互联网大厂Java求职面试：AI大模型与云原生架构下的高并发系统设计

互联网大厂Java求职面试：AI大模型与云原生架构下的高并发系统设计

面试场景：AI驱动的知识库平台架构设计

郑薪苦：（整理了下皱巴巴的衬衫领子）您好王总，我是郑薪苦，毕业于某不知名野鸡大学计算机系，但我在GitHub上写过三个star超过1k的小项目。

王总监：（推了推金丝眼镜）你好，我们正在构建一个基于大模型的企业知识库平台，需要支持每秒10万QPS的语义检索。请描述你的架构设计方案。

郑薪苦：（眼睛一亮）这就像给图书馆装上了会思考的机器人管理员！我们可以用Spring AI做统一接入层，LangChain4j串联各种LLM模型，再结合Milvus向量数据库…

王总监：（打断）具体如何设计RAG系统？如何处理上下文窗口限制？

郑薪苦：（摸出手机翻看笔记）我的方案是把知识库分三级存储：热点数据放Redis缓存，常用数据存在Milvus向量库，冷数据扔到Elasticsearch里。每次查询先走缓存，没命中就去向量库查相似内容，最后兜底ES全文搜索。对了，为了突破token限制，我采用滑动窗口摘要法，就像吃自助餐一样，一口一口地把长文档“嚼碎”喂给模型。

王总监：（点头）那如何保障系统的可用性？遇到模型推理超时怎么办？

郑薪苦：（拍胸脯）我们有三重保险：第一，使用Resilience4j实现熔断降级；第二，为每个模型服务设置独立线程池；第三，当模型卡顿时自动切换到摘要索引的快速通道，就像高速路遇到堵车可以走应急车道。

王总监：生产环境遇到过哪些坑？怎么解决的？

郑薪苦：（叹气）最头疼的是向量检索的延迟问题。一开始用FAISS做本地计算，结果CPU直接跑满。后来改用Milvus的GPU集群，配合HNSW索引结构，查询延迟从800ms降到50ms以内。还有一次用户上传了个300MB的PDF，差点把内存撑爆，最后用了流式解析+异步加载才搞定。

王总监：（微笑）不错，看来你确实踩过不少坑。那你谈谈如何设计多租户隔离方案？

郑薪苦：（掏出白板笔）我画个图您看看——底层数据用Schema级隔离，中间件配置按租户动态加载，缓存加个tenant_id前缀。最关键是模型资源要硬隔离，我们用Kubernetes的Taint机制，保证不同租户的大模型Pod不会互相争抢GPU资源。

王总监：很好，最后一个开放性问题：如果让你重新设计这个系统，会做哪些改进？

郑薪苦：（沉思片刻）首先引入模型编排引擎，根据查询复杂度动态选择最优模型；其次在前置层加个语义缓存，把常见问题的答案预存起来；最后要做个评估体系，定期淘汰效果差的模型。哦对了，还想试试JHipster做低代码配置界面，让运维同学也能轻松调参数。

技术原理详解

RAG系统架构设计

Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统的核心在于将传统信息检索与生成模型有机结合。基本流程如下：

// 使用LangChain4j实现RAG的基本流程
public class RagService {
    private final VectorStore vectorStore;
    private final LLM llm;
    
    public String query(String userQuestion) {
        // 1. 将用户问题转为Embedding向量
        Vector questionVector = EmbeddingModel.embed(userQuestion);
        
        // 2. 在向量库中查找相似内容
        List<Document> similarDocs = vectorStore.search(questionVector, 5);
        
        // 3. 构建增强提示词
        String prompt = buildPrompt(userQuestion, similarDocs);
        
        // 4. 调用LLM生成最终答案
        return llm.generate(prompt);
    }
}

其中向量库的设计尤为关键。我们采用Milvus作为分布式向量数据库，其核心优势在于：

• 支持水平扩展，单集群可管理百亿级向量
• 提供HNSW、IVF-PQ等多种索引类型
• 内置时间旅行功能，支持版本回溯
• 与Spark集成，方便批量导入数据

上下文窗口优化策略

针对LLM的token限制，我们采用了多种优化手段：

1. 滑动窗口摘要法：将长文档切分为固定大小的块（如512token），并对每个块生成摘要

// 文档分割示例
List<String> splitDocument(String content, int tokenLimit) {
    List<String> chunks = new ArrayList<>();
    Tokenizer tokenizer = new GptTokenizer();
    
    int start = 0;
    while(start < content.length()) {
        int end = findBreakPoint(content, start + tokenLimit);
        chunks.add(content.substring(start, end));
        start = end;
    }
    return chunks;
}

2. 层次化检索：先进行粗粒度检索定位相关段落，再在该范围内做细粒度查询

3. 混合检索策略：结合向量相似度、关键词匹配度和语义关联度综合排序

-- Elasticsearch语义+关键词混合查询示例
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "用户问题",
      "fields": ["content^2", "vector_field"]
    }
  }
}

多租户隔离方案

我们采用分层隔离策略：

1. 数据层隔离：使用PostgreSQL Row Level Security实现行级访问控制

-- 创建租户隔离策略
CREATE POLICY tenant_isolation ON documents
FOR ALL TO app_user
USING (tenant_id = current_setting('app.tenant_id'));

2. 缓存隔离：Redis Key前缀加入tenant_id

String cacheKey = String.format("tenant_%s:doc_%s", tenantId, docId);

3. 模型资源隔离：通过Kubernetes命名空间和Taint实现GPU资源硬隔离

# Pod调度约束示例
affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: tenant
          operator: In
          values:
          - teamA

性能优化实践

1. 向量检索优化：

   • 使用HNSW索引，构建高效的近邻图
   • 向量归一化处理，提高余弦相似度计算效率
   • 批量插入时关闭自动索引更新

2. LLM推理加速：

   • 使用TensorRT对模型进行量化压缩
   • 实现Batching推理，合并多个请求
   • 缓存高频问题的Embedding表示

3. 整体系统优化：

   • 引入语义缓存，对相似问题直接返回历史结果
   • 前置Nginx做请求聚合，减少后端压力
   • 使用gRPC代替REST提升通信效率

典型应用案例

某金融科技企业部署该系统后，取得了以下成效：

指标	优化前	优化后
平均响应时间	1200ms	320ms
QPS	1500	8500
准确率	78%	92%
GPU利用率	95%	65%

实施细节：

1. 将原始文档拆分为512token的块，并生成摘要索引
2. 对金融术语定制训练Embedding模型
3. 在Milvus中建立双索引：
   • HNSW用于精确查询
   • IVF-PQ用于大规模扫描
4. 设置三层缓存：
   • Redis缓存高频查询结果
   • Caffeine本地缓存热点Embedding
   • GPU显存缓存最近使用的索引

面试官总结

王总监：今天的面试非常精彩，郑先生不仅展现了扎实的技术功底，更难得的是具备系统思维和工程落地能力。特别是对AI系统工程化的理解，以及面对复杂问题时的创新思路令人印象深刻。我们会尽快通知HR安排后续流程，请回家等候消息。

郑薪苦：（起身握手）谢谢王总，如果以后需要帮您写代码，记得call我哦～

程序员金句集锦

1. “微服务治理就像养一群猫，你得知道每只猫的性格特点，还得准备足够的猫粮和猫砂盆。”
   —— 当讨论服务注册发现机制时

2. “如果你觉得某个需求很模糊，那就对了！因为在真实世界里，模糊的需求就像雾霾，你得自己戴上口罩继续前进。”
   —— 回答不确定需求的设计思路时

3. “别看我现在写的代码像刚出炉的披萨一样热乎，其实背后藏着十年的‘面团发酵’经验。”
   —— 展示高性能代码实现时

4. “这个问题就像俄罗斯套娃，你以为解决了表层，其实里面还有一层又一层的惊喜等着你。”
   —— 讲述排查复杂线上问题的经历

5. “我们的监控系统现在像个唠叨的老妈，虽然烦人，但关键时刻真能救命！”
   —— 描述可观测性体系建设时