场景：互联网大厂Java后端开发面试

面试官（严肃）：小曾，今天我们主要考察Java全栈技术能力，结合几个典型业务场景。

小曾（搓手）：好嘞，面试官，我准备好了！

第一轮提问

面试官：小曾，假设你要设计一个高并发的电商订单系统，你会如何选择技术栈，并解决哪些关键问题？

小曾：嗯...我会用Spring Boot做后端，数据库用MySQL+MyBatis，缓存用Redis，消息队列用Kafka处理订单异步通知。高并发的话，会用HikariCP优化连接池，数据库做分库分表。

面试官：不错，Redis和Kafka的选择很合理。那如果订单数据量巨大，你会考虑哪些大数据技术？

小曾：呃...这个...Spark？或者Flink？但不太清楚具体怎么落地。

面试官：展示不错！那订单系统需要秒杀功能，你会如何实现流量削峰？

小曾：会用Redis设置秒杀锁，同时配合消息队列防超卖。

面试官：好，继续。如果订单系统需要支持多语言和时区，你会如何设计？

小曾：Spring Boot支持国际化，数据库时区可以单独设置。

第二轮提问

面试官：假设你要重构一个老旧的社区内容平台，旧系统用Struts+JSP，你会如何迁移？

小曾：会用Spring Boot重构，Spring MVC替换Struts，Thymeleaf替换JSP，数据库用JPA。

面试官：如果新系统需要支持实时点赞，你会选择哪种技术？

小曾：WebSocket吧，实时推送。

面试官：很好。那如果社区需要引入推荐算法，你会如何实现？

小曾：这个...可能需要用Elasticsearch做用户画像，配合Spark MLlib？

面试官：思路正确。如果平台需要对接第三方支付，你会如何保证交易安全？

小曾：用Spring Security加签，加上支付宝/微信的SDK。

第三轮提问

面试官：现在公司要开发AIGC智能客服系统，你会如何设计架构？

小曾：呃...会用Spring AI框架，接入OpenAI API，用Redis做会话缓存...但具体工具链不太清楚。

面试官：那如果客服需要处理医疗健康问答，你会如何避免AI幻觉？

小曾：这个...可能需要用检索增强生成，对知识库做校验？

面试官：继续。如果系统需要支持多模态输入（语音+文本），你会如何整合？

小曾：这个...用gRPC传输数据？

面试官：最后问题。如果智能客服需要接入企业文档问答，你会如何设计？

小曾：用Elasticsearch索引文档，再结合Spring AI生成回复...但复杂工作流不太会做。

面试官（叹气）：小曾，你的基础不错，但大数据和AI部分需要加强。回去等通知吧。

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详细答案解析

第一轮

1. 电商订单系统技术选型

   • 高并发解决方案：
     • 构建工具：Maven/Gradle优化依赖管理，Ant用于简单任务自动化
     • 数据库：MySQL+MyBatis分库分表（垂直/水平拆分），HikariCP（连接池优化，最大池大小>=CPU核数*2）
     • 缓存：Redis（分布式缓存，设置过期策略）
     • 消息队列：Kafka（异步处理订单通知，分区数>=集群节点数）
   • 业务场景衔接：电商订单系统需秒杀（Redis锁+限流）、分布式事务（Seata/TCC）、数据一致性（Kafka最终一致性）

2. 大数据技术

   • 场景：订单数据量>10亿时需实时分析用户行为
   • 方案：
     • Flink（实时计算，状态管理）
     • Spark（离线ETL，SQL-on-Hadoop）
     • Cassandra（NoSQL分布式数据库，写入优化）
   • 技术点：Kafka作为数据中台枢纽，接入HDFS存储原始数据

3. 流量削峰

   • 三级架构：
     • 应用层：Nginx+Redis缓存热点接口
     • 中间层：消息队列（Kafka+死信队列）
     • 数据库层：读写分离+分库分表（ShardingSphere）

第二轮

1. 社区平台重构

   • 迁移方案：
     • UI层：JSP→Thymeleaf（模板引擎）+WebSocket（实时互动）
     • 后端：Struts→Spring MVC（RESTful API）+Spring Security（安全框架）
     • ORM：MyBatis→JPA（Spring Data）+Flyway（数据库版本控制）
   • 业务场景衔接：社区推荐算法需结合用户行为数据（Redis+Elasticsearch）

2. 实时点赞技术

   • 架构：
     • WebSocket（服务端推送到客户端）
     • Redis（分布式锁防并发问题）
     • Spring WebFlux（响应式编程处理高并发）

3. 交易安全

   • 方案：
     • 支付宝SDK集成（支付宝当面付）
     • 对称加密（AES）+非对称加密（RSA）签名校验
     • 微信支付需配置JSAPI接口，处理预支付订单

第三轮

1. AIGC智能客服架构

   • 核心组件：
     • Spring AI（自然语言处理框架）
     • OpenAI API（LLM模型，需付费）
     • Elasticsearch（知识库检索）
     • Redis（会话管理，过期策略24h）
   • 技术点：
     • RAG技术（检索增强生成）需配置向量数据库（Milvus）
     • 聊天会话内存需用Redis存储对话上下文

2. 医疗健康问答

   • 防幻觉方案：
     • RAG+知识库校验（Elasticsearch分词+TF-IDF权重）
     • 设置置信度阈值（<0.8需提示人工审核）
     • Avro序列化知识库数据（兼容性佳）

3. 多模态输入

   • 架构：
     • 语音转文本（科大讯飞API）→JSON传输
     • gRPC（二进制协议，高并发）
     • OpenCV处理图像（OCR+人脸识别）
   • 技术点：多模态数据需用Protobuf序列化（结构化传输）

总结
小曾的弱点在于缺乏AI和大数据落地经验，但传统Java基础扎实。真实面试中需强调：

• 微服务需结合领域驱动设计（DDD）拆分
• AI项目要明确RAG/LLM适用场景（如电商客服适合检索增强，医疗需知识库校验）
• 大数据项目需关注数据质量（Schema演化、去重）

希望本文能帮助求职者系统学习Java全栈技术，并理解业务场景中的技术选型逻辑。