场景：互联网大厂Java后端面试

面试官（严肃）：小曾，请先自我介绍，并说明你熟悉哪些技术栈。

小曾（自信）：您好，我是小曾，3年Java开发经验，熟悉Spring Boot、Spring Cloud、Kafka、Redis等。参与过电商系统开发，做过微服务拆分。

第一轮提问：电商系统场景

面试官：假设你负责一个高并发的电商秒杀系统，需要处理10万QPS，你会如何设计？

小曾：我会用Spring Boot搭建服务，用Redis缓存库存，Kafka异步处理订单。数据库用分库分表，连接池用HikariCP。

面试官（点头）：不错，Redis缓存和Kafka异步是关键。但如果库存超卖，如何保证数据一致性？

小曾（犹豫）：可能需要加分布式锁？但具体实现不太清楚……

面试官：分布式锁可以用Redisson或ZooKeeper实现，结合事务或2PC。

面试官：系统需要支持多地域部署，如何设计服务注册与发现？

小曾：会用Spring Cloud的Eureka或Consul，配合Nginx负载均衡。

面试官：如果订单服务宕机，如何通过熔断降级保证系统稳定？

小曾：会用Spring Cloud的Hystrix或Resilience4j实现熔断。

第二轮提问：内容社区与AIGC场景

面试官：假设你要开发一个内容社区，用户可以发布文章和评论，如何设计？

小曾：会用Spring MVC处理请求，JPA或MyBatis做数据持久化，用Redis缓存热门文章。

面试官：如果需要推荐算法，你会如何实现？

小曾（含糊）：可能用Elasticsearch做分词索引，但具体算法没研究过……

面试官：现在要接入AIGC生成推荐文案，你会用哪个框架？如何处理AI幻觉问题？

小曾（紧张）：会用Spring AI，但AI幻觉……这个我不太懂……

面试官：可以先用Embedding模型做语义检索，再用RAG框架结合业务知识库。

第三轮提问：AI与微服务结合

面试官：假设你要开发一个智能客服系统，如何设计？

小曾：会用Spring AI做对话管理，用Kafka处理用户请求。

面试官：如果需要存储用户会话，你会用什么技术？

小曾：可能用Redis，但不知道如何设计过期策略……

面试官：系统需要扩展，比如接入第三方API，你会如何设计？

小曾（抓耳挠腮）：……可能用OpenFeign，但具体实现……

面试官（叹气）：今天的面试就到这里吧，请回家等待结果。

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答案解析

1. 电商秒杀系统

   • 技术点：Redis缓存库存（设置过期+Lua脚本保证原子性）、Kafka异步下单（防止超卖）、分布式事务（2PC或TCC）、Hystrix熔断（防雪崩）。
   • 业务场景：高并发场景下，需结合缓存+消息队列+事务设计，避免超卖和系统崩溃。

2. 内容社区推荐算法

   • 技术点：Elasticsearch分词索引、Spring AI（结合Embedding模型和RAG框架）、用户画像标签化。
   • 业务场景：推荐算法需结合用户行为和业务知识库，用语义检索替代简单热门推荐。

3. 智能客服系统

   • 技术点：Spring AI对话管理、Redis会话存储（结合过期策略）、OpenFeign API聚合、工具调用标准化（MCP协议）。
   • 业务场景：AI系统需兼顾灵活性与稳定性，用向量数据库（如Milvus）存储Embedding模型，解决幻觉问题。

总结
传统Java技术栈（Spring Boot+微服务）需要结合业务场景设计，而AI/AIGC则涉及更复杂的算法与框架。小白需重点掌握：

• 分布式系统设计原则（缓存、消息队列、事务）
• AI基础（Embedding、RAG、幻觉处理）
• 微服务扩展性（OpenFeign、API聚合）

希望本文能帮助求职者系统学习技术栈与业务结合的解题思路！