Java全栈面试实录：从电商场景到AI大模型，求职者如何应对技术栈风暴

场景：互联网大厂Java面试间
面试官（严肃）：小曾，请谈谈你在电商场景中使用Spring Cloud构建微服务架构的经验。
小曾（自信）：没问题！我用Spring Cloud Gateway做网关，服务注册用Eureka，配置中心是Nacos，订单服务用Spring Data JPA，消息队列是Kafka……
面试官（点头）：很好。那么，当系统面临突发流量时，你如何通过Redis和Hystrix保障服务高可用？
小曾（挠头）：呃……Redis做缓存，Hystrix熔断……具体实现细节我……
面试官（微笑）：没关系，继续。

第一轮提问
面试官：假设你负责一个内容社区项目，需要实现实时评论功能。你会选择哪些技术？
小曾：WebSocket，Spring WebFlux处理异步消息，数据库用MySQL加MyBatis……
面试官：如果用户量百万级，如何解决高并发问题？
小曾：分库分表，Redis缓存热点数据……
面试官：但Redis集群如何部署？
小曾（支支吾吾）：大概……云服务商有托管服务吧？

第二轮提问
面试官：现在要引入AI推荐功能，你会用哪些方案？
小曾：Spring AI，OpenAI API……
面试官：但如何将用户行为数据实时传输给AI服务？
小曾：Kafka异步推送？
面试官：那AI模型如何更新？
小曾（慌张）：定时批处理？

第三轮提问
面试官：假设项目需支持Web3.0支付，你会如何整合区块链技术？
小曾：使用以太坊智能合约，用Web3j调用……
面试官：但私钥管理如何实现？
小曾（沉默）……
面试官（叹气）：回去等通知吧。

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答案解析

1. 电商场景：Spring Cloud Alibaba（Nacos/Eureka）+ Sentinel限流，Kafka异步处理订单，Redis+Hazelcast分布式缓存。
2. 内容社区：Spring WebFlux+WebSocket实现实时通信，MyBatis+Redis缓存热点评论，ShardingSphere分库分表。
3. AI推荐：Spring AI结合OpenSearch向量检索，Kafka Streams实时特征流处理，Flink批处理用户日志。
4. Web3.0支付：Web3j与Hyperledger Fabric交互，使用Trezor硬件钱包管理私钥，结合Spring Security实现交易签名。

小白学习要点

• 传统场景用Spring Boot+Cloud基础组件，高并发需Redis集群+Hystrix。
• AI场景需掌握Spring AI集成、向量数据库（如Milvus）和流处理框架。
• Web3.0需了解智能合约开发与硬件钱包安全实践。

（全文完）