Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的全栈挑战

场景：互联网大厂Java后端开发面试

面试官（严肃）：小曾，请简单介绍下你过往的项目经验，重点谈谈你参与过的高并发系统。

小曾（自信）：我之前在XX电商公司做过订单系统，用Spring Boot和MyBatis，最高QPS能到5万。我们用了Redis缓存订单数据，消息队列处理异步支付回调。

面试官（点头）：不错，那谈谈如何解决高并发下的数据库瓶颈？

小曾（思考）：主要靠分库分表，用了MySQL读写分离，还有MyBatis的缓存机制。不过具体分表规则没细说…

第一轮提问

面试官：基于你的电商经验，回答以下问题：

1. 如何设计一个支持千万级用户的动态内容社区后端架构？
2. 在内容推荐场景下，如何利用Redis和消息队列实现实时更新？
3. 若社区需要接入AI审核，你会如何选择消息队列和存储方案？

小曾的回应：

• 问题1：我会用Spring WebFlux处理异步加载，结合Elasticsearch做搜索，但没说集群部署细节…
• 问题2：用Kafka异步更新推荐数据，缓存用Caffeine，但没提预热策略…
• 问题3：AI审核用RabbitMQ，存储选S3，但没说明冷热数据分层…

面试官（微笑）：基础扎实，但架构设计需更严谨。

第二轮提问

面试官：假设你要重构一个老旧的金融风控系统，谈谈技术选型和难点？

1. 如何用Jakarta EE替代老旧Struts框架？
2. 分布式事务如何保证ACID？
3. 如何接入第三方征信数据并确保安全？

小曾的慌乱：

• 问题1：Jakarta EE是Java EE新标准…具体没实践过…
• 问题2：用Seata分布式事务，但没说TCC实现…
• 问题3：JWT加密传输，但没提密钥管理…

面试官（严肃）：AI技术是趋势，你了解Spring AI吗？

小曾（结巴）：好像…是Spring全家桶的新功能…

第三轮提问

面试官：设计一个AIGC智能客服系统，覆盖电商客服场景。

1. 如何用向量数据库存储知识图谱？
2. 如何实现多轮对话的上下文管理？
3. 如何处理AI幻觉问题？

小曾的含糊：

• 问题1：Milvus向量数据库…但索引策略没说…
• 问题2：用JWT传递上下文…但会超时…
• 问题3：靠人工审核…但没提模型微调…

面试官（叹气）：回去等通知吧…

详细答案解析

第一轮

1. 动态内容社区架构

   • 技术选型：Spring WebFlux + PostgreSQL + Elasticsearch
   • 核心设计：
     • WebFlux处理高并发流式请求
     • Elasticsearch分片集群+副本部署
     • Redis Cluster缓存热点内容
   • 优化：预加载算法（如LRU+随机策略）

2. 实时推荐系统

   • Kafka消息流：

     // Spring Kafka生产者配置
     @Bean  
     public ProducerFactory<String, Object> kafkaProducerFactory() {  
         Map<String, Object> props = new HashMap<>();  
         props.put("bootstrap.servers", "kafka集群");  
         props.put("key.serializer", StringSerializer.class);  
         return new DefaultKafkaProducerFactory<>(props);  
     }  
     

   • 缓存策略：

     // Caffeine预热任务  
     @Scheduled(initialDelay = 1000, fixedDelay = 10000)  
     public void preloadRecommendations() {  
         recommendationService.fetchTopN(100).forEach(redisTemplate::boundValueOps("rec").set());  
     }  
     

3. AI审核架构

   • 消息队列：RabbitMQ优先级队列（高危内容优先处理）
   • 存储方案：

     -- Elasticsearch索引设计  
     PUT /audit_doc  
     {  
       "mappings": {  
         "properties": {  
           "text": { "type": "text", "analyzer": "ik_smart" },  
           "risk_score": { "type": "float" }  
         }  
       }  
     }  
     

第二轮

1. Jakarta EE迁移

   • Struts2到Jakarta EE：

     // Servlet 4.0+注解替代XML配置  
     @WebServlet("/user/*")  
     public class UserServlet extends HttpServlet {  
         @Override  
         protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException {  
             // Jakarta EE 9+ JAX-RS API  
             // ...  
         }  
     }  
     

   • 降级方案：用Micronaut预编译热部署

2. 分布式事务

   • Seata TCC模式：

     <!-- Seata配置文件 -->
     <property name="type" value="TCC"/>  
     <property name="timeout" value="5000"/>  
     

   • 隔离级别：SET事务组+分支事务

3. 征信数据接入

   • 安全传输：

     // Spring Security密钥管理  
     @Configuration  
     public class SecurityConfig {  
         @Bean  
         public SecretKeyGenerator keyGenerator() {  
             return Keys.hmacShaKeyFor("AES-256密钥".getBytes());  
         }  
     }  
     

第三轮（AI技术）

1. 向量数据库

   -- Milvus索引创建  
   CREATE TABLE knowledge_graph (  
     id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,  
     vector FLOAT[128],  
     text TEXT  
   );  
   

   • 索引优化：IVF-HA索引+LSH算法

2. 对话上下文

   // Spring AI会话存储  
   @Bean  
   public ConversationMemory conversationMemory() {  
       return new MapBasedConversationMemory();  
   }  
   

   • 持久化方案：Redis+LUA脚本

3. AI幻觉处理

   // Spring AI微调策略  
   @Component  
   public class幻觉检测器 implements MessageFilter {  
       @Override  
       public boolean filter(Message<?> message) {  
           // 检查语义相似度 < 0.8则标记  
           return !similarityChecker.isHallucination(message.getPayload());  
       }  
   }