Java大厂面试实录：从电商场景到AI应用的深度技术考察

场景一：电商后端系统设计与性能优化

面试官：小曾，我们公司正开发一个高并发电商系统，需要处理秒杀、订单管理等核心业务。你如何设计系统架构？

小曾：（自信）秒杀场景我会用Redis做分布式锁，订单用MySQL+MyBatis，并配合Spring Cloud实现服务拆分。

面试官：很好，那如何解决订单超卖问题？

小曾：通过数据库事务+乐观锁...（卡顿）具体实现我还没完全想清楚...

面试官：考虑Redis缓存穿透怎么办？

小曾：可能需要布隆过滤器？（挠头）

面试官：不错，但实际生产中你会用哪些缓存策略？

小曾：一般用Redis+本地缓存，Spring Cache也能用...（眼神飘忽）

场景二：微服务治理与消息队列应用

面试官：系统拆分后，商品、订单、支付服务如何协同？你用过哪些服务发现工具？

小曾：Spring Cloud Eureka+Elasticsearch，Zuul做网关...（突然打断）其实Consul我也看过文档！

面试官：订单服务需要高可用，你会如何设计？

小曾：数据库用分库分表，服务用Kubernetes部署...（被追问）但具体副本数怎么调？

面试官：订单变更需要异步通知支付，你会选哪种MQ？为什么？

小曾：Kafka吧，吞吐量高...（补充）但RabbitMQ的发布订阅模式也不错...

场景三：AI客服系统与大数据分析

面试官：现在公司想用AI客服提升用户体验，你如何整合Spring AI？

小曾：用Llama 3做Embedding，配合向量数据库检索历史话术...（结巴）但模型微调我还没实践过。

面试官：用户行为数据怎么分析？你会用哪些大数据技术？

小曾：Spark处理实时数据，Hadoop存历史日志...（被追问）但Flink的窗口计算具体怎么算？

面试官：AI可能产生幻觉，你如何规避？

小曾：让用户反馈修正？或者用权威知识库...（被摇头打断）

面试官：（叹气）看来你基础扎实但深度不足。先回去等通知吧。

答案解析：

1. 电商秒杀系统

   • 业务场景：高并发下防止超卖和缓存穿透
   • 技术点：
     • 分布式锁：Redis Lua脚本或Redisson
     • 乐观锁：数据库版本号比对（MySQL）
     • 缓存穿透：布隆过滤器+缓存预热+互斥锁
     • 负载均衡：Nginx+Ribbon/LoadBalancer

2. 微服务治理

   • 服务发现：Eureka（传统）vs Consul（KV存储）
   • 高可用设计：
     • 数据库：分库分表（ShardingSphere）+读写分离
     • 服务：Kubernetes副本数+熔断（Resilience4j）
   • 消息队列选型：
     • Kafka：顺序保证+持久化，适合订单变更
     • RabbitMQ：发布订阅解耦，适合通知服务

3. AI客服系统

   • Spring AI整合：
     • 向量检索：Milvus存储Embedding，语义相似度匹配
     • 模型微调：Fine-tuning Llama 3需数据标注+参数调整
   • 大数据分析：
     • 实时：Flink Stateful Stream Processing
     • 批量：Spark MLlib+K-Means用户画像
   • 幻觉规避：
     • 知识图谱：构建领域知识约束答案
     • Human Feedback Reinforcement Learning（HFL）

（注：完整答案包含代码示例和架构图，因篇幅限制省略）