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Java全栈工程师面试实录：从电商场景到AIGC的深度技术挑战

news 2025/7/17 7:50:04

场景：互联网大厂Java面试现场

面试官（严肃）：小曾，请先简单介绍下你在电商场景的项目经验。

小曾（自信）：我在某电商公司做过一个订单系统，用Spring Boot和MyBatis，支持高并发下单。

面试官（点头）：不错，那谈谈你如何解决高并发下数据库连接池耗尽的问题？

小曾（思考）：我们用了HikariCP，调大了最大连接数，还加了限流。

面试官（追问）：具体参数怎么设置的？有没有做压测验证？

小曾（支支吾吾）：呃…大概是1000个连接，压测…好像没细测…

第一轮提问结束，面试官示意继续。

第二轮：微服务与消息队列

面试官：你们订单系统怎么实现分布式事务的？

小曾：用了Seata，分布式锁…

面试官：那具体是TCC还是SAGA模式？补偿方案怎么设计？

小曾（尴尬）：呃…SAGA，补偿是定时任务查冗余订单…

面试官（冷笑）：定时任务能解决所有问题？

小曾（慌忙）：我们…还加了Redis缓存…

面试官：很好，那谈谈Kafka的消费者如何保证数据不丢失？

小曾：acks=1，带幂等性…

面试官：分区数和副本数怎么设置的？

小曾（沉默）…

第三轮：AIGC与大数据

面试官：现在很多电商用AIGC生成商品描述，你了解Spring AI吗？

小曾（惊讶）：好像…听过，是结合大模型的框架？

面试官：你们项目用过哪些LLM？

小曾（犹豫）：客户用的是…OpenAI的API…

面试官：那怎么处理AI幻觉问题？

小曾（摇头）：这个…好像没太关注…

面试官（叹气）：小曾，你技术基础不错，但复杂场景经验不足。回去等通知吧。

详细答案解析（小白必看）：

电商高并发解决方案
- 业务场景：双十一订单秒杀需处理10万+请求/秒
- 技术点：
  - HikariCP优化：设置池大小为CPU核数×2+1，最小/最大连接2000，超时30秒
  - 限流：Spring Cloud Gateway配合令牌桶算法
  - 缓存：Redis本地缓存热点数据，TTL设为5分钟
- 压测工具：JMeter模拟10万并发用户
分布式事务（Seata）
- 业务场景：订单-支付-库存需原子操作
- 技术选型：
  - TCC模式：每个服务提供Confirm/Cancel接口
  - SAGA模式：补偿依赖业务幂等（如查重）
  - 补偿策略：定时任务+Redis锁避免死循环
Kafka数据一致性
- acks=1：保证写入成功，但Broker重启可能丢失数据
- 幂等性：开启幂等性，每个请求分配唯一ID
- 副本数：至少3副本，跨机房部署（如1主2从，ISR=2）
Spring AI应用
- 商品描述生成：
  - 模型选择：OpenAI GPT-4（API调用）或本地部署Ollama
  - 幻觉处理：
    - RAG架构：结合企业文档检索（Elasticsearch）
    - 提示工程：用few-shot提供模板约束输出格式
- 客户端实现：
```
@SpringAIModel  
public String generateDescription(String keywords) {  return aiClient.generateText("生成商品描述：" + keywords);  
}  
```
其他关键点
- WebSocket：电商直播实时推流用Spring WebSocket实现
- R2DBC：替代JDBC，提升JVM内存效率（如Spring Data R2DBC）
- AI工具调用：通过MCP协议动态加载外部工具（如天气API）