场景：互联网大厂Java后端开发面试

面试官（严肃）：小曾，请先自我介绍，并谈谈你熟悉的核心Java技术栈。

小曾（紧张地）：您好，我是小曾，5年Java开发经验，主要技术栈包括Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、Redis、Kafka，对微服务架构有实践。

面试官：很好。假设你参与一个电商平台的订单系统开发，如何设计高并发的订单创建服务？

小曾：我会使用Spring Cloud构建微服务，订单创建分为下单、库存锁定、支付回调三个阶段，用Redis分布式锁解决超卖问题，消息队列处理异步通知。

面试官（点头）：思路清晰。如果系统日活超千万，你会如何优化数据库架构？

小曾：分库分表是必要的，我建议使用ShardingSphere做动态分片，对热点数据（如SKU库存）用Redis缓存，支付流水用MySQL Cluster。

面试官：具体到中间件选型，为什么选择Kafka而不是RabbitMQ？

小曾（愣住）：因为电商订单场景对消息可靠性要求高，Kafka的持久化机制更稳定……

第一轮提问结束

第二轮：内容社区与AIGC架构挑战

面试官：假设你要重构一个内容社区系统，从单体Spring MVC迁移到云原生架构，你会如何规划？

小曾：先用Spring Cloud Gateway统一网关，用户服务用Quarkus做轻量级改造，内容推荐引入Elasticsearch，最后用Kubernetes做弹性伸缩。

面试官：现在加入AIGC功能，如何实现基于用户画像的智能内容生成？

小曾（抓耳挠腮）：呃……需要用Spring AI调用大模型API，但具体到向量数据库选型和Prompt工程……我这块儿不太熟……

面试官（微笑）：没关系，继续。如果模型输出存在幻觉，你会如何优化？

小曾：增加人工审核比例？或者用Retool构建可视化监控大屏？

第三轮：大数据与AI落地难题

面试官：设计一个电商智能客服系统，用户提问后如何串联NLP、知识图谱和工具调用？

小曾：前端用WebSocket实时接收用户输入，后端用Spring AI结合检索增强生成，但具体到向量数据库索引和Agent状态管理……我还在学习阶段……

面试官（收起笔记本）：小曾，你基础扎实但前沿技术覆盖不足，建议系统学习AIGC架构和向量数据库。回去等通知吧。

问题答案解析

1. 电商高并发订单系统

   • 技术点：分布式锁（Redis SETNX）、消息队列（Kafka保证回调不丢失）、事务补偿（TCC模式）
   • 业务场景：解决秒杀场景下的库存超卖和支付异步问题

2. 数据库架构优化

   • 技术点：分库分表（ShardingSphere）、读写分离（MyCat）、热点数据缓存（Redis Cluster）
   • 业务场景：支撑千万级SKU的查询性能与支付高可用

3. Kafka/RabbitMQ选型

   • 技术点：Kafka的顺序保证、RabbitMQ的发布订阅特性
   • 业务场景：订单系统需严格按顺序处理支付与库存变更

4. 云原生迁移

   • 技术点：Spring Cloud Gateway、Quarkus、Service Mesh（Istio）
   • 业务场景：降低容器化部署成本，提升系统弹性

5. AIGC内容推荐

   • 技术点：Elasticsearch语义搜索、Spring AI Prompt工程
   • 业务场景：解决冷启动问题，提升内容分发精准度

6. 智能客服系统设计

   • 技术点：WebSocket实时通信、向量数据库（Milvus）、Agent状态机
   • 业务场景：实现自然语言问答与多工具协同调用

小白学习路线

1. 基础阶段：Spring Boot + MyBatis + Redis + Kafka
2. 微服务阶段：Spring Cloud Alibaba + 负载均衡
3. 云原生阶段：Quarkus + Kubernetes + Service Mesh
4. AI前沿：
   • 模型基础：Hugging Face Transformers
   • 向量数据库：Elasticsearch + Milvus实践
   • Spring AI整合：Prompt模板开发与工具链封装