场景：互联网大厂Java后端开发面试
面试官（严肃）：小曾，我们今天主要考察Java全栈能力，结合实际业务场景。先从你熟悉的项目开始。
小曾（搓手）：好的，我之前在一家电商公司做过Spring Boot的订单系统。
第一轮提问
面试官：请描述一下电商订单系统的高并发处理方案，包括数据库、缓存和消息队列的设计。
小曾：我们用了MySQL数据库，用了Redis缓存订单信息，消息队列是Kafka处理订单状态变更。
面试官（点头）：不错，Redis缓存具体用了什么策略？
小曾：过期缓存+缓存穿透，但没细讲。
面试官：可以，继续。如何保证订单最终一致性？
小曾：用了事务+补偿机制，但没具体实现细节。
面试官：假设订单系统接入第三方支付，你会如何设计异步通知处理？
小曾：用Spring Cloud的Feign调用支付接口，但容错没说。
面试官：好的，下一个问题。
第二轮提问
面试官：电商场景下，如何用Spring Security实现动态权限控制？
小曾：用了基于角色的RBAC，但没提动态策略。
面试官：如果需要秒杀功能，你会如何优化数据库和缓存？
小曾：分库分表+Redis预热，但没说具体方案。
面试官：很好。现在假设你要接入AI客服，你会如何设计？
小曾（慌张）：用Spring AI？但不知道怎么落地。
面试官：假设用户通过语音输入问题，你会如何转文字并调用大模型？
小曾：用Selenium抓取语音，然后调OpenAI API…可能不对吧？
面试官（微笑）：思路可以，但技术选型要严谨。
第三轮提问
面试官：如果用Kubernetes部署微服务，你会如何监控和治理？
小曾：用Prometheus+Grafana吧，但具体指标没说。
面试官：订单数据量大时，你会考虑什么大数据方案？
小曾：Spark处理报表？但不知道实时场景怎么设计。
面试官：最后一个问题。如果客户投诉AI客服回答错误，你会如何优化？
小曾：检查模型幻觉问题？但不知道怎么量化。
面试官（叹气）：今天的面试就到这里。回去等通知吧。
问题解析与学习笔记
电商高并发方案
- 业务场景：秒杀时订单量剧增，需数据库隔离+缓存穿透防御。
- 技术点：
- MySQL分库分表（垂直/水平）+读写分离（如MyCAT）。
- Redis缓存预热+布隆过滤器（防止缓存穿透）。
- Kafka异步处理订单状态（顺序保证+事务补偿）。
- 代码示例：
// Redis缓存穿透防御 public Order getCacheOrder(String orderId) { return redisTemplate.opsForValue().get(orderId); }
动态权限控制
- 业务场景：电商后台管理员需动态调整商品权限（如折扣、库存）。
- 技术点：
- Spring Security+Shiro动态加解密权限。
- JWT令牌存储动态权限（如
{"permissions":["order:edit", "product:delete"]}）。
- 代码示例：
// Shiro动态权限注解 @RequiresPermissions("order:edit") public void updateOrder(Order order) {}
AI客服落地
- 业务场景：用户语音输入需转文字+大模型问答。
- 技术点：
- 语音转文字（如WebRTC+OpenAI Whisper）。
- 大模型调用（如Spring AI集成Hugging Face SDK）。
- 检索增强生成（RAG）结合企业文档问答。
- 关键问题：
- 如何处理AI幻觉？答：用检索召回（如Elasticsearch）修正答案。
- Agent框架如何设计？答：用MCP协议控制工具调用（如天气API）。
Kubernetes监控
- 业务场景：微服务部署后需监控资源利用率与链路。
- 技术点：
- Prometheus采集指标（CPU/内存/请求延迟）。
- Grafana可视化（如订单系统热力图）。
- Zipkin全链路追踪（分布式事务定位）。
- 实践建议：
# Kubernetes资源限制 resources: limits: memory: "1Gi" cpu: "500m"
大数据方案选型
- 业务场景：电商用户画像分析，需实时+离线计算。
- 技术点：
- 实时：Flink处理实时订单流。
- 离线：Spark+Hive计算DAG任务。
- NoSQL：Cassandra存储用户行为日志。
- 学习资源：
- Spark Streaming vs Flink：Flink支持状态管理，适合高吞吐。
（注：全文技术点均结合真实企业级实践，小白可重点学习架构设计思路与工具链组合）