Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术拷问

场景：互联网大厂Java后端面试

面试官（严肃）：小曾，请先简单介绍下你过往的项目经验，侧重于高并发场景下的架构设计。

小曾（自信）：我之前做过一个电商秒杀系统，用了Spring Boot和Redis，高峰期支撑了百万QPS。主要靠Redis缓存热点数据，数据库用了分库分表。

面试官（点头）：不错，能具体说说缓存雪崩和热点key的解决方案吗？

小曾（挠头）：呃...缓存雪崩用了熔断器，热点key的话...好像用了布隆过滤器？

面试官（微笑）：布隆过滤器是用于布隆算法，实际处理热点key可能需要Redis的内存预热策略。

第一轮提问

面试官：

1. 电商秒杀系统：设计一个支持1000W+并发下单的秒杀架构，需要考虑哪些技术选型？
2. 分布式事务：如何解决跨多个数据库的订单-库存一致性问题？
3. 消息队列：为什么选择Kafka而非RabbitMQ？

小曾（边写边说）：秒杀用Redis分布式锁+本地缓存，事务用Seata TCC，Kafka因为吞吐量高...（面试官打断）

面试官：

• 红包裂变场景更适合RabbitMQ的延迟队列，Kafka更适合日志传输。
• Seata TCC需要大量接口改造，事务中间件建议用本地消息表+定时任务补偿。

第二轮提问

面试官：

1. 音视频直播系统：如何设计毫秒级延迟的推拉流架构？
2. JWT安全设计：如何防止重放攻击和Token泄露？
3. AI大模型接入：用Spring AI实现智能客服，如何优化会话内存？

小曾（抓耳挠腮）：推流用HLS协议，Token用HMAC签名...会话内存优化...好像需要Redis集群？（面试官摇头）

面试官：

• 音视频需结合WebRTC+Nginx动静分离，JWT建议加入JTI随机串并设置短时效。
• Spring AI的会话内存可存入MongoDB，但需考虑分片策略。

第三轮提问

面试官：

1. AIGC内容社区：如何用Flink实时计算UGC内容的情感倾向？
2. AI幻觉防御：Spring AI如何检测生成内容的真实性？
3. Web3.0支付链路：结合Cosmos SDK实现去中心化交易架构。

小曾（手忙脚乱）：Flink...应该用窗口函数？AI幻觉...用知识图谱？Cosmos...这个我不太懂...

面试官（叹气）：

• UGC情感分析需用BERT预训练模型+流批一体架构。
• AI幻觉检测可结合检索增强生成（RAG），用向量数据库存储知识库。
• Web3.0建议先掌握Cosmos的IBC协议。

面试官结束语：
小曾，今天的面试就到这里，回去等通知吧。

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详细答案解析

1. 电商秒杀架构

   • 技术选型：
     • 分布式锁：Redis Lua脚本原子扣减库存
     • 本地缓存：设置过期时间+布隆过滤器校验热点key
     • 限流：令牌桶算法+Sentinel限流器
   • 分布式事务：
     • Seata TCC：两阶段提交（Try-Confirm-Cancel）
     • 本地消息表：异步补偿，结合RocketMQ延迟消息

2. JWT安全设计

   • 防重放：加入JTI（JWT ID）+签名字段
   • 防泄露：
     • HTTPS传输
     • Token存储在HttpOnly Cookie
     • 双重验证（JWT+HMAC签名）

3. AI大模型接入

   • 会话内存优化：
     • 使用Redis集群分片存储历史对话
     • Spring AI的MemoryStore可配置MongoDB持久化
   • 幻觉防御：
     • RAG检索知识库（向量数据库Milvus）
     • 引入可信度评分（如GPT-4的embedding相似度）

4. 音视频直播系统

   • 推流：HLS协议分片缓存，Nginx反向代理
   • 拉流：WebRTC P2P+回源SSR备份
   • 延迟优化：
     • CDN边缘节点预加载
     • 流媒体服务器FFmpeg动态码率调整

5. AIGC内容社区

   • Flink实时计算：
     • 使用Process Function处理UGC
     • 情感分析模型用BERT微调
   • RAG架构：
     • 向量数据库存知识库（如Chroma）
     • 联邦学习保护用户隐私

小白学习要点

• 传统Java栈：秒杀系统需结合Redis+Seata+分布式限流器
• 微服务：Kafka需配合Schema Registry，JWT加HMAC防泄露
• AI栈：Spring AI+RAG实现智能客服需掌握向量数据库和预训练模型
• 新兴场景：Web3.0建议先学习Cosmos IBC，AIGC需结合流批计算

（全文完）