Java全栈工程师面试实录：从电商系统到AIGC的层层递进
场景：互联网大厂Java面试官 vs 搞笑程序员小曾
第一轮提问
面试官：小曾，我们公司正在重构一个高并发的电商系统，需要使用Spring Cloud Alibaba进行服务拆分。你能描述一下如何用Nacos进行服务注册与发现，并解决服务雪崩问题吗？
小曾：（自信）没问题！Spring Cloud Alibaba集成了Nacos，可以轻松注册服务。配置文件里加spring.cloud.nacos.server.addresses就行。服务雪崩用Resilience4j的限流降级组件，比如Hystrix，或者熔断器。
面试官：很好，回答得很清晰。那如果系统需要支持实时库存同步，你会选择哪种消息队列？为什么？
小曾：Kafka吧，吞吐量大，适合高并发场景。而且可以做到最终一致性，不会丢失消息。
面试官：对，Kafka确实适合。最后，如果系统需要缓存热门商品信息，你会如何设计缓存策略？
小曾：用Redis，设置合理的过期时间，热点数据先放缓存。如果更新库存，需要使用Redis的发布订阅通知相关服务。
第二轮提问
面试官：我们正在搭建一个内容社区平台，需要支持实时评论和点赞功能。你会选择Spring WebFlux还是传统Spring MVC？为什么？
小曾：WebFlux啊，非阻塞，适合高并发场景。点赞可以加Redis缓存计数，评论用WebSocket实时推送。
面试官：不错，WebFlux确实适合实时场景。那如果需要将用户行为数据存入数据库，你会选择JPA还是MyBatis？
小曾：JPA吧，方便，自动生成SQL。但MyBatis更灵活，可以自定义SQL优化性能。
面试官：很好。系统需要支持多租户，你会如何设计数据库和服务的隔离方案？
小曾：（思考）可以按租户ID路由请求，数据库层面用Schema隔离，或者动态表名。服务端用ThreadLocal存租户信息。
面试官：思路正确。最后，如果需要测试系统的并发性能，你会使用哪些工具？
小曾：JMeter啊，或者Spring Cloud LoadBalancer做压力测试。
第三轮提问
面试官：我们正在探索AIGC应用，需要将用户文档转化为知识图谱。你会如何设计系统的架构？
小曾：（含糊）可以用NLP工具提取文本特征，然后用图数据库比如Neo4j存储。但具体怎么转化……（停顿）可能需要结合业务需求。
面试官：可以，但AIGC涉及的自然语言处理比较复杂。如果系统需要支持多模态输入（文本+图片），你会如何设计？
小曾：可以先用OCR识别图片，然后用BERT提取文本特征，最后融合特征输入模型。但具体模型选型……（挠头）
面试官：回答得不够具体。那如果需要优化模型的推理速度，你会考虑哪些技术？
小曾：量化模型，或者用TensorFlow Lite部署到边缘设备。
面试官：不错。最后一个问题，如果系统需要监控AIGC的生成质量，你会如何设计？
小曾：可以加日志记录生成结果，然后用机器学习模型分析幻觉问题……（被面试官打断）
面试官：（微笑）今天的面试就到这里吧，小曾。回去等通知。
答案解析
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Spring Cloud Alibaba + Nacos + 服务雪崩
- 业务场景：电商系统服务拆分，防止单个服务过载导致雪崩。
- 技术点：
- Nacos注册中心配置：
spring.cloud.nacos.server.addresses=http://127.0.0.1:8848 - Resilience4j限流：
@EnableCircuitBreaker+@CircuitBreaker注解 - 熔断器：Hystrix或Sentinel
- Nacos注册中心配置：
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Kafka vs WebFlux + Redis缓存
- 业务场景：内容社区实时互动，高并发读多写少。
- 技术点：
- WebFlux异步处理：
@RestController+WebClient - Redis缓存：
setnx+ 发布订阅实现热点数据更新通知 - WebSocket实时推送：
@MessageMapping+ STOMP协议
- WebFlux异步处理：
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JPA vs MyBatis + 多租户设计
- 业务场景：平台支持企业客户独立数据隔离。
- 技术点：
- JPA多租户：
@TenantIdentifier注解 + Schema动态切换 - MyBatis动态SQL：
<if test="...">条件语句 - 服务隔离：
ThreadLocal.set("tenantId")
- JPA多租户：
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AIGC知识图谱设计
- 业务场景：将文档转化为结构化知识，支持智能问答。
- 技术点：
- NLP特征提取：BERT模型 + SpaCy分词
- 图数据库：Neo4j Cypher查询
- 多模态输入：OCR + Text-to-Speech融合
- 模型优化：模型蒸馏 + TensorFlow Lite量化
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AIGC质量监控
- 业务场景：检测生成内容的幻觉问题（如事实错误）。
- 技术点：
- 日志分析：ELK Stack聚合日志
- 机器学习：BERT对比验证生成文本与知识库一致性
- 人工审核：标注数据优化模型
总结
小曾对传统Java技术栈（如Spring Cloud, Kafka）掌握较好，但在AIGC等前沿领域表现含糊。面试官通过电商、社区、AI场景的层层递进，考察了候选人的技术深度和业务理解能力。对于小白来说，建议重点学习：
- 微服务架构（Nacos, Resilience4j）
- 高性能中间件（Kafka, Redis）
- AI基础（BERT, 图数据库）
- 测试与监控工具（JMeter, ELK）
希望本文能帮助你系统学习Java全栈技术！