Java全栈面试实录：从电商系统到AIGC的进阶挑战

场景：互联网大厂Java后端开发面试

面试官（严肃）：小曾，我们公司最近在拓展电商业务，需要重构支付模块，你熟悉哪些相关技术栈？

小曾（自信）：我做过电商系统，Spring Boot、MyBatis、Redis都用过，支付流程可以用Spring Cloud Gateway做网关，消息队列用Kafka异步处理订单。

面试官（点头）：不错，能具体说说如何用Redis缓存订单信息吗？

小曾：缓存订单详情，用Redis Hash结构存储，过期时间设30分钟，读写用HikariCP连接池加速。

面试官（满意）：很好。现在业务要支持实时内容社区，需要高并发架构，你如何设计？

小曾（犹豫）：可以用Spring WebFlux做异步处理，数据库用MySQL+分库分表，缓存用Ehcache本地缓存+Redis分布式缓存。

面试官（追问）：社区需要推荐算法，你了解哪些AI技术？

小曾（含糊）：Spring AI好像能结合大模型，但具体怎么用我还没深入研究…

面试官（皱眉）：看来需要加强学习。最后谈谈，如果用AIGC生成商品描述，你会如何架构？

小曾（慌张）：用OpenAI API调用，后端用Quarkus框架，数据用Elasticsearch索引，但不知道怎么整合ChatGPT…

面试官（叹气）：回去等通知吧，技术深度和业务理解都需要提升。

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问题答案解析

1. 电商支付模块技术选型

   • 业务场景：高并发支付场景，需保证事务一致性与消息可靠性
   • 技术点：
     • 网关层：Spring Cloud Gateway实现路由转发、权限校验
     • 订单服务：Spring Boot + MyBatis，JPA事务管理
     • 消息队列：Kafka异步扣款，保证不丢失订单
     • 缓存方案：Redis Hash（订单+商品）+ HikariCP（连接池优化）

2. 内容社区高并发架构

   • 业务场景：百万级用户实时发布/推荐，需低延迟响应
   • 技术点：
     • 异步框架：Spring WebFlux（响应式编程）+ Reactor
     • 数据库：MySQL分表+Tidb（弹性扩展）
     • 缓存：本地Ehcache（热数据）+ Redis集群（分布式）
     • 推荐算法：Elasticsearch召回+机器学习模型（协同过滤）

3. AIGC商品描述生成架构

   • 业务场景：动态生成商品描述，提升搜索转化率
   • 技术点：
     • API调用：OpenAI Embedding模型（语义检索）+ GPT-4（生成文本）
     • 框架选型：Quarkus（JVM云原生）+ Micronaut（启动速度优化）
     • 数据存储：Elasticsearch（向量检索）+ Milvus（向量数据库）
     • 架构模式：Client-Server（API网关）+ Tool-Chain（工具链整合）

面试官点评

• 小白应先掌握Spring Boot+微服务基础，再逐步学习WebFlux/AIGC等进阶技术
• 真实业务场景需要结合分布式事务（Seata）、服务熔断（Resilience4j）等实战经验
• AI部分需补齐模型调用+向量数据库（如Redis向量模块）的学习