互联网大厂Java面试：电商场景下微服务、消息队列与AI风控实战故事

故事场景设定

在某互联网电商平台技术部的会议室，严肃的面试官杨工和搞笑的水货程序员谢飞机，围绕电商订单、支付、风控业务展开三轮技术面试。谢飞机对简单问题应答如流，遇到复杂问题时则语焉不详，演绎了一场既欢乐又有深度的技术问答。

---

第一轮：电商订单服务与微服务架构

杨工：

1. 电商订单系统为什么首选Spring Boot和Spring Cloud？
2. 订单服务数据库访问层用MyBatis和JPA时，怎么选型？
3. 高并发场景下，如何用Redis和Spring Cache优化订单查询性能？

谢飞机：

1. Spring Boot用起来快，Spring Cloud能把服务分开，电商都用！
2. MyBatis写SQL灵活，JPA自动生成，怎么用都行。
3. Redis放热点订单，Spring Cache自动缓存，查得快。

**杨工：**不错，Spring Boot和Spring Cloud确实适合微服务架构。MyBatis适合需要自定义SQL的复杂场景，JPA适合标准化开发。Redis和Spring Cache可以有效提升系统并发能力。

---

第二轮：消息队列与异步解耦

杨工： 4. 下单、支付、库存等模块如何用Kafka或RabbitMQ解耦？ 5. Kafka和RabbitMQ各自适合哪些电商场景？ 6. 系统如何用Prometheus与Grafana监控消息队列与微服务健康？

谢飞机： 4. Kafka发消息，RabbitMQ也发，模块之间靠消息串起来。 5. Kafka快，RabbitMQ靠谱，反正都能用。 6. Prometheus采数据，Grafana看图，健康都能看出来。

**杨工：**思路对，Kafka适合高吞吐、实时流处理，RabbitMQ适合高可靠业务通知。Prometheus+Grafana实现监控和可视化，保障系统稳定。

---

第三轮：AI风控与安全设计

杨工： 7. 电商平台如何用Spring AI和RAG技术实现智能风控？ 8. Spring Security结合JWT在支付接口如何做权限控制？ 9. Elasticsearch和Flink如何支持风控大数据实时分析？ 10. Jenkins和Docker在电商CI/CD流程中起什么作用？

谢飞机： 7. Spring AI能识别风险，RAG能查问题，风控靠他们。 8. Spring Security加JWT，接口安全，谁都进不来。 9. Elasticsearch查数据快，Flink算得快，一起用就行。 10. Jenkins自动化，Docker打包，发版快。

**杨工：**AI风控需要用Spring AI模型、RAG结合大数据做智能识别；Spring Security+JWT用于API安全认证；Elasticsearch+Flink实现实时风控分析；Jenkins+Docker实现自动化CI/CD。

---

杨工：“今天面试就到这里，谢飞机你回家等通知吧！”

---

技术答疑与业务场景解析

电商微服务架构

• Spring Boot/Spring Cloud：提升开发效率，模块解耦，支持弹性扩容，适合订单等高并发业务。
• MyBatis/JPA：MyBatis灵活自定义SQL，JPA自动化ORM，按业务复杂度选型。
• Redis/Spring Cache：缓存热点订单、商品详情，缓解数据库压力。

消息队列与监控

• Kafka/RabbitMQ：Kafka适合高并发、日志流式处理；RabbitMQ适合可靠通知、任务分发。
• Prometheus/Grafana：全面监控微服务和消息队列性能，故障预警。

AI风控与大数据

• Spring AI/RAG/Embedding：实现智能风控、异常检测和语义检索。
• Spring Security/JWT：接口安全认证与权限控制。
• Elasticsearch/Flink：实时日志分析和大数据流处理，实现智能风控。
• Jenkins/Docker：自动化构建、测试、部署，提升上线效率。

---

总结

本文以电商业务为线索，结合互联网大厂面试场景，串联Spring Boot微服务架构、消息队列、AI风控与大数据等核心技术栈，详细解析关键技术点，适合Java初学者系统学习与实践。