场景：互联网大厂Java后端面试室

面试官（严肃）：请坐。我们今天主要考察Java全栈能力，结合实际业务场景提问。

程序员小曾（搓手）：来了来了，保证让您满意！

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第一轮：电商场景基础

面试官：假设你要设计一个高并发的秒杀系统，你会如何选型技术栈？

小曾：秒杀啊，肯定用Spring Boot，简单！数据库用Redis缓存库存，HikariCP连接池压榨性能，秒杀成功后用Kafka异步扣减数据库库存，保证不超卖。

面试官（点头）：不错，缓存+异步是关键。那如何解决Redis雪崩问题？

小曾：分时降级？比如每个用户每分钟只能秒杀一次，降低并发...

面试官：不够深入。考虑分布式锁，比如用Redisson实现。

面试官：假设用户量超100万，你会用什么架构？

小曾（慌张）：微服务？拆成商品、库存、订单服务...

面试官：具体到数据库，你会用JPA还是MyBatis？为什么？

小曾：JPA吧，自动化程度高，符合Spring生态...

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第二轮：内容社区扩展

面试官：社区需要实现实时评论功能，你会用哪些技术？

小曾：WebSocket吧，实时推送，配合Spring WebFlux处理高并发。缓存用Ehcache，减轻数据库压力。

面试官：如何保证消息不丢失？

小曾（挠头）：Kafka保证至少一次传递？但重试逻辑会很复杂...

面试官：考虑消息补偿机制，比如用Spring Cloud Stream结合DLQ。

面试官：社区UGC功能需要审核，你会如何设计审核队列？

小曾：消息队列+定时任务？比如RabbitMQ配合Elasticsearch检索敏感词...

面试官：但人工审核会延迟，如何优化？

小曾（沉默）...

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第三轮：AIGC技术挑战

面试官：假设你要接入AIGC生成商品描述，你会如何架构？

小曾：用Spring AI，调用OpenAI API生成文本，再用FreeMarker模板渲染成HTML？

面试官：如何处理AI幻觉问题？

小曾（结巴）：过滤？比如用关键词黑名单...

面试官：更可靠的做法是结合业务规则库，比如用RAG检索商品历史描述。

面试官：AIGC需要大量向量计算，你会用什么技术？

小曾：Redis？但我不太清楚向量数据库...

面试官：考虑Milvus或Chroma，配合Embedding模型。

面试官：最后，你会如何部署AIGC服务？

小曾：Docker+Kubernetes吧，云原生...

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面试官（叹气）：今天的提问就到这里。回去等通知吧。

小曾（狂喜）：谢谢老板！

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答案解析

1. 秒杀系统

   • 技术选型：Spring Boot（快速开发）、HikariCP（高性能连接池）、Redis（缓存库存）、Kafka（异步处理）
   • 雪崩解决方案：分时降级（限流）、分布式锁（Redisson）、熔断器（Resilience4j）
   • 微服务拆分：商品服务（Spring Data JPA）、库存服务（R2DBC）、订单服务（消息队列同步）

2. 实时评论功能

   • WebSocket+Spring WebFlux：处理高并发实时消息
   • 消息可靠性：Spring Cloud Stream（DLQ补偿）、Kafka事务
   • 审核队列：RabbitMQ+RocksDB、定时任务触发人工审核

3. AIGC架构

   • Spring AI集成：调用OpenAI API生成文本，FreeMarker模板渲染
   • AI幻觉缓解：RAG（检索增强生成）、业务规则库过滤
   • 向量数据库：Milvus（高效相似度检索）、Avro（二进制序列化）
   • 部署方案：Docker（容器化）、Kubernetes（云原生编排）

小白学习要点

• 秒杀核心：缓存+异步+分布式锁，限流降级为备选
• 社区实时：WebSocket+消息队列，DLQ保证不丢失
• AIGC关键：RAG解决幻觉，向量数据库提升召回率

（注：文中水货程序员小曾的回答仅作娱乐，真实面试需更深入的技术细节）