第一轮提问：电商支付场景

面试官：（敲击键盘）小曾，我们来看第一个业务场景——高并发电商支付系统。请回答：

1. 若系统日交易量千万级，你会如何设计数据库架构以应对秒杀场景？
2. 为什么选择Redis缓存订单状态，而非直接用数据库？
3. 描述一下如何用Spring Cloud Gateway实现支付网关的路由灰度发布。

小曾：（搓手）啊哈，数据库架构我一般用分库分表，比如用ShardingSphere做水平切分，把订单表分散到不同库...（面试官点头）嗯，思路对。

（接第二个问题）Redis缓存读写快啊，而且支付状态变更频繁，用Redis能减轻数据库压力...（面试官微笑）很好，但你要说明分布式锁怎么解决缓存击穿问题。

（第三个问题卡壳）网关路由灰度...我好像用过zuul，可以配置zuul.routes...（面试官摇头）注意区分流量划分和版本兼容性...

第二轮提问：内容社区与AIGC整合

面试官：现在做内容社区，要接入AIGC功能。请说明：

1. 如何用Spring AI实现用户输入的智能回复生成？
2. 当使用RAG技术时，向量数据库选型依据是什么？
3. 描述一下将传统社区评论数据转为向量嵌入的完整流程。

小曾：（兴奋拍桌）Spring AI超好用的！我直接调用OpenAI API，用@SpringAIAssistant注解就能生成回复...（面试官皱眉）注意权限控制，API调用频率限制！

（第二个问题含糊）向量数据库...好像Chroma和Milvus都不错，看社区推荐...（面试官摇头）要考虑冷启动速度和向量相似度算法！

（第三个问题支支吾吾）数据转向量...应该先把评论分词，然后调用embedding API...（面试官叹气）你描述的更像是关键词索引，不是真正的向量表示。

第三轮提问：分布式事务与监控

面试官：假设你要重构医疗供应链系统，请说明：

1. 为什么推荐使用TCC事务模式？给出具体业务场景
2. 如何部署Prometheus+Grafana监控Kafka队列堆积？
3. 描述AIGC智能客服系统如何用Jaeger追踪用户提问全链路

小曾：（翻笔记）TCC事务...就是 Confirm/Cancel 状态机？比如库存扣减和订单创建...（面试官点头）不错。

（第二个问题突然流畅）监控Kafka用prometheus-jmx-exporter抓取Broker metrics，然后Grafana用timeseries database面板...（面试官突然严肃）等等，你确定JMX能暴露所有Kafka指标吗？

（最后一个问题又卡住）Jaeger追踪...应该在每个服务添加@SpanAttribute注解吧？但AIGC链路太长...（面试官摇头）注意跨语言追踪的兼容性问题！

面试官：（合上笔记本）小曾，你的基础扎实但复杂场景设计能力欠缺，建议回去系统学习微服务治理和AI架构。我们会保持关注...

答案解析

1. 电商支付系统设计

   • 分库分表：用ShardingSphere+MySQL Cluster，按订单ID哈希分片，部署在多机房
   • Redis缓存策略：设置SETNX分布式锁+过期时间，结合pipeline批量操作减少请求次数
   • 灰度发布：Spring Cloud Gateway配置Predicate路由规则，通过headers["X-Gateway-Version"]控制流量比例

2. AIGC技术实现

   • Spring AI接入：使用@SpringAIAssistant集成OpenAI，结合PromptTemplate实现模板化回复
   • 向量数据库选型：
     • Milvus：支持LSH索引，适合大规模检索
     • Chroma：基于Chrome浏览器架构，冷启动更快
   • 数据嵌入流程：
     1. 分词预处理（Jieba/Lexer）
     2. 调用OpenAI Embedding API获取向量
     3. 存入Milvus，构建HNSW索引

3. 分布式事务与监控

   • TCC事务模式：
     • 签约阶段：库存预扣（try）+订单冻结（try）
     • 同步阶段：执行或补偿（confirm/cancel）
   • Kafka监控部署：

     prometheus:
       exporters:
         jmx:
           port: 9999
           metrics:
             - kafka.server:type=RequestMetrics,name=ProduceRequestBytes
     

   • Jaeger跨语言追踪：
     • Java服务添加@SpanAttribute自定义标签
     • Python服务用opentracing兼容器适配

（注：实际面试中水货程序员会遗漏分布式事务的补偿超时设计、向量数据库的维度归一化处理等细节，而全栈架构师需要考虑更完整的链路容错方案）