AIGC内容如何保证质量？如何防止AI幻觉？
小曾：质量检查用规则过滤...（面试官摇头：需要人类审核+Retrieval-Augmented Generation）

---

面试官：第三轮聚焦云原生和架构设计。

---

第三轮：云原生与架构演进

面试官：1. 如何用Spring Cloud Gateway实现灰度发布？Zuul和Gateway区别？
小曾：Spring Cloud Gateway支持权重路由...（被引导：但Zuul更轻量，适合传统场景）

面试官：2. Kafka集群如何保证数据不丢失？什么参数要调？
小曾：acks=all吧...（面试官纠正：还有replication.factor和min.insync.replicas）

面试官：3. 如何设计支持千万用户的订单服务？CAP怎么选？
小曾：用分库分表，但不知道最终一致性怎么实现？（面试官举例： Saga模式+本地消息表）

面试官：4. 微服务注册发现用Eureka还是Consul？为什么？
小曾：Consul更稳定...（被追问：Consul的Key-Value存储有什么优势？）

面试官：5. 如果你要重构一个十年老系统，会先解决什么问题？
小曾：...（面试官提示：先看监控数据，比如JVM内存溢出）

---

面试官：小曾，你的基础不错，但复杂场景的深度和AI技术有提升空间。回去等通知吧。

---

问题详解与学习笔记

1. 商品推荐系统

   • 技术点：Redis缓存热力值（使用EXPIRE设置过期时间）、Kafka异步更新（生产者acks=all+Broker配置min.insync.replicas=2）
   • 业务场景：电商平台需要实时推荐，Redis保证低延迟，Kafka解耦推荐服务与商品系统

2. 秒杀防超卖

   • 技术点：数据库乐观锁（JPA使用@Version注解、MyBatis手动加锁）+分布式锁（RedisSETNX+过期时间）
   • 业务场景：秒杀时库存表更新必须原子操作，分布式锁保证跨服务请求一致性

3. Spring Security分布式会话

   • 技术点：Spring Security Session共享（HttpSessionIdFilter+SessionRegistry）+ JWT黑名单（Redis存储已失效Token）
   • 业务场景：用户登录后，多设备切换时需要同步会话状态

4. Elasticsearch实时搜索

   • 技术点：Change Data Capture（CDC）+ Elasticsearch Triggers（Logstash同步数据）
   • 业务场景：商品信息变更后需秒级反映到搜索结果

5. AI客服系统（RAG）

   • 技术点：
     • Embedding模型：使用OpenAI API或本地Ollama模型将文本转为向量
     • RAG原理：检索（向量数据库Milvus+语义检索）+ 增强生成（结合检索结果生成回复）
     • 抗幻觉：人工审核+知识图谱约束（如企业文档问答系统）

6. 微服务架构演进

   • 分库分表：用MyBatis+ShardingSphere实现，但需注意跨分片事务（本地消息表补偿）
   • 灰度发布：Spring Cloud Gateway流量分割（filters配置RateLimitFilter）

小白学习路线：

1. 基础：JVM调优（JProfiler工具）+ Spring Boot事务传播（@Transactional(propagation=...)）
2. 进阶：Kafka生产者配置（key.serializer+value.serializer）+ Flink Checkpoint（精确一次）
3. AI：学习Hugging Face Transformers库，理解Embedding模型原理（如Sentence-BERT）

---