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场景：互联网大厂Java后端开发面试

面试官（严肃）：小曾，今天我们主要考察Java全栈技术栈，结合实际业务场景提问。先从你熟悉的电商平台开始。

第一轮提问

1. 电商平台订单系统架构
   面试官：电商平台高并发场景下，如何设计订单模块的数据库表结构？
   小曾：订单表要包含订单ID、用户ID、商品ID、金额等字段，用MySQL分库分表解决高并发。
   面试官（点头）：不错，考虑了分库。但如何处理分布式事务？
   小曾：用2PC协议，但感觉实现复杂…
   面试官：正确思路，但实际用Seata分布式事务。

2. 缓存设计
   面试官：商品详情页QPS达10k，如何用Redis缓存优化？
   小曾：设置热点数据缓存，用LRU淘汰策略，但没细说缓存穿透方案。
   面试官：应增加布隆过滤器+缓存预热。

3. 消息队列应用
   面试官：订单支付后如何异步通知库存系统？
   小曾：用Kafka，但没提事务性消息。
   面试官：需Kafka事务+Confirm机制。

第二轮提问

1. 微服务拆分
   面试官：订单、支付、库存如何拆分为独立微服务？
   小曾：按业务领域拆分，用Spring Cloud Gateway网关聚合。
   面试官：补充服务注册用Eureka，配置Nacos更佳。

2. API设计
   面试官：设计订单查询的RESTful API，用Spring HATEOAS增强可扩展性？
   小曾：知道HATEOAS，但没具体实现。
   面试官：返回订单+分页链接示例即可。

3. 监控方案
   面试官：如何监控微服务延迟？
   小曾：用Micrometer+Prometheus，但没提告警规则。
   面试官：需设置阈值告警。

第三轮提问

1. AIGC场景接入
   面试官：电商客服用AIGC生成回复，如何接入Spring AI？
   小曾：知道有Spring AI，但没提Embedding模型。
   面试官：用OpenAI API+向量数据库存知识库。

2. 数据同步
   面试官：订单数据同步到Elasticsearch，如何保证实时性？
   小曾：用Flink CDC，但没提增量同步方案。
   面试官：需配置Change Data Capture。

3. 遗留系统改造
   面试官：旧Struts系统如何迁移到Spring Boot？
   小曾：逐步重构，用MapStruct映射，但没提兼容策略。
   面试官：可加Spring Cloud Gateway做适配。

面试官结束语
面试官（叹气）：小曾，基础扎实但深度不足，回去等通知吧。

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详细答案解析

1. 数据库设计

   • 订单表：order_id (PK), user_id (FK), status (ENUM), create_time (TIMESTAMP)。
   • 分库分表：按user_id或order_id哈希分表，用ShardingSphere动态路由。
   • 分布式事务：Seata TCC模式（尝试-补偿）或Saga补偿。

2. 缓存策略

   • 热点数据：Redis设置过期时间+主动预热（定时批量更新）。
   • 缓存穿透：布隆过滤器校验ID存在性，配合本地缓存+远程缓存。

3. 微服务治理

   • Eureka/Consul注册中心，配置负载均衡（Ribbon/LoadBalancer）。
   • Nacos替代Eureka：自带配置管理+服务发现。

4. Spring AI实践

   • 搭建：@EnableOpenAISearch，配置API Key。
   • 知识库：用Milvus存储商品+FAQ向量，查询时用语义相似度匹配。
   • 工具调用：通过@AIGC注解定义函数签名，如generateReply(userQuery)。

5. Flink CDC

   • 配置：FlinkCDC连接MySQL，输出到Kafka。
   • 增量同步：监听binlog，过滤INSERT/UPDATE语句。

小白学习建议

• 先掌握Spring Boot+JPA基础，再深入微服务（Spring Cloud Alibaba）。
• AI部分从ChatGPT API调起，结合向量数据库（Redis+Milvus）实践。
• 遗留系统改造建议用Spring Cloud Gateway做兼容层。

（注：实际面试中AI问题可能侧重Prompt工程，小曾的回答属于技术盲区）