Java大厂面试实录：从电商场景到AIGC的深度技术拷问

第一轮提问：电商场景与微服务基础

面试官：小曾，请描述一个典型的电商秒杀场景，你会如何设计系统架构？涉及哪些关键技术？
小曾：秒杀嘛，主要是高并发，我一般会用Spring Boot搭后端，数据库用Redis做缓存，消息队列用Kafka异步处理订单。具体技术细节……呃，好像没细想。

面试官（微笑）：“不错，Redis和Kafka选得对。那如果用户请求量超10万/QPS，你会如何扩容？Spring Cloud的哪些组件能帮到你？”
小曾：扩容的话，可以加Nginx分摊流量，Spring Cloud的Hystrix防雪崩， Ribbon做负载均衡……好像挺复杂的，我一般用默认配置。

面试官：很好，能提到Hystrix。再问，如果秒杀系统出现数据库超时，你会用哪种补偿策略？
小曾：重试呗，Spring Retry能自动重试？

面试官（点头）：“对，Spring Retry很实用。最后一题，秒杀日志怎么保证不丢失？”
小曾：用消息队列？但好像不靠谱……

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第二轮提问：大数据与分布式系统

面试官：假设电商平台需要分析用户购买行为，你会用哪些大数据技术？如何实时处理？
小曾：实时的话，用Flink？但Flink挺难的，我看过文档但没实操过。

面试官：没关系，基础要扎实。比如，如果需要存储用户画像，你会选哪种数据库？为什么？
小曾：Elasticsearch吧？能搜用户标签。

面试官（反问）：“那如果数据量超TB级，Elasticsearch的集群如何扩容？分片和副本机制你了解吗？”
小曾：分片可以提高并发，副本防止挂掉……好像要调参数，我一般不改默认值。

面试官：继续追问，如果用户画像更新频繁，你会用Spring Data JPA还是MyBatis？
小曾：JPA？感觉更规范？

面试官（赞许）：“正确！JPA适合声明式开发。最后，如果需要定时同步用户标签，你会用Quartz还是Spring Task？”
小曾：Quartz？但Spring Task更简单啊。

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第三轮提问：AI与AIGC技术栈

面试官：小曾，最近AIGC很火，假设你要在电商客服中集成AI智能回复，你会选哪些技术？
小曾：用Spring AI？好像能接入大模型？但怎么训练模型我不太懂。

面试官：很好，能提到Spring AI。那如果用户提问涉及商品推荐，你会用哪种召回策略？
小曾：协同过滤？但计算量很大吧？

面试官：没错。再问，如果AI回复有“幻觉”风险，你会如何规避？
小曾：用提示工程？但具体怎么写提示词……我还没研究过。

面试官（严肃）：“AI落地确实需要业务和技术的结合。最后一个问题，如果需要存储AI生成的向量数据，你会用哪种数据库？”
小曾：Milvus？但听说部署复杂……

面试官（微笑）：“回答得不错，但技术选型要结合成本和团队能力。好了，你回去等通知吧。”

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答案解析与技术拆解

1. 电商秒杀场景

   • 高并发解决方案：秒杀系统需结合限流（Nginx+Sentinel）、熔断（Hystrix/Sentinel）、降级（Ribbon/LoadBalancer）及本地缓存（Redis）
   • 消息队列选型：Kafka适合异步处理订单，但需注意消息重复问题，可结合幂等写入或幂等SQL解决
   • 补偿策略：结合Spring Retry+消息队列实现重试，但需注意幂等性设计（如分布式锁或数据库唯一索引）

2. 大数据技术栈

   • 实时计算：Flink适合电商用户画像，其窗口机制（Sliding Window）可平滑处理高频数据
   • 存储选型：Elasticsearch适合搜索场景，但分片过多会降低性能，建议先评估数据量再调参数
   • 定时任务：Spring Task简单易用，Quartz更灵活但配置复杂，可根据团队熟悉度选择

3. AI与AIGC落地

   • 智能客服集成：Spring AI提供OpenAI/RAG等接入，但需注意API调用成本，可先用本地模型预训练
   • 推荐系统：协同过滤适用于冷启动场景，但需考虑计算量，可结合实时召回（如基于用户行为的Lambda架构）
   • 向量数据库：Milvus支持GPU加速，Chroma轻量但功能较少，Redis可通过模块化扩展（如RediSearch）存储向量

小白学习建议

• 微服务：先掌握Spring Cloud全家桶（Eureka+Ribbon+Hystrix），再尝试更轻量的Quarkus
• 大数据：从Flink简单案例入手（如水位线处理），理解状态管理机制
• AI：先学习Embedding模型（如OpenAIEmbedding），再结合向量数据库（Milvus）实践检索增强生成（RAG）

（全文完）