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标题：互联网大厂Java求职面试：AI集成场景下的技术挑战与架构设计
第一幕：向量数据库选型与性能调优
技术总监（严肃脸）： 郑薪苦，我们最近在做一个基于大语言模型的企业级AI应用，需要选择一个合适的向量数据库来支持RAG。你认为在选型时应该考虑哪些因素？
郑薪苦（自信满满）： 这还不简单？就像挑西瓜一样，一看皮相，二听声音，三尝甜度！对应到向量数据库嘛，就是性能、扩展性和生态成熟度。
技术总监（点头但继续追问）： 不错，那具体到性能调优呢？比如Milvus和PgVector，它们在高并发场景下各自的优势是什么？
郑薪苦（挠头）： 呃……Milvus就像是跑车，速度快但维护成本高；PgVector更像SUV，虽然速度稍慢但稳定可靠。至于调优嘛，我建议用缓存策略，比如Redis配合语义缓存。
技术总监（若有所思）： 嗯，有意思。那你能否详细说说如何设计混合检索方案来提升RAG的效率？
郑薪苦（突然灵光一闪）： 哦！这个我知道！我们可以把传统的倒排索引和向量相似性搜索结合起来，就像给搜索引擎加个“外挂”。这样不仅能提高召回率，还能降低延迟。
技术总监（忍俊不禁）： 哈哈，“外挂”这个词用得妙啊！不过确实说到点子上了。
第二幕：分布式事务与电商促销活动
技术总监（切换话题）： 接下来聊聊电商场景吧。假设我们要处理一次大规模促销活动，如何保证分布式事务的一致性？
郑薪苦（摆出思考者pose）： 分布式事务嘛，就是一群程序员围着一张桌子吵架，最后谁也不服谁。但如果用了Seata或者TCC模式，大家就能愉快地达成共识啦！
技术总监（笑着摇头）： 比喻很形象，但别忘了还有消息队列的最终一致性方案哦。比如Kafka的事务消息。
郑薪苦（恍然大悟）： 对对对！Kafka简直是分布式世界的快递小哥，不仅送得快，还从不丢件。
技术总监（继续深入）： 那么问题来了，在千万级商品库存实时更新的情况下，如何避免超卖？
郑薪苦（认真起来）： 这就需要用到分布式锁了！比如Redisson提供的红锁机制，可以确保同一时间只有一个线程能修改库存。
第三幕：微服务安全与零信任架构
技术总监（目光锐利）： 最后一个主题，谈谈微服务的安全性。如果我们要实现零信任架构，你会怎么设计？
郑薪苦（故作深沉）： 零信任嘛，就是“宁可错杀三千，绝不放过一个”。所有的服务调用都需要经过身份验证，哪怕是内部服务也不例外。
技术总监（追问）： 很好，那具体到OAuth2和JWT呢？
郑薪苦（开始东拉西扯）： JWT就像是身份证，每个请求都带着它到处跑；而OAuth2则是门禁卡，只有授权过的用户才能进门。
技术总监（忍不住笑）： 金句频出啊！那你再说说如何防止敏感数据泄露？
郑薪苦（正色道）： 加密存储、访问控制、审计日志三位一体，缺一不可。Bouncy Castle库就很不错，功能强大且易用。
技术总监（总结陈词）： 今天的面试就到这里吧，郑薪苦，你的回答让我印象深刻。回家等通知吧，希望下次见面是在offer上签字的时候。
标准答案解析
向量数据库选型与性能调优
- 技术原理： 向量数据库的核心在于高效的近似最近邻搜索算法，如HNSW或IVF。Milvus专为向量计算优化，支持GPU加速；PgVector则依托PostgreSQL的稳定性和SQL查询能力。
- 实际案例： 在某推荐系统中，采用Milvus作为主存储，配合Redis缓存热门向量，将响应时间从200ms降至50ms。
- 常见陷阱： 忽略冷启动问题，导致初期性能不佳。
- 优化方向： 引入语义缓存，对高频查询进行预计算。
分布式事务与库存管理
- 技术原理： Seata通过AT模式自动管理分支事务，TCC则需手动编码Try-Confirm-Cancel逻辑。
- 实际案例： 双11期间，某电商平台使用Kafka事务消息+Redis分布式锁，成功支撑了每秒百万订单的峰值。
- 常见陷阱： 锁粒度过粗导致性能瓶颈。
- 优化方向： 使用分片锁减少冲突概率。
微服务安全与零信任架构
- 技术原理： 零信任强调动态认证与细粒度授权，OAuth2提供标准协议，JWT承载用户信息。
- 实际案例： 某金融公司基于Spring Security和Keycloak构建统一认证中心，实现了全链路的安全防护。
- 常见陷阱： JWT过期时间设置不当引发安全隐患。
- 优化方向： 实现刷新令牌机制，定期更新JWT。
郑薪苦的幽默金句汇总
- “Milvus是跑车，PgVector是SUV。”
- “分布式事务就是一群程序员围着桌子吵架。”
- “Kafka是分布式世界的快递小哥。”
- “零信任就是‘宁可错杀三千，绝不放过一个’。”
- “JWT是身份证，OAuth2是门禁卡。”