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互联网大厂面试实录:从内容社区到AIGC的Java全栈技术场景问答

场景设定

面试官:张工(严肃、专业) 面试者:赵大宝(搞笑、基础扎实但遇到难题就糊弄) 应用场景:内容社区逐步引入AIGC能力,涉及用户生成内容、推荐、实时推送、AI内容审核。


第一轮:内容社区基础功能与技术选型

张工:大宝,假如你要搭建一个内容社区的基础后端服务,如何用Spring Boot快速构建用户注册、发帖API?

赵大宝:用Spring Boot起项目,写几个Controller,搞两个Service,配个MyBatis,数据库就好了!

张工(点头):不错,流程清楚。那你会用什么数据库连接池?

赵大宝:呃……HikariCP啊,听说这个快。

张工:那用户登录怎么做安全认证?

赵大宝:Spring Security,配个JWT就能登录了。

张工:数据量大了你怎么做缓存?

赵大宝:Redis啊,把热点帖子丢进去,查得快!

张工(微笑):回答不错。


第二轮:分布式架构与业务扩展

张工:大宝,假设你们社区有了百万级用户,发帖量很大,怎么保证高并发下系统稳定?

赵大宝:加机器,搞负载均衡,Redis再多来几台!

张工:那帖子推送和消息通知如何异步解耦?

赵大宝:用消息队列,Kafka呗,发消息就完了!

张工:内容推荐要个性化,怎么设计微服务API?

赵大宝:呃,这个……每个服务单独写API,前端调用?(有点虚)

张工:大宝,系统怎么监控各个节点的健康和性能?

赵大宝:装个Prometheus,Grafana画图……(声音飘了)

张工:好的,继续努力。


第三轮:AIGC能力引入与智能内容审核

张工:现在公司要引入AIGC自动生成内容,怎么把AI能力集成进Java后端?

赵大宝:呃……调AI的接口,让它返回内容?

张工:AIGC生成内容有幻觉风险,怎么做内容安全校验?

赵大宝:这个……找个AI再查一遍?

张工:AI推荐服务要做到低延迟、高吞吐,你会考虑哪些技术栈?

赵大宝:用gRPC传数据,Redis做缓存,嗯……大概这样。

张工:大宝,回去等通知吧。


技术问答详解与业务解析

第一轮详解

1. Spring Boot搭建内容社区API

  • 使用Spring Boot快速创建RESTful接口,利用Spring MVC和Controller分层。
  • 结合MyBatis或JPA进行ORM映射,实现用户、帖子等数据表的CURD。

2. 数据库连接池

  • HikariCP是Spring Boot默认的高性能连接池,具备低延迟、高并发、易配置等优点。

3. 用户认证

  • Spring Security支持多种认证方式,结合JWT实现无状态登录,适合分布式场景。

4. 缓存

  • Redis常用于热点数据缓存,通过Spring Cache或自定义实现,提升查询效率。

第二轮详解

1. 高并发与分布式

  • 服务器横向扩展(多实例部署),引入Nginx等负载均衡。
  • Redis集群提升缓存能力,数据库分库分表。

2. 异步消息解耦

  • Kafka、RabbitMQ用于业务解耦与异步通知,如推送、评论等,提升系统吞吐。

3. 微服务与API设计

  • 推荐服务独立部署,使用RESTful或gRPC暴露接口,前端通过API Gateway聚合调用。

4. 监控体系

  • Prometheus采集各节点metrics,Grafana可视化,ELK Stack用于日志分析。

第三轮详解

1. AIGC能力集成

  • Spring AI、OpenAI API等工具可集成AI能力,Java通过RestTemplate/WebClient调用,支持自然语言生成、智能推荐等。

2. 内容安全与AI幻觉

  • 多模型内容审核:AI生成内容后,需二次审核(如敏感词检测、文本对齐),避免AI幻觉。
  • 可用第三方API或自研模型提升安全性。

3. 高性能AI服务

  • gRPC适合高吞吐、低延迟服务通信。
  • Redis缓存AI结果,提升重复请求效率。
  • 微服务分层部署,AI服务独立弹性扩展。

总结

本文通过内容社区与AIGC业务场景,涵盖了Java后端从基础开发、分布式架构到AI能力集成的核心面试题。希望大家能通过对话和答案解析,掌握互联网大厂常见技术栈与业务解决方案。

http://www.dtcms.com/a/575461.html

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