第一轮提问：电商订单系统场景

面试官：小曾，请你描述一下在电商订单系统中，如何使用Spring Boot实现一个高并发的订单创建服务？你需要考虑哪些技术点？

小曾：（清了清嗓子）嗯...订单创建服务嘛，肯定要用Spring Boot，然后...数据库用MySQL，ORM用MyBatis，缓存用Redis防止超卖，消息队列用Kafka异步通知风控系统...

面试官：很好，Redis和Kafka的应用很到位。那在高并发场景下，如何保证订单幂等性？你提到了Kafka，那Kafka的消费者如何实现精确一次处理？

小曾：（挠头）幂等性啊...可以用数据库的唯一索引，或者Redis分布式锁...Kafka精确一次处理，我记得有手动确认机制，但具体怎么实现...不太清楚...

面试官：手动确认确实能保证精确一次，但会牺牲吞吐量。那如果订单系统需要支持秒杀活动，如何通过Spring Cloud实现服务限流和熔断？

小曾：Spring Cloud有Hystrix...对，可以用Hystrix实现熔断，限流可以用令牌桶算法，但具体配置...我得回去查查...

面试官：不错，能提到限流算法。最后一个问题，如果订单数据量达到千万级，如何优化数据库查询性能？

小曾：分库分表啊，或者用ES索引查询...

第二轮提问：微服务架构与消息队列

面试官：小曾，假设我们正在构建一个内容社区系统，需要使用Spring WebFlux处理高并发动态内容请求，你如何设计后端服务架构？

小曾：WebFlux是响应式框架，性能好，适合高并发...后端可以拆成点赞服务、评论服务、用户画像服务...用Spring Cloud Gateway统一路由...

面试官：很好，那如果用户评论数据需要实时同步到推荐系统，你会选择哪种消息队列？如何保证消息的可靠传输？

小曾：Kafka吧，它支持持久化...可靠传输的话，得配置生产者幂等性和事务性...

面试官：对。现在假设推荐系统因为流量激增宕机了，你会如何设计服务降级策略？

小曾：可以用Spring Cloud的Sentinel限流降级...或者返回默认推荐内容...

面试官：最后，如果用户需要查询历史评论数据，你会选择哪种缓存方案？为什么？

小曾：Redis吧，因为它支持过期删除，适合热点数据缓存...

第三轮提问：AI智能客服与大数据应用

面试官：小曾，现在公司计划上线AI智能客服系统，你会如何使用Spring AI结合大语言模型实现用户意图识别？

小曾：（愣住）Spring AI？没听过...但大语言模型可以用API调用，比如OpenAI...然后意图识别可以用规则引擎...

面试官：Spring AI是Spring全家桶对齐大模型的框架，支持Prompt模板和工具调用。那如果客服需要处理医疗健康类问题，如何确保AI回复的准确性？

小曾：可以加入知识图谱，用检索增强生成（RAG）技术...但具体怎么实现...

面试官：继续。如果系统需要分析用户行为日志，你会选择哪些大数据技术栈？如何实时处理和分析这些数据？

小曾：Spark和Flink吧，Flink支持流式处理...但实时分析的话，得用Kafka做数据中台...

面试官：不错。最后一个问题，如果AI客服需要接入企业文档问答系统，你会如何设计文档检索和生成回复的流程？

小曾：先全文向量化，用向量数据库检索相似文档，然后用大模型生成回复...但企业文档怎么加载和处理...

面试官：（叹气）小曾，今天的面试就到这里吧，回去等通知。

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详细答案解析

第一轮：电商订单系统

1. 高并发订单创建服务

   • 技术点：Spring Boot启动类注入@EnableAutoConfiguration自动配置，使用@RestController定义API，数据库通过MyBatis-Plus实现分页查询，缓存用Redis+Lua脚本防止超卖，消息队列Kafka异步通知风控系统。
   • 业务场景：秒杀场景下，使用Redis分布式锁确保订单ID唯一性，Kafka保证支付与风控系统实时同步。

2. Kafka精确一次处理

   • 技术点：生产者开启幂等性（enable.idempotence(true)），消费者手动提交offset（commitSync()），事务性生产者（transactional.id）。
   • 业务场景：订单创建时，先写入数据库，再发送Kafka消息，消费者确认消息后才能扣库存，防止重复消费。

3. 服务限流熔断

   • 技术点：Spring Cloud Hystrix实现断路器，Guava RateLimiter令牌桶算法限流。
   • 业务场景：秒杀时，上游服务限流，下游熔断，防止雪崩。

4. 数据库优化

   • 技术点：垂直分库（订单表单独库），ES+InfluxDB时序数据库，SQL优化（索引覆盖、分页）+NoSQL缓存。
   • 业务场景：百万订单查询时，分库分表+ES全文检索，提升响应速度。

第二轮：内容社区系统

1. Spring WebFlux架构

   • 技术点：@WebFlux响应式编程，WebClient异步调用微服务，Reactor背压处理。
   • 业务场景：动态内容高频更新时，异步处理点赞/评论请求，避免阻塞线程池。

2. 消息队列选型与可靠传输

   • 技术点：Kafka持久化+生产者幂等性（key去重），RabbitMQ事务消息+死信队列。
   • 业务场景：评论同步到推荐系统时，消息丢失会导致数据不一致，Kafka的日志特性保证可靠性。

3. 服务降级

   • 技术点：Spring Cloud Sentinel流量控制，Hystrix超时降级，熔断后返回降级逻辑。
   • 业务场景：推荐系统宕机时，用户访问降级为静态推荐页，保持服务可用。

4. 缓存选型

   • 技术点：Redis热点数据缓存+TTL自动清理，Caffeine内存缓存+JIT异步刷新。
   • 业务场景：用户频繁访问的评论数据存入Redis，避免重复查询数据库。

第三轮：AI智能客服系统

1. Spring AI大模型集成

   • 技术点：@SpringAIAssistant注入LLM客户端，Prompt模板动态填充用户数据，工具调用标准化（JSON-RPC）。
   • 业务场景：医疗客服时，用RAG技术检索企业知识库+生成回复，提升准确性。

2. AI回复准确性保障

   • 技术点：知识图谱构建（Neo4j），RAG检索增强生成（Milvus向量库索引），人工审核+反馈闭环。
   • 业务场景：医疗问答需严格核实，通过知识图谱约束LLM回复范围。

3. 大数据技术栈

   • 技术点：Flink实时计算+Kafka数据湖，Spark批处理+Hudi增量更新，ELK日志分析。
   • 业务场景：用户行为日志实时分析，用于个性化推荐和异常检测。

4. 企业文档问答系统

   • 技术点：文档加载（Apache Tika解析），向量数据库（Chroma）存储全文向量，大模型（Ollama）生成回复。
   • 业务场景：客服系统通过语义检索企业文档，生成精准回复，如保险条款解释。

总结
本文通过电商、社区、AI客服三个场景，覆盖Java全栈技术栈，关键点包括：

• 高并发解决方案：分布式锁+Kafka异步+限流熔断
• 数据一致性：数据库事务+消息队列幂等性
• AI集成关键：Spring AI Prompt模板+RAG检索增强
• 大数据实践：Flink实时计算+ES语义检索

小白学习建议：

1. 先掌握Spring Boot基础，再进阶Spring Cloud微服务
2. 熟悉Kafka/RabbitMQ的生产者/消费者模式
3. 学习Redis缓存策略（Lua脚本/分片）
4. AI部分从Prompt工程开始，逐步接触RAG技术

（完）