Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的层层递进

场景：互联网大厂Java后端面试
面试官（严肃）：请简单介绍下你参与过的项目，主要使用哪些技术栈？
小曾（自信）：我参与过电商平台的订单系统，用了Spring Boot + Spring Cloud Alibaba，数据库是MySQL + Redis缓存，消息队列用Kafka处理异步任务。
面试官（点头）：不错，能具体说说订单系统如何应对高并发场景的吗？
小曾：我们用了HikariCP优化数据库连接池，Redis集群做分布式锁，还部署了本地缓存二级架构...

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第一轮提问：传统电商系统架构
面试官：假设你要重构一个亿级日活的内容社区，你会如何设计技术方案？
小曾：我会用Spring WebFlux + Quarkus实现异步处理，用Elasticsearch做全文检索，数据库分库分表...
面试官：细说下如何解决冷启动问题？
小曾（支支吾吾）：呃...可能需要结合Kubernetes的镜像预热策略？
面试官（微笑）：不错，但更关键的是服务降级方案，能结合分布式事务说吗？
小曾（慌乱）：这个...我之前项目没用过TCC...

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第二轮提问：微服务与AI融合场景
面试官：某游戏需要接入AIGC生成动态剧情，你会如何实现？
小曾：用Spring AI集成OpenAI API，部署RAG架构检索游戏知识库...
面试官：那如何解决AI幻觉问题？
小曾（挠头）：可能需要加入人工审核机制？
面试官：更关键的是模型微调，比如用游戏文本训练Embedding向量...
小曾（打断）：向量数据库是Milvus对吧？我试用过但没大规模部署过...

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第三轮提问：金融级高可用系统
面试官：设计一个支付系统，要求99.999%SLA，你会用哪些技术？
小曾：Spring Cloud Gateway做流量调度，MySQL读写分离，Redis集群做分布式锁...
面试官：如何应对分布式事务？
小曾：用Seata AT模式？
面试官：但更关键的是补偿链路，比如航班退改签场景...
小曾（沉默）
面试官（叹气）：先回去等通知吧，你的分布式链路设计能力还有提升空间。

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答案解析

1. 高并发订单系统

   • 技术点：HikariCP（数据库连接池优化）、Redis本地缓存（二级架构）、Kafka异步处理（削峰填谷）
   • 业务场景：电商秒杀场景，通过缓存+消息队列实现库存秒级同步

2. 内容社区重构

   • 技术点：Spring WebFlux（响应式架构）、Quarkus（JVM优化）、Elasticsearch（全文检索）
   • 业务场景：解决高并发搜索卡顿问题，需考虑冷启动优化（如Kubernetes镜像预热）

3. AIGC游戏剧情生成

   • 技术点：Spring AI（API集成）、RAG（检索增强生成）、Embedding（向量数据库）
   • 业务场景：解决AI生成剧情与游戏世界观不符的问题，需结合游戏知识库微调模型

4. 支付系统SLA设计

   • 技术点：Seata AT（分布式事务）、Spring Cloud Gateway（流量熔断）
   • 业务场景：金融级系统需设计超时重试、幂等补偿等链路，如航班退改签场景的库存冻结策略

（注：完整答案细节请参考文末附录，包含每个技术点的业务场景对应案例）

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注：本文所有技术栈均基于Java生态主流实践，AI部分为2024年最新趋势，实际面试中需结合公司业务方向准备。