场景：互联网大厂Java后端工程师面试

面试官（严肃）：小曾，请简单介绍下你参与过的主要项目，以及使用的技术栈。

小曾（自信）：我参与过几个项目，比如一个音视频直播平台，用了Spring Boot和WebSocket实现实时互动；还有一个内容社区项目，基于Spring Cloud搭建微服务架构，数据库用了MySQL和Redis。

面试官：不错，音视频直播场景对实时性要求很高，你具体用了哪些技术优化延迟？

小曾：主要用了WebSocket保持连接，服务端用了Nginx做负载均衡，缓存层用了Redis减少数据库压力。

面试官（点头）：回答正确。那这个社区项目如何处理高并发点赞和评论？

小曾：用了Redis的发布订阅模式异步处理，数据库用了分表分库。

第一轮提问

面试官：假设你要设计一个AIGC内容社区，需要支持用户上传文档、生成AI回复，并实现文档问答功能。你会如何架构？

小曾（挠头）：大概会用Spring Boot做API服务，上传文档存到OSS，AI生成用Spring AI调用外部API。

面试官：细说下Spring AI的集成方式，以及如何实现文档检索？

小曾：Spring AI可以集成OpenAI，通过SDK调用生成文本。文档检索可以用Elasticsearch，但具体实现不太清楚。

面试官：关注点！文档问答需要考虑哪些技术难点？

小曾：好像要处理语义理解，还有上下文保留。

第二轮提问

面试官：现在要扩展这个系统支持多人实时协作编辑文档，你会选择哪种技术方案？

小曾：WebSocket可以吗？实时同步用户操作。

面试官：对，但如何保证数据一致性和冲突解决？

小曾（犹豫）：可能需要加版本号或者时间戳？

面试官：很好，继续。假设系统日活千万级，如何设计高可用架构？

小曾：Spring Cloud可以搞负载均衡，数据库用分库分表，缓存层用Redis集群。

面试官：提到Redis集群，你会选择哪种模式？

小曾：集群模式吧，分片好像更高级？

第三轮提问

面试官：用户上传的文档需要做安全脱敏，你会用哪些技术手段？

小曾：可以加正则表达式过滤敏感词，或者用第三方服务。

面试官：Spring Security支持这种场景吗？

小曾：好像可以，但没具体研究过。

面试官：最后问题。如果系统需要支持多语言文档问答，你会如何设计？

小曾：用Spring AI的多语言模型？但具体API不太清楚。

面试官（叹气）：整体表现中规中矩，基础扎实但深度不足。回去等通知吧。

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答案解析

1. 音视频直播优化

   • WebSocket：保持服务端长连接，降低实时通信延迟
   • Nginx负载均衡：分摊流量压力，实现灰度发布
   • Redis缓存：热点数据本地化，减少数据库访问

2. 社区高并发处理

   • Redis发布订阅：异步处理点赞/评论，避免阻塞主线程
   • 分表分库：水平扩展数据库，支持百万级数据量
   • 消息队列（Kafka/RabbitMQ）：解耦服务，提高容错性

3. AIGC文档问答架构

   • Spring AI集成：通过OpenAI API生成文本，需配置@AIModel注解
   • Elasticsearch检索：

     @ElasticsearchRepository  
     interface DocumentRepository extends JpaRepository<Document, String> {  
       @Search  
       List<Document> searchByContent(String query);  
     }  
     

   • 技术难点：
     • 语义理解：需接入BERT等NLP模型
     • 上下文保留：用Redis存储会话状态，或Spring Session管理

4. 实时协作编辑

   • WebSocket + Operational Transformation：

     // WebSocket事件流  
     ws.onmessage = (e) => {  
       const changes = JSON.parse(e.data);  
       applyOp(localState, changes);  
       broadcast();  
     };  
     

   • 冲突解决：
     • 版本号机制：每条操作带时间戳，后端合并时检测冲突
     • 基于时间的回滚：用Redis记录操作历史，可快速恢复

5. 高可用架构设计

   • Spring Cloud：

     server:  
       port: 8001  
     spring:  
       application:  
         name: user-service  
       cloud:  
         nacos:  
           discovery:  
             server-addr: 127.0.0.1:8848  
         gateway:  
           routes:  
             - id: product-service  
               uri: lb://PRODUCT-SERVICE  
               predicates:  
                 - Path=/products/**  
     

   • Redis集群：

     // Jedis客户端配置  
     JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();  
     poolConfig.setMaxTotal(100);  
     JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "127.0.0.1", 7000);  
     

6. 多语言文档问答

   • Spring AI多语言模型：

     @Bean  
     public OpenAIClient openAIClient() {  
       return OpenAIClient.builder()  
           .apiKey("your-key")  
           .model("davinci-003")  
           .build();  
     }  
     

   • 技术选型对比：
     | 模型 | 支持语言 | 部署方式 |
     |--------------|------------|----------------|
     | OpenAI GPT-4 | 100+ | API调用 |
     | Ollama | 英文/中文 | 本地部署 |
     | Milvus+Embedding | 多语言 | 向量数据库 |

本文通过真实面试场景，展示了大厂对Java工程师的技术深度要求，尤其AI领域的考察日益重要。小白学习时需注重：

1. 夯实基础：Spring Boot源码、JVM调优、微服务治理
2. AI技术栈：

   # 学习资源  
   Spring AI文档: https://spring.io/projects/spring-ai  
   Ollama教程: https://ollama.com/docs  
   

3. 工程能力：Dockerfile编写、CI/CD流水线设计

（完）