第一轮提问：电商场景与高并发处理

面试官：小曾，我们聊聊电商场景。假设你要设计一个秒杀系统，会用到哪些技术栈？

小曾：秒杀系统啊，我会用Spring Boot快速搭建，数据库用MySQL加Redis缓存。因为并发高，所以会用Redis限流，然后事务保证数据一致性。

面试官：不错！那Redis具体怎么实现分布式锁？

小曾：嗯……Redis锁可以用SETNX命令，但好像要加过期时间，具体细节我……

面试官：可以，但要注意锁的续期问题。再看第二个问题，如果秒杀请求量超过10万QPS，你会怎么做？

小曾：那肯定要用消息队列，比如Kafka分摊压力。服务端用Spring Cloud Gateway接入，数据库读写分离，然后……好像要加点分布式事务？

面试官：很好，考虑到了分布式事务。最后一个问题，如何优化商品详情页的加载速度？

小曾：用CDN缓存静态资源，后端用Ehcache本地缓存，还有……WebP格式压缩图片？

面试官：思路清晰！

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第二轮提问：内容社区与微服务架构

面试官：假设你要重构一个百万级用户的内容社区，你会采用什么技术方案？

小曾：我会拆成用户、内容、推荐等微服务，用Spring Cloud Alibaba整合。数据库用分库分表，消息队列用RabbitMQ异步处理点赞评论……好像还有……

面试官：推荐系统怎么设计？

小曾：呃……用Elasticsearch做相似内容推荐？但实时性好像不太够……

面试官：可以参考Lambda架构，用Hadoop批处理历史数据，再用Flink做实时推荐。第二个问题，如何保证服务间的高可用？

小曾：用Consul发现服务，熔断用Resilience4j，还有……容器化部署？

面试官：对。最后一个，如果社区需要支持实时消息推送，你会用哪个技术？

小曾：WebSocket？后端用Spring WebSocket框架，前端用WebSocket协议……好像要加心跳机制？

面试官：不错，考虑周全。

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第三轮提问：AIGC与AI大模型应用

面试官：现在AIGC风口很火，假设你要做一个电商智能客服系统，你会怎么设计？

小曾：用Spring AI整合，基于大模型生成回复，比如用OpenAI的Embedding模型做语义检索……好像还有工具调用框架？

面试官：具体说说，如何处理客户意图的多轮对话？

小曾：呃……用ChatGPT的会话内存？但好像要自己封装……

面试官：可以参考RAG架构，用Elasticsearch索引知识库，再结合大模型生成回复。第二个问题，如何防止AI生成虚假信息？

小曾：用Hallucination检测？但好像需要人工审核……

面试官：可以结合模型置信度阈值和工具调用结果交叉验证。最后一个，如果系统需要支持海量文档问答，你会用什么存储方案？

小曾：Milvus向量数据库？但……怎么构建向量？

面试官：先用Sentence-BERT提取文本特征，再存入向量数据库。

面试官：好了，今天就到这里。回去等通知吧。

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问题详解与学习要点

1. 秒杀系统设计

   • 技术点：Redis分布式锁（SETNX+过期时间）、Kafka限流、Spring Data JPA事务管理、MyBatis级联查询优化。
   • 业务场景：高并发场景下需解决超卖问题，通过Redis锁和消息队列平滑流量。

2. 内容社区重构

   • 技术点：Spring Cloud Alibaba服务治理、RabbitMQ消息队列、Elasticsearch相似内容推荐、Flink实时计算。
   • 业务场景：通过微服务拆分提升扩展性，推荐系统结合离线与实时数据提升准确率。

3. AIGC智能客服

   • 技术点：Spring AI（RAG架构）、OpenAI Embedding模型、Elasticsearch语义检索、ChatGPT会话内存。
   • 业务场景：将知识库向量化存入Milvus，通过检索增强生成（RAG）提升回复准确性，同时用置信度过滤幻觉问题。

小白学习建议

• 传统Java技术栈需熟练掌握Spring Boot+Spring Cloud全家桶，结合Kafka/RabbitMQ实现异步处理。
• AI大模型应用需理解RAG架构，重点学习Sentence-BERT特征提取和向量数据库（如Milvus）。
• 注意分布式场景下的难点：分布式事务（TCC/本地消息表）、服务治理（Consul/zuul）、高并发解决方案（Redis锁+熔断）。