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面试官（严肃）：小曾，今天我们主要考察Java全栈能力，从传统业务到新兴领域。首先，假设你在电商支付场景，如何设计高并发的订单处理系统？

小曾（自信）：我会使用Spring Cloud Alibaba，结合Redis分布式锁和HikariCP数据库连接池，订单表加乐观锁避免超卖。消息队列用Kafka异步处理，配合Spring Data JPA实现事务。

面试官（点头）：不错，考虑了分布式锁和异步队列。那如果系统扩展到百万级UV，你会如何优化？

小曾（思考）：增加数据库分库分表，用MyBatis拦截器缓存热点数据，Redis集群做二级缓存，CDN加速静态资源。

面试官（微笑）：思路清晰。接下来，假设你在内容社区项目，如何实现实时音视频互动功能？

小曾（兴奋）：会用WebRTC技术，前端集成Socket.IO做信令交互，后端用Spring WebFlux处理流式数据，配合Redis Pub/Sub实现消息通知。

面试官（追问）：如果用户量激增，如何保证低延迟？

小曾（犹豫）：可能需要动态调整WebRTC参数，但具体算法不太清楚…

面试官（提示）：可以研究Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler自动扩容。

小曾（恍然大悟）：哦！确实可以用Spring Cloud Kubernetes实现弹性伸缩！

面试官（继续）：最后，假设你要构建AIGC智能客服系统，你会如何整合LLM模型？

小曾（紧张）：会用Spring AI封装OpenAI API，通过Embedding模型实现语义检索，但关于RAG架构不太熟悉…

面试官（摇头）：关键在于检索增强生成，需要用Elasticsearch构建向量数据库索引。回去多研究MCP协议。

面试官（总结）：今天考察了电商、音视频、AIGC三个方向，技术点覆盖了微服务、流处理、大语言模型。你适合候补岗位，回去等通知吧。

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详细答案解析：

1. 电商支付场景

   • 技术点：Spring Cloud Alibaba整合分布式事务（Seata）、HikariCP连接池优化、Kafka异步化处理、Redis分布式锁防超卖。
   • 业务场景：高并发支付场景需要防超卖、幂等性、事务一致性，通过分布式架构保证系统可用性。

2. 内容社区实时互动

   • 技术点：WebRTC P2P通信 + Socket.IO信令服务器 + Spring WebFlux流式处理 + Redis消息通知。
   • 业务场景：音视频场景需解决信令交互、流同步、弱网容错问题，WebFlux适合高并发非阻塞处理。

3. AIGC智能客服系统

   • 技术点：Spring AI封装OpenAI API、Embedding模型语义检索、Elasticsearch向量索引、MCP协议实现检索增强生成。
   • 业务场景：AIGC需解决冷启动、幻觉问题，通过RAG架构结合企业文档实现精准问答，关键在于向量数据库构建。

小白学习建议：

• 传统业务场景优先掌握Seata分布式事务、HikariCP优化、Kafka消息队列；
• 新兴领域需关注WebFlux、Spring AI、向量数据库（Redis/Elk）；
• AIGC重点学习检索增强生成（RAG）架构，结合MCP协议实现文档问答。