Java全栈工程师面试实录：从电商支付到AI大模型架构的深度技术挑战
第一轮提问：电商支付系统设计与性能优化
面试官：（清嗓子）小曾，我们最近在重构一个高并发电商支付系统，需要支持百万级QPS。你能谈谈你会如何设计这个系统，并解决高并发下的数据一致性和缓存雪崩问题？
小曾：（自信拍胸脯）当然可以！我会用Spring Cloud构建微服务架构，支付服务用Spring Boot开发，数据库选MySQL+Redis缓存，消息队列用Kafka异步处理订单。数据一致性通过分布式事务（2PC或TCC）解决，缓存雪崩用Redis集群+限流降级。
面试官：（点头）不错，思路清晰。那具体说说Kafka如何应对支付消息的延迟和重试机制？
小曾：呃……Kafka应该有acks参数控制持久化，重试用Spring Retry框架，但具体配置需要看业务场景……
面试官：（皱眉）能详细说明一下Spring Retry的背压策略吗？
小曾：就是……当消息积压时……会自动降级……
面试官：回答不够具体，但整体方向正确。
第二轮提问：AI大模型与电商平台智能推荐
面试官：现在很多电商引入AI大模型做推荐，你会如何将Spring AI集成到现有电商平台？需要考虑哪些技术难点？
小曾：（突然兴奋）Spring AI很酷！可以用它调用OpenAI Embedding做相似度推荐，但……企业文档问答怎么实现？是直接用RAG还是自定义Agent？
面试官：假设我们用RAG，如何解决AI幻觉问题，并确保推荐结果的准确性？
小曾：应该……用检索增强生成？但具体怎么过滤幻觉……我不太清楚……
面试官：（摇头）技术理解不够深入。但能想到结合业务场景提出方案已属不错。
面试官：那再说说你会如何用Redis实现会话持久化，保证用户跨设备推荐的一致性？
小曾：用Redis的Session共享机制？但具体配置……我需要再看文档……
第三轮提问：分布式订单系统与监控体系
面试官：假设我们用Dubbo实现订单服务拆分，并部署在Kubernetes集群中，你会如何设计监控告警体系？
小曾：（慌张）应该用Prometheus+Grafana吧？但ELK怎么整合？Jaeger和Zipkin选哪个？
面试官：如果系统出现延迟风暴，你会如何定位根因？
小曾：用分布式追踪吧……但具体链路分析……我不太熟……
面试官：（叹气）技术广度不错，但深度不足。
面试官：（最终结束语）小曾，你的基础不错，但AI和分布式系统需要加强。回去等通知吧。
详细答案解析
第一轮
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系统设计
- 微服务拆分：支付、订单、风控服务（Spring Cloud Gateway网关）
- 数据一致性：采用Seata分布式事务（TCC模式）解决订单支付回调问题
- 缓存雪崩：
- Redis集群+分片，热点key预加载
- 熔断降级（Spring CircuitBreaker）+舱壁隔离（Hystrix）
- 限流算法（令牌桶算法）
-
Kafka优化
- acks=all+ISR保证消息不丢失
- 重试策略：Spring Retry的ExponentialBackoff策略+最大重试次数限制
- 背压控制：Kafka生产者配置
max.request.size，消费者动态调整fetch.min.bytes
第二轮
-
Spring AI集成电商推荐
- 算法选型：
- 基于Embedding的语义检索（RAG架构）
- 自定义Agent结合业务规则过滤幻觉
- 实现步骤：
- 部署OpenAI/Ollama Embedding模型（或自建向量数据库Milvus）
- Spring AI客户端封装API调用，结合Elasticsearch召回商品
- 用ChatGLM工具执行企业文档检索增强生成
- 算法选型：
-
Redis会话持久化
- 配置
spring.session.store-type=redis - 使用Redis的sorted set存储用户设备信息，结合Session共享
- 配置
第三轮
-
监控体系设计
- 数据采集：
- 应用层：Micrometer+Spring Boot Actuator暴露指标
- K8s层：Prometheus Node Exporter抓取资源指标
- 可视化：Grafana配置多维度看板（业务+资源）
- 告警：
- ELK+Alertmanager组合（Kibana慢查询分析+钉钉告警）
- Jaeger+Zipkin选型：订单场景用Jaeger（链路更复杂）
- 数据采集：
-
延迟定位
- 工具：
- Jaeger采样分析链路耗时
- Pinpoint+SkyWalking（若用Dubbo）
- 策略：
- 日志埋点分层监控
- 分布式锁超时优化
- 工具：