Java全栈工程师面试实录：从Spring Boot到AI大模型技术栈深度解析
第一轮提问：电商场景与微服务架构
面试官：小曾，请描述一下你在电商项目中如何使用Spring Cloud构建分布式订单系统？
小曾：（自信）Spring Cloud啊，我一般用Eureka做服务注册，Zuul做网关，Feign做服务调用，Hystrix防抖。订单数据用Redis缓存库存，数据库层用Spring Data JPA。
面试官：（点头）很好，能具体说明如何解决服务雪崩问题吗？
小曾：呃...就是设置熔断阈值？好像有配置什么隔离策略...具体忘了。
面试官：那你在高并发下如何优化数据库连接池？
小曾：用HikariCP吧，好像是默认比C3P0快。
面试官：继续，如果订单系统需要支持秒杀活动，你会如何设计缓存策略？
小曾：（挠头）秒杀的话，库存用Redis分布式锁？好像需要考虑热点key问题...
面试官：不错，考虑到了缓存击穿。那如何保证订单数据最终一致性？
小曾：用消息队列？比如Kafka异步更新库存？
面试官：很好。最后，电商系统如何实现秒杀活动的实时大屏监控？
小曾：用Prometheus采集指标，Grafana做可视化吧？
第二轮提问：内容社区与大数据技术
面试官：小曾，你在内容社区项目中如何处理高并发点赞场景？
小曾：点赞用Redis计数，热点文章用Redis集群缓存。数据库用分库分表吧？
面试官：如果点赞数据需要用于实时推荐，你会选择哪种流处理框架？
小曾：Spark Streaming？或者Flink？好像Flink实时性更好...
面试官：那如何解决流处理中的数据倾斜问题？
小曾：（犹豫）分片？动态调整key？不太清楚具体怎么配置。
面试官：社区推荐系统需要分析用户行为，你会如何设计用户画像？
小曾：用Elasticsearch存储用户行为日志，然后用LDA主题模型分析？
面试官：很好。如果需要实现相似用户推荐，你会用哪些算法？
小曾：协同过滤？或者基于内容的推荐？
面试官：最后，如果社区需要接入AI生成推荐文案，你会如何集成AIGC能力？
小曾：（兴奋）用Spring AI？好像可以调用OpenAI API生成文本？
第三轮提问：AI大模型与Web3.0应用
面试官：小曾，你在AIGC项目中如何设计智能客服系统？
小曾：用RAG架构吧，把企业文档存入向量数据库，然后用检索增强生成回答问题。
面试官：如果客服需要支持多轮对话，你会如何设计会话内存？
小曾：用LangChain管理上下文吧？好像可以持久化会话历史。
面试官：那如何解决AI幻觉问题？
小曾：（紧张）用事实核查？或者增加人工审核环节？
面试官：很好。如果需要实现文档问答，你会如何优化检索效果？
小曾：用语义检索吧？把文档向量化存入Milvus，然后计算相似度。
面试官：最后，如果项目需要接入区块链存证，你会如何设计接口？
小曾：（支吾）用Web3j库？好像需要处理异步回调...
面试官：（叹气）小曾，你表现尚可，但AI和区块链部分还需要加强。回去等通知吧。
问题答案解析
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Spring Cloud微服务架构
- 服务注册发现：Eureka/Consul实现服务注册， Zuul/Nginx做API网关
- 服务调用：Feign客户端封装RestTemplate，OpenFeign支持声明式调用
- 服务容错：Hystrix/Sentinel实现熔断降级，舱壁隔离防止雪崩
- 配置中心：Nacos/Config Server动态刷新配置
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电商秒杀优化
- 缓存策略：Redis热点key预加载，设置过期+续期机制
- 数据库优化：使用Redis分布式锁，或者基于行锁的数据库方案
- 最终一致性：TCC事务补偿，或Saga补偿模式
- 监控方案：Micrometer采集指标，Prometheus+Grafana可视化
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内容社区大数据技术
- 实时计算：Flink/Spark Streaming处理点赞流，实现实时计数
- 数据倾斜解决方案：自定义分区器，动态扩容任务数
- 用户画像构建：Elasticsearch+LDA主题模型，或Graph Embedding
- 推荐系统算法：协同过滤（Matrix Factorization）、深度学习（BERT）
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AI大模型集成
- RAG架构：向量数据库（Milvus/Chroma）+检索增强生成（Retriever-Generator）
- 会话管理：LangChain控制会话状态，或Redis存储上下文
- 幻觉缓解：Groundedness检测，或引入知识图谱约束
- 区块链集成：Web3j调用智能合约，使用事件监听机制同步数据
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Web3.0应用设计
- 接口方案：RESTful API+Web3j SDK，或Cosmos SDK
- 数据存证：将哈希值写入区块链，链下存储文档
- 共识机制：PoW/PoS选择，或联盟链优化性能
- 跨链方案：Polkadot/ Cosmos实现资产流转
本文通过电商、内容社区、AIGC三个业务场景，串联了Spring Cloud、大数据、AI大模型等全栈技术栈。小白开发者可通过学习每个问题的解决方案，逐步掌握分布式系统设计、实时计算、智能应用开发的核心要点。