场景：互联网大厂Java求职面试

面试官（严肃）：小曾，我们今天主要考察Java全栈能力，从业务场景切入技术栈。

小曾（搓手）：好嘞，老板！

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第一轮：电商场景基础

面试官：假设你要设计一个高并发的秒杀系统，你会如何选择技术栈？

小曾：秒杀啊，我会用Spring Boot做后端，数据库用MySQL，缓存用Redis。因为Redis能扛住高并发。

面试官（点头）**：不错，Redis确实适合秒杀场景。但如何解决Redis雪崩问题？

小曾：用分布式锁，比如Redisson。

面试官：进一步，你会用Spring Cloud的Hystrix做降级吗？

小曾：呃……好像用过，但不太清楚具体怎么配置。

面试官（微笑）**：没关系，降级是保证系统稳定的常用手段。那数据库选MySQL，有什么优化秒杀的方案？

小曾：可以加分布式事务，比如Seata。

面试官：Seata适用于什么场景？

小曾：微服务事务啊……好像吧？

面试官（扶额）**：可以，但你要明确Seata的CAP特性。

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第二轮：微服务与消息队列

面试官：假设你接手一个订单服务，订单数据需要同步到库存、支付、风控等多个系统，你会怎么做？

小曾：用Spring Cloud的集成消息队列，比如Kafka。

面试官：Kafka如何保证数据一致性？

小曾：用事务消息，比如阿里云的TSDB。

面试官：TSDB是什么？

小曾：呃……就是事务数据库？

面试官（摇头）**：可以关注TCC或SAGA模式。那风控系统如果响应慢，订单服务会如何处理？

小曾：超时关闭订单？

面试官：可以，但你会用Spring Cloud的Sentinel做流控吗？

小曾：好像有听过……

面试官：最后，如果订单数据量大，你会考虑分库分表吗？

小曾：会，用MyBatis-Plus。

面试官：MyBatis-Plus支持分库分表吗？

小曾：呃……好像需要插件？

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第三轮：AIGC与AI技术栈

面试官：现在大厂都在搞AIGC，假设你要做一个基于Spring AI的智能客服系统，你会如何设计？

小曾：用Spring AI集成OpenAI，用RAG检索企业文档，用Agent做工具调用……好像挺复杂的。

面试官：RAG是什么？

小曾：检索增强生成……就是用文档回答问题？

面试官：对。那如果用户问“今天天气怎么样”，如何处理？

小曾：用工具调用，比如调用天气API？

面试官：AI幻觉问题如何解决？

小曾：呃……就是让AI少说谎？

面试官（无奈）**：比如用向量数据库过滤无关信息。那你会用哪些Embedding模型？

小曾：OpenAI？

面试官：除了OpenAI，还有哪些选择？

小曾：Ollama？好像听过……

面试官：很好，但AI系统如何部署？

小曾：用Docker容器化？

面试官：最后，如果客户反馈AI回答不准确，你会怎么优化？

小曾：调整Prompt？

面试官（叹气）**：对。好了，今天就到这里，你回去等通知吧。

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答案解析（小白学习版）

第一轮：电商秒杀系统

1. 技术选型：

   • Spring Boot：简化开发，快速搭建微服务。
   • Redis：缓存秒杀商品库存，减少数据库压力。
   • 分布式锁：防止超卖，可用Redisson或Zookeeper实现。
   • Seata：解决跨服务事务问题，支持TCC/SAGA模式。

2. MySQL优化：

   • 分库分表：用MyBatis-Plus或ShardingSphere。
   • SQL优化：索引优化、批量插入、乐观锁等。

3. 降级方案：

   • Hystrix/Sentinel：隔离依赖，防止雪崩。

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第二轮：微服务与消息队列

1. 订单数据同步：

   • 消息队列：Kafka/ RabbitMQ，保证解耦与异步处理。
   • 事务消息：TSDB或RocketMQ事务版。
   • TCC/SAGA：分布式事务模式，确保一致性。

2. 流控方案：

   • Sentinel：限流、熔断、降级，保护系统稳定。

3. 分库分表：

   • MyBatis-Plus：支持自动分表，但需配合分库中间件。

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第三轮：AIGC智能客服系统

1. Spring AI集成：

   • RAG：检索增强生成，结合文档与LLM回答问题。
   • Agent：工具调用框架，如天气API、知识库。
   • Embedding模型：OpenAI/Ollama，将文本转为向量。

2. AI幻觉处理：

   • 向量数据库：Milvus/Chroma，过滤无关信息。
   • Prompt优化：调整指令，减少错误回答。

3. 部署方案：

   • Docker：容器化部署，方便扩展。
   • Kubernetes：编排AI服务，实现弹性伸缩。

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总结：小曾的基础不错，但复杂场景下逻辑不清。面试官通过电商、微服务、AIGC场景，考察了技术深度与业务理解。小白需重点掌握分布式系统、消息队列、AI集成等核心知识，避免含糊回答。