Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的全栈技术深度解析
场景：互联网大厂Java后端开发面试
面试官（严肃）：请先自我介绍，并谈谈你熟悉的技术栈。
小曾（略紧张）：我是小曾，毕业于XX大学，擅长Java后端开发，熟悉Spring Boot、Spring Cloud、MySQL、Redis等技术。
面试官：很好，我们来看第一个场景。假设你要设计一个高并发的电商秒杀系统，你会如何选择技术栈？
小曾：秒杀系统对性能要求高，我会用Spring Boot快速搭建，数据库用MySQL配合MyBatis，缓存用Redis减少数据库压力，消息队列用Kafka异步处理订单，服务注册用Eureka。
面试官：不错，考虑了高并发解决方案。但假设库存数据分布在多地机房，如何保证一致性？
小曾：这个……可能需要用分布式事务，比如Seata，或者通过Redis锁实现分布式锁？
面试官：思路对，但Redis锁有超时问题。你用过ZooKeeper或TCC模式吗？
小曾：ZooKeeper了解一点，但没实际用过……
面试官（轻笑）：没关系，继续。假设用户秒杀成功后，需要推送优惠券到微信，你会如何实现？
小曾：用Spring Cloud的OpenFeign调用微信API，或者用RabbitMQ异步发送消息。
面试官：很好。如果优惠券系统也分库分表，如何保证跨服务调用的高效性？
小曾：可能需要用服务网格，比如Istio，或者优化Dubbo的负载均衡策略？
面试官：继续，假设系统需要支持多语言，如何设计国际化方案？
小曾：用Spring国际化和资源文件，配合Thymeleaf模板引擎动态加载语言包。
第二轮提问
面试官：假设你要开发一个内容社区，用户可以发帖、评论、点赞。你会如何设计高可用架构？
小曾：用Spring Cloud Gateway做路由，Nginx反向代理，HikariCP连接池优化数据库，Elasticsearch做搜索。
面试官：很好。如果用户数据量巨大，如何实现实时推荐算法？
小曾：可能需要用Flink做实时计算，结合Redis缓存用户行为数据。
面试官：假设推荐系统需要接入AIGC生成内容，你会如何设计AI微服务？
小曾：用Spring AI框架，调用OpenAI API生成文本，再用Kubernetes容器化部署。
面试官：不错。如果AI生成内容存在幻觉问题，如何优化？
小曾：这个……可能需要人工审核，或者用RAG模型结合检索增强生成？
面试官：思路对。假设系统需要监控，你会用哪些工具组合？
小曾：用Prometheus+Grafana做监控，ELK做日志分析。
第三轮提问
面试官：假设你要设计一个智慧物流系统，如何实现路径规划？
小曾：用Dijkstra算法，配合Redis缓存计算结果。
面试官：如果物流节点动态变化（如拥堵），如何实时调整路径？
小曾：可能需要用消息队列触发重计算，或者用Spring WebFlux做响应式处理。
面试官：假设系统需要接入物联网设备，你会如何设计数据采集方案？
小曾：用MQTT协议，配合Spring Kafka做消息转发。
面试官：如果数据量巨大，如何批量处理？
小曾：用Spark Streaming做实时批处理。
面试官（微笑）：很好，你的技术栈很全面。最后一个问题，如果公司要引入AIGC生成营销文案，你会如何设计智能客服系统？
小曾：用Spring AI+LangChain，结合向量数据库检索相似案例，再用Agent框架组合工具调用。
面试官：不错。我们今天就到这里，回去等通知吧。
答案解析与学习笔记
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电商秒杀系统
- 技术点：Spring Boot、MySQL+MyBatis、Redis缓存、Kafka异步队列、Eureka服务注册。
- 业务场景：通过Redis缓存库存，Kafka解耦订单处理，解决高并发下的超卖问题。
- 进阶：分布式事务（Seata）、Redis Lua脚本锁解决超时问题。
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内容社区国际化
- 技术点：Spring
LocaleResolver、资源文件messages_xx.properties、Thymeleaf动态加载。 - 业务场景：用户切换语言时，后端动态返回对应语言包，无需重启服务。
- 技术点：Spring
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AI微服务架构
- 技术点：Spring AI、OpenAI API、Kubernetes、RAG模型、向量数据库（Milvus）。
- 业务场景：通过AI生成个性化内容，用检索增强生成（RAG）结合企业文档提升准确率。
- 避坑：AI幻觉问题需结合人工审核或知识图谱约束。
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智慧物流实时路径规划
- 技术点：Dijkstra算法、Redis缓存、Spring WebFlux、MQTT。
- 业务场景：动态计算物流路径时，用响应式编程处理实时数据变化。
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物联网数据采集
- 技术点：MQTT协议、Spring Kafka、Spark Streaming。
- 业务场景：通过MQTT协议接收设备数据，Spark批处理分析历史趋势。
学习建议：
- 传统Java栈（Spring Boot+微服务）需夯实，结合业务场景理解技术选型。
- AI/AI+场景需关注Spring AI、向量数据库、Agent框架等新技术。
- 大数据场景优先掌握Flink/Spark的实时计算能力。