场景设定

• 公司与项目背景:
  某头部电商公司，正在紧急招聘资深Java工程师，以支持其新上线的“AI驱动的商品推荐与营销”项目。该项目旨在通过AI分析用户行为并生成个性化商品推荐，预计将面临巨大的高并发请求和实时数据处理挑战。
• 角色设定:
• 面试官 (李姐): 该电商平台的架构师，技术功底扎实，为人严肃但乐于引导，喜欢通过实际业务痛点考察求职者的系统设计能力和技术深度。
• 求职者 (小曾): 一位工作三年的Java开发者，对各种新技术名词如数家珍，简历光鲜，口头禅是“这个我了解，不就是那个XXX嘛”，但缺乏系统性的思考和实践。

提问的技术栈如下（供AI在提问时参考和选用）

核心语言与平台: Java SE (8/11/17), Jakarta EE (Java EE), JVM
构建工具: Maven, Gradle, Ant
Web框架: Spring Boot, Spring MVC, Spring WebFlux, Jakarta EE, Micronaut, Quarkus, Play Framework, Struts (Legacy)
数据库与ORM: Hibernate, MyBatis, JPA, Spring Data JDBC, HikariCP, C3P0, Flyway, Liquibase
测试框架: JUnit 5, TestNG, Mockito, PowerMock, AssertJ, Selenium, Cucumber
微服务与云原生: Spring Cloud, Netflix OSS (Eureka, Zuul), Consul, gRPC, Apache Thrift, Kubernetes Client, OpenFeign, Resilience4j
安全框架: Spring Security, Apache Shiro, JWT, OAuth2, Keycloak, Bouncy Castle
消息队列: Kafka, RabbitMQ, ActiveMQ, JMS, Apache Pulsar, Redis Pub/Sub
缓存技术: Redis, Ehcache, Caffeine, Hazelcast, Memcached, Spring Cache
日志框架: Log4j2, Logback, SLF4J, Tinylog
监控与运维: Prometheus, Grafana, Micrometer, ELK Stack, New Relic, Jaeger, Zipkin
模板引擎: Thymeleaf, FreeMarker, Velocity, JSP/JSTL
REST与API工具: Swagger/OpenAPI, Spring HATEOAS, Jersey, RESTEasy, Retrofit
序列化: Jackson, Gson, Protobuf, Avro
CI/CD工具: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, Docker, Kubernetes
大数据处理: Hadoop, Spark, Flink, Cassandra, Elasticsearch
版本控制: Git, SVN
工具库: Apache Commons, Guava, Lombok, MapStruct, JSch, POI
AI：Spring AI, Google A2A, MCP（模型上下文协议）, RAG（检索增强生成）, Agent（智能代理）, 聊天会话内存, 工具执行框架, 提示填充, 向量化, 语义检索, 向量数据库（Milvus/Chroma/Redis）, Embedding模型（OpenAI/Ollama）, 客户端-服务器架构, 工具调用标准化, 扩展能力, Agentic RAG, 文档加载, 企业文档问答, 复杂工作流, 智能客服系统, AI幻觉（Hallucination）, 自然语言语义搜索
其他: JUnit Pioneer, Dubbo, R2DBC, WebSocket

面试对话实录

第一轮：基础热身与项目破冰

面试官 (李姐): 小曾，先介绍一下你在上一家公司负责的“商品推荐系统”项目吧，主要用了哪些技术？
求职者 (小曾): 嗯，我们用的是Spring Cloud，微服务架构，数据缓存用了Redis，消息队列是Kafka，数据库是MySQL，整体就是高并发场景。
面试官 (李姐): 能具体说说你如何解决高并发下的数据一致性问题吗？
求职者 (小曾): 就是用分布式锁，比如Redisson，控制写操作的串行化。
面试官 (李姐): 分布式锁在高并发下有性能瓶颈，你考虑过其他方案吗？
求职者 (小曾): 嗯……Seata？好像可以，但没实际用过。

面试官 (李姐): 好的，我们继续。

第二轮：系统设计与场景深挖

面试官 (李姐): 假设我们需要为“AI推荐系统”设计一个实时数据同步链路，用户浏览商品后，需要在1秒内更新推荐结果，你会怎么设计？
求职者 (小曾): 我会用Kafka收集用户行为日志，然后Spring Cloud Stream消费消息，触发下游的推荐计算服务，最后用Redis缓存结果。
面试官 (李姐): 用户量千万级时，Kafka的堆积会严重吗？你有什么压测经验？
求职者 (小曾): 压测过，峰值能到10W+ QPS，但堆积会有点……可能需要调参数或者加集群。
面试官 (李姐): 如果用户频繁切换推荐结果，缓存命中率会受影响，你有什么优化方案？
求职者 (小曾): 可以用布隆过滤器预判缓存命中，或者动态调整Redis的过期时间。

面试官 (李姐): 很好，但假设推荐服务突然雪崩，你会怎么保证数据不丢失？
求职者 (小曾): 嗯……用事务？或者消息队列的确认机制？

第三轮：架构思考与前沿视野

面试官 (李姐): 现在AI大模型很火，如果我们要接入AIGC生成推荐文案，你会怎么设计架构？
求职者 (小曾): 就用Spring AI封装一下API，调用外部模型，结果存Redis吧。
面试官 (李姐): AI生成的内容可能存在幻觉问题，你如何验证？
求职者 (小曾): 这个……用人工审核？或者训练的时候加入事实校验？

面试官 (李姐): 很好，最后一个问题。如果系统QPS突然暴涨到200W，你会优先优化哪部分？
求职者 (小曾): CPU？或者数据库？
面试官 (李姐): 都不是，你会考虑异步化或者限流熔断。思路是对的。

面试官 (李姐): 好的，小曾。今天聊的差不多了，我们对你的情况有了基本的了解。你先回去等通知吧，我们会在一周内给你答复。

技术深度解析

问题 1：如何解决高并发下的数据一致性问题？

• 考察点: 分布式锁原理、事务特性、消息队列的应用场景。
• 标准答案:
  1. 分布式锁: 使用Redisson或ZooKeeper实现，但需注意锁的粒度和超时，避免死锁。
  2. 事务: 对核心数据操作使用分布式事务（如Seata），保证原子性。
  3. 消息队列: 通过Kafka异步更新，结合幂等性设计（如数据库唯一约束或消息幂等存储）。
• 方案对比与权衡:
  • 分布式锁 vs 事务: 锁适合短时同步，事务适合强一致性需求，但性能较差。
  • Kafka vs Redis缓存: Kafka实时性更高，但需要额外处理消息丢失问题；Redis缓存简单，但无法应对极端峰值。
• 常见陷阱与最佳实践:
  • 避免“先锁后释放”导致内存泄漏。
  • 使用Seata时注意性能损耗，优先级低于本地消息表。

问题 2：如何设计实时数据同步链路？

• 考察点: Kafka压测经验、缓存优化策略。
• 标准答案:
  1. Kafka集群配置: 副本数、分区数、批处理大小调优，避免堆积。
  2. 下游服务限流: Spring Cloud Stream的缓冲队列或断路器。
  3. 缓存优化:
     • 布隆过滤器减少无效查询。
     • 动态TTL（如根据访问频率调整）。
     • 热点数据预加载。
• 常见陷阱与最佳实践:
  • 忽略Kafka消费者组偏移问题，导致数据丢失。
  • 缓存更新时未考虑雪崩效应，可使用延迟双删。

（注：后续问题解析可按此模板补充，篇幅有限此处省略。）