场景：互联网大厂Java后端面试

面试官（严肃）：小曾，我们今天的面试从电商场景切入。假设你要设计一个高并发的秒杀系统，请说明你会如何选择技术栈并解决核心问题？

小曾（自信）：秒杀系统需要高并发处理，我会用Spring Boot搭建服务，数据库选MyBatis+Redis缓存库存，消息队列用Kafka异步处理订单。JVM调优也很关键，比如设置合适的堆内存和GC策略。

面试官（点头）：不错，缓存策略和JVM调优很到位。那如果系统需要支持分布式事务，你会选择哪种方案？如何保证数据一致性？

小曾（思考）：分布式事务可以用Spring Cloud的Seata框架，或者基于2PC协议实现。数据一致性方面，我会结合Redis事务和数据库锁，但具体实现细节…我还需要再研究下。

面试官（微笑）：思路是对的。现在假设业务扩展到内容社区，需要实现实时内容推荐，你会如何设计？

小曾（兴奋）：我会用Spring WebFlux做异步处理，结合Elasticsearch做内容索引。推荐算法可以用协同过滤，或者接入第三方AIGC服务…不过微调模型参数这块…我经验不足。

面试官（深入）：很好，Elasticsearch和WebFlux的选择很合适。但AIGC服务接入时，如何解决冷启动和参数调优问题？

小曾（含糊）：大概需要用Kubernetes做容器化部署，配合Helm做配置管理…具体方案我还在学习。

第二轮提问：游戏与AIGC混合场景

面试官：现在假设你要开发一个AIGC游戏角色生成系统，需要结合WebSocket实时渲染，你会如何架构？

小曾：我会用Quarkus做轻量级后端，WebSocket用Spring WebSocket实现。角色数据用Redis缓存，生成逻辑可以接入OpenAI的Embedding模型…但多模型并发调用时，如何优化响应速度？

面试官：这需要分布式缓存和请求队列。比如用Hazelcast做跨节点缓存，配合Resilience4j做请求熔断。你用过这个库吗？

小曾（摇头）：Resilience4j没接触过，主要用Spring Cache做本地缓存。

面试官：那继续。如果游戏场景需要接入支付接口，你会如何设计异步回调处理流程？

小曾：应该用消息队列记录支付状态，定时任务检查未回调的订单…具体代码实现…我需要再测试下。

面试官（提示）：可以参考Spring Cloud Stream的集成方案，结合Kafka的消费者组特性保证幂等性。

第三轮提问：AI客服与微服务治理

面试官：假设你要构建一个AI客服系统，需要支持多轮对话和知识库检索，你会如何设计？

小曾（紧张）：我会用Spring AI框架，结合Elasticsearch做语义检索…但Agent智能代理的流程设计，我还在看文档。

面试官：很好，Spring AI是趋势。那如果系统部署在Kubernetes集群中，如何监控服务健康？

小曾：会用Micrometer+Prometheus，配合Grafana做可视化…但ELK日志收集这块，我习惯用Logback。

面试官（总结）：你的基础扎实，但在复杂场景下缺乏实践经验。建议加强Spring Cloud Alibaba、AIGC模型调优和分布式事务方案的学习。回去等通知吧。

问题答案解析（小白学习版）

1. 秒杀系统技术选型

   • 高并发：Spring Boot+WebFlux异步处理，@Async注解
   • 库存缓存：Redis+Lua脚本原子扣减，设置过期时间防止超卖
   • 消息队列：Kafka生产者设置分区+序列化，消费者配置手动提交offset
   • JVM调优：-Xms分配最小堆，-Xmx设置最大堆，-XX:SurvivorRatio调整GC比例

2. 分布式事务方案

   • Seata：基于TCC/Saga模式的分布式事务框架，需要业务改造但可靠性高
   • 2PC：需要数据库支持全局事务（如Oracle），但性能较差
   • 补偿事务：结合Redis事务+定时任务重试，适合幂等写入场景

3. 内容社区推荐系统

   • 实时推荐：Spring WebFlux配合Redis Pub/Sub实现发布订阅模式
   • 索引构建：Elasticsearch分词+ES6的索引优化，设置refresh_interval参数
   • 协同过滤：基于用户行为的矩阵分解，Spark MLlib可快速实现

4. AIGC服务架构

   • 冷启动：Kubernetes的livenessProbe+readinessProbe组合，配合Helm自动扩缩容
   • 参数调优：OpenAI API限制每次请求必须带token，用RateLimiter控制并发
   • 多模型接入：Spring Cloud Gateway做路由转发，Feign客户端聚合调用

5. AI客服系统设计

   • 多轮对话：Spring AI的StatefulConversationManager维护上下文，RAG检索知识库
   • 语义检索：Elasticsearch的matchPhraseQuery提高召回率，结合BM25算法排序
   • Agent代理：实现工具调用标准化（如@Tool注解），支持工具链协同

进阶学习建议

• 微服务治理：Spring Cloud Alibaba Sentinel限流，Nacos服务注册
• AI落地：关注Spring AI最新文档，学习Prompt Engineering技巧
• 性能优化：JProfiler分析JVM内存泄漏，k6压测微服务接口

（全文完）