场景：互联网大厂Java后端开发面试

面试官（严肃）：小曾，我们来看几个场景题。

小曾（搓手）：好嘞，老板！

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第一轮：电商场景微服务架构

面试官：假设你要设计一个高并发的电商秒杀系统，你会如何拆分服务？

小曾：秒杀系统，我分三个服务：库存服务、订单服务、支付服务。库存用Redis分布式锁，订单用MQ异步处理，支付对接第三方接口。

面试官（点头）：不错，库存锁是关键。那如何保证订单最终一致性？

小曾：用事务，或者消息补偿。

面试官：补偿方案具体怎么设计？

小曾（含糊）：嗯……就是重试几次，不行就人工介入……

面试官：微服务间如何做容错？

小曾：熔断、降级、限流。

面试官：用Spring Cloud如何实现熔断？

小曾：Hystrix或Sentinel？

面试官：Sentinel更适合分布式场景，你用过吗？

小曾：试过一点点……

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第二轮：实时数据与缓存优化

面试官：用户访问量突增时，如何优化API响应速度？

小曾：缓存！用Redis缓存热点数据。

面试官：假设缓存击穿怎么办？

小曾：布隆过滤器或双重验证。

面试官：那如何实现分布式缓存？

小曾：Redis Cluster，或者用Spring Cache抽象。

面试官：Spring Cache底层是什么？

小曾：AOP+JVM或Caffeine……好像有几种模式……

面试官：最后选哪种？

小曾（支支吾吾）：看项目需求……

面试官：那如果需要持久化缓存呢？

小曾：用Redis的RDB/AOF……

面试官：比Caffeine优势在哪？

小曾：持久化，但缓存命中率低……

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第三轮：AI赋能电商推荐

面试官：现在要上线AI驱动的个性化推荐，你会如何设计？

小曾：用Spring AI，接入Embedding模型……好像有点难。

面试官：推荐系统核心指标是什么？

小曾：CTR、CVR、留存率。

面试官：如何用机器学习优化CTR？

小曾：训练模型，用A/B测试。

面试官：离线召回和实时召回怎么结合？

小曾（摸头）：离线用Spark，实时用Redis……好像有其他方案……

面试官：比如？

小曾：Flink实时计算？

面试官：Flink如何与Spring AI集成？

小曾：用Kafka作为中间件？

面试官（叹气）：继续努力。

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面试官（总结）：今天的问题你掌握了多少？明天会发结果。

小曾（慌张）：那我回去继续学……

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答案解析：

1. 电商秒杀系统

   • 服务拆分：库存（Redis锁）、订单（MQ异步）、支付（第三方集成）。
   • 最终一致性：
     • 事务补偿：分布式事务（TCC、Saga），或本地消息表+定时任务重试。
     • 消息补偿：RocketMQ事务消息或Kafka事务流。
   • 容错设计：
     • Sentinel：流控（排队、预热）、降级（超时剔除）、熔断（依赖失败）。
     • Hystrix：隔离（线程池）、舱壁模式。

2. 缓存优化

   • 缓存击穿：布隆过滤器（预判不存在的key）、互斥锁（热点key首次访问加锁）。
   • 分布式缓存：
     • Redis Cluster：分片存储，高可用。
     • Spring Cache：
       • JVM缓存：内存高效，但重启丢失。
       • Caffeine：本地缓存，过期淘汰。
       • Redis：持久化，但写入延迟。
   • 持久化方案对比：
     • RDB：全量快照，适合低并发。
     • AOF：日志追加，可恢复。

3. AI推荐系统

   • Spring AI集成：
     • Embedding模型：向量检索（余弦相似度）。
     • 召回策略：
       • 离线：Spark MLlib训练协同过滤模型。
       • 实时：Flink+Redis流式更新。
     • 指标优化：
       • CTR：点击率优化（特征工程、召回策略）。
       • CVR：转化率提升（上下文推荐、价格敏感度）。
   • 工具链：
     • Milvus/Chroma：向量数据库，高效检索。
     • OpenAI/Ollama：预训练模型微调（电商领域）。

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（全文完）