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Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度解析

news 2025/7/20 9:03:48

场景：互联网大厂Java求职者面试

面试官（严肃）：小曾，我们今天主要考察Java后端技术栈，结合业务场景提问。先从你熟悉的Spring Boot开始。

小曾（自信）：没问题，Spring Boot我熟！

第一轮提问

面试官：假设你要开发一个音视频直播平台，用户可以实时互动。你会如何设计后端架构？
小曾：我会用Spring Boot，REST API暴露接口，数据库用MySQL存用户和直播信息，实时互动用WebSocket实现。
面试官（点头）：不错，WebSocket选对技术。但音视频传输需要高并发，你考虑过消息队列吗？
小曾：呃… Kafka？但我不太清楚具体怎么用…
面试官（微笑）：可以考虑用Kafka处理实时弹幕或礼物数据。

面试官：直播数据量大，如何设计数据库分库分表？
小曾：分表吧，按日期分表，或者用Redis缓存热点数据…
面试官：很好，Redis用得对。但微服务如何协同？
小曾：用Spring Cloud Bus同步Redis，但我不太懂…
面试官（鼓励）：继续思考，微服务架构确实需要分布式协同。

面试官：最后，如果用户量激增，如何保证系统稳定性？
小曾：降级限流，比如用Hystrix…
面试官：Resilience4j更现代，你了解吗？
小曾（尴尬）：听说过，但没实践过…

第二轮提问

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。如何设计数据模型和缓存策略？
小曾：文章用JPA实体类，评论用关联表。缓存用Redis存热点文章，缓存有效期设1小时。
面试官：评论数据频繁更新，Redis缓存如何更新？
小曾：用消息队列异步更新… 对，用Kafka！
面试官（赞许）：思路清晰，但Kafka生产者如何保证消息不丢失？
小曾：序列化方式选JSON，确保幂等性…
面试官：不错，但更推荐Avro或Protobuf序列化。

面试官：社区需要搜索功能，你会用哪种方案？
小曾：Elasticsearch吧，全文检索方便…
面试官：对，但大数据量如何处理？
小曾（犹豫）：用分片和副本？但具体配置不太懂…
面试官：可以研究下Elasticsearch的Cluster Routing。

面试官：最后，如何设计评论反作弊机制？
小曾：用Redis存用户行为计数，超过阈值限制发言…
面试官：结合Spring Security实现更佳，你了解吗？
小曾：Spring Security我学过，但没做过反作弊…

第三轮提问

面试官：假设你要开发一个AIGC内容生成平台，用户输入关键词生成文章。如何设计AI微服务架构？
小曾：用Spring AI，接入OpenAI API…
面试官：很好，但如何处理AI幻觉问题？
小曾（慌张）：用检索增强生成… RAG？但具体实现我不清楚…
面试官：可以研究下Milvus向量数据库，结合语义检索。

面试官：AI模型需要高并发调用，你会用哪种序列化框架？
小曾：Gson吧，简单…
面试官：更推荐Protobuf，性能更好。但如何监控API调用？
小曾：用Micrometer和Prometheus…
面试官：对，但日志如何统一？
小曾：用ELK Stack吧，Kibana可视化…

面试官：最后，AI生成内容需要审核，你会用哪种技术？
小曾：用定时任务跑规则脚本…
面试官：更推荐用Keycloak结合OAuth2权限控制。

面试官（总结）：今天的提问就到这里，回去等通知吧。

问题答案解析

音视频直播平台
- 消息队列：Kafka处理实时弹幕，保证高并发下数据不丢失。
- 数据库分库分表：按日期分表，或用Redis缓存热点数据。
- 微服务协同：Spring Cloud Bus同步Redis，实现分布式缓存一致性。
- 系统稳定性：Resilience4j实现熔断限流，防止雪崩。
内容社区设计
- 数据模型：JPA实体类，评论表设计外键关联。
- 缓存更新：Kafka异步更新Redis，结合Redis发布订阅模式。
- 反作弊机制：Spring Security结合Redis计数器，限制高频操作。
AIGC平台架构
- AI微服务：Spring AI接入OpenAI API，RAG结合Milvus向量检索。
- 序列化框架：Protobuf提升性能，减少网络传输开销。
- 监控与日志：Micrometer+Prometheus监控，ELK Stack统一日志。