场景：互联网大厂Java后端开发面试

面试官（严肃）：小曾，请先自我介绍，并谈谈你熟悉的技术栈。

小曾（略带紧张）：您好，我是小曾，5年Java开发经验，熟悉Spring Boot、Spring Cloud、Kafka等。做过电商订单系统、消息队列优化项目。

第一轮提问

面试官： 假设你负责开发一个高并发的电商订单系统，需要支持秒杀场景。你会如何设计？

小曾：我会用Spring Boot构建服务，数据库用MySQL+Redis缓存，订单操作加分布式锁。

面试官： 很好！秒杀场景下，如何应对数据库雪崩问题？

小曾：使用MyBatis+分库分表，缓存热点数据，Redis设置过期防止超卖。

面试官： 接着，如果需要接入支付宝支付，你会如何处理异步通知？

小曾：用Kafka异步处理回调，消息确认机制确保不漏单。

面试官： 优秀！那如果系统需要扩展到多租户，你会选择哪种架构？

小曾（思考片刻）：用Spring Cloud Gateway做路由，服务端按租户隔离数据。

第二轮提问

面试官： 公司计划用Spring WebFlux重构一个实时内容社区，用户可以发布音视频。你会选择哪些技术？

小曾：WebFlux配合Redis实现流式渲染，视频转码用FFmpeg+消息队列。

面试官： 如何保证音视频上传的稳定性？

小曾：使用HikariCP加速数据库连接，配合断点续传接口。

面试官： 如果用户需要搜索视频内容，你会如何实现？

小曾：用Elasticsearch构建索引，配合Spring Data Elasticsearch查询。

面试官： 很好！那如果系统需要支持直播功能，你会考虑哪些方案？

小曾（犹豫）：用WebSocket实现实时互动，服务端用Redis做流控。

第三轮提问

面试官： 公司正在尝试AIGC应用，比如智能客服。你会如何将AI集成到现有系统中？

小曾：用Spring AI封装大模型API，配合JWT认证，缓存热门问答。

面试官： 如何处理AI生成的幻觉问题？

小曾（含糊）：可能需要人工审核，或者调整模型参数...

面试官： 接着，如果需要分析用户行为数据，你会用哪些工具？

小曾：用Flink做实时计算，结果存入Elasticsearch。

面试官： 最后，如果系统需要部署到Kubernetes，你会如何配置？

小曾：用Docker打包镜像，Kubernetes Client做动态扩缩容。

面试官（总结）： 你的基础扎实，但在复杂场景下设计深度不足。请回去等通知。

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详细答案解析

第一轮：电商订单系统

• 业务场景：秒杀场景下，高并发请求会导致数据库锁竞争、缓存穿透问题。
• 技术点：
  • 分布式锁：Redisson或Zookeeper实现订单幂等性。
  • 分库分表：MyBatis-Plus结合ShardingSphere分片规则。
  • 缓存策略：Redis设置热点数据+互斥锁防超卖。

第二轮：内容社区重构

• 业务场景：音视频社区需要低延迟交互，适合响应式WebFlux。
• 技术点：
  • WebFlux流式API：WebClient实现异步上传。
  • 视频转码：FFmpeg+Kafka触发任务，Hazelcast缓存转码结果。

第三轮：AIGC智能客服

• 业务场景：AI模型需要接入现有系统，同时兼顾性能与安全性。
• 技术点：
  • Spring AI：封装OpenAI API，支持Prompt模板化。
    -幻觉问题：用LangChain结合检索增强生成（RAG）技术。
  • 向量数据库：Milvus存储Embedding，实现语义搜索。

扩展学习

• 微服务治理：Spring Cloud Alibaba（Nacos+Sentinel）更轻量。
• 大数据处理：Spark Streaming+Kafka集成实现实时推荐。
• AI落地：Agent架构通过工具调用标准化人机交互。

（注：实际面试中需补充Spring Security认证、消息队列死信队列等细节）