互联网大厂Java面试故事：电商场景下微服务架构与AI应用全流程解析

故事场景设定

在某知名电商大厂的会议室里，严肃的面试官王老师与搞笑的水货程序员谢飞机展开了一场Java技术面试。整个过程从电商订单服务的基础架构，到微服务拆分，再到AI智能推荐和大数据分析，逐步推进。

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第一轮：订单服务基础与核心技术

王老师：

1. 电商订单系统为什么普遍采用Spring Boot和Spring Cloud？
2. 订单表设计用JPA与MyBatis有什么区别？什么时候选择JPA，什么时候选MyBatis？
3. 高并发下订单热点信息如何用Redis和Spring Cache优化？

谢飞机：

1. Spring Boot开发快，Spring Cloud服务分得清，电商都爱用！
2. MyBatis能自定义SQL，JPA自动生成SQL，查订单都能用。
3. Redis速度快，Spring Cache能自动缓存，热门订单都放里面。

**王老师：**不错，Spring Boot和Spring Cloud适合微服务拆分和快速开发。MyBatis灵活，JPA规范化，Redis缓存热点订单可提升性能。

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第二轮：电商微服务拆分与消息系统

王老师： 4. 电商业务微服务拆分时如何用Eureka和Kubernetes实现服务治理与弹性伸缩？ 5. 下单成功后异步处理用Kafka还是RabbitMQ？说说各自适用场景。 6. 如何用Prometheus和Grafana监控订单服务健康？

谢飞机： 4. Eureka注册服务，Kubernetes自动扩容，服务多都能跑。 5. Kafka快，RabbitMQ稳，业务不同选不同。 6. Prometheus采数据，Grafana画图，健康一眼看。

**王老师：**思路可以。Eureka+Kubernetes组合实现服务注册、弹性伸缩。Kafka适合高吞吐实时消息，RabbitMQ适合高可靠任务队列。Prometheus和Grafana完成服务监控。

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第三轮：AI推荐与大数据分析

王老师： 7. 商品推荐场景如何用Spring AI、RAG和Embedding模型实现个性化推荐？ 8. 订单服务的安全怎么用Spring Security和JWT做认证和权限控制？ 9. Elasticsearch和Flink如何实现订单日志的实时检索和分析？ 10. Swagger/OpenAPI对电商REST API开发协作有哪些优势？

谢飞机： 7. Spring AI能推荐，RAG能查问题，Embedding模型能懂用户。 8. Spring Security加JWT，接口安全，权限都能控。 9. Elasticsearch查订单快，Flink算数据快，一起用就牛了。 10. Swagger写文档，自动测API，团队合作方便。

**王老师：**答案有些片面。AI推荐需组合Spring AI、RAG、Embedding模型和向量数据库实现个性化。Spring Security与JWT实现细粒度认证与权限管理。Elasticsearch+Flink做实时数据检索。Swagger规范API提升协作与自动化测试。

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王老师：“今天面试到这里，谢飞机你回家等通知吧！”

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技术答疑与场景解析

电商订单系统架构

• Spring Boot/Spring Cloud：适合微服务拆分、快速迭代和弹性伸缩。
• MyBatis/JPA：MyBatis适合复杂SQL自定义，JPA适合规范化CRUD，结合使用提升开发效率。
• Redis/Spring Cache：缓存热门订单，减少数据库压力，提高访问速度。

微服务拆分与消息系统

• Eureka/Kubernetes：实现服务注册、治理、自动扩容和弹性伸缩。
• Kafka/RabbitMQ：Kafka高吞吐适合实时流处理，RabbitMQ高可靠适合异步通知。
• Prometheus/Grafana：指标采集与可视化，实时监控订单服务健康。

AI推荐与大数据分析

• Spring AI、RAG、Embedding模型、向量数据库：个性化推荐、语义检索、用户画像生成。
• Spring Security/JWT：安全认证与细粒度权限控制，保障订单和用户数据安全。
• Elasticsearch/Flink：实时订单检索和流式分析，提升数据洞察能力。
• Swagger/OpenAPI：API规范化、自动文档、自动化测试，提升协作效率。

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总结

本文以电商场景为主线，讲述Java大厂面试故事，串联微服务架构、数据库与缓存、消息队列、AI推荐和大数据分析等关键技术点，层层递进，帮助初学者了解业务场景与技术实现。