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场景：互联网大厂Java后端面试室
面试官（沉稳严肃）：小曾，请坐。今天主要考察你Java全栈能力，结合业务场景提问，准备三轮，每轮3-5个问题。
小曾（搓手）：好的，面试官。
第一轮：电商支付与高并发场景
**面试官：**假设你要设计一个高并发的电商秒杀系统，用户量百万级别，你会如何选型技术栈？
小曾：我会用Spring Boot做后端，MySQL做数据库，Redis做缓存，Kafka做消息队列。高并发用分布式锁，数据库用分库分表。
**面试官：**很好，Redis如何解决缓存击穿问题？
小曾：用互斥锁，或者设置热点数据永不过期。
**面试官：**秒杀系统对事务要求极高，你用过Spring事务管理吗？
小曾：嗯……大概知道，用@Transactional注解？
**面试官：**那如果需要跨多个数据库原子操作呢？
小曾（支支吾吾）：这个……可能需要用分布式事务框架？
**面试官：**不错，继续。
第二轮：微服务与云原生实践
**面试官：**假设你要重构一个传统单体应用为微服务，你会选择Spring Cloud还是Dubbo？为什么？
小曾：Spring Cloud吧，生态更完善，Eureka、Hystrix都熟。
**面试官：**微服务间如何实现服务发现？
小曾：用Eureka或Consul。
**面试官：**如果服务A依赖B，B宕机了，你会怎么处理？
小曾：用Hystrix熔断降级。
**面试官：**那服务治理如何做到动态路由？
小曾（愣住）：这个……可能需要配置Nginx？
**面试官：**继续。
第三轮：AIGC与大数据处理
**面试官：**现在公司要做AIGC内容推荐，你会如何设计系统架构？
小曾：用Spring AI整合OpenAI，用Elasticsearch做向量检索。
**面试官：**那如何解决AI幻觉问题？
小曾（慌了）：这个……可能需要人工审核？
**面试官：**数据量千万级别，你会用Spark还是Flink？
小曾：Spark吧，批处理更成熟。
**面试官：**那实时推荐如何实现？
小曾：用Redis缓存用户行为？
**面试官：**最后一个问题，如果系统需要部署Kubernetes，你会怎么配置资源限制？
小曾（挠头）：……用kubectl set resources？
**面试官（叹气）：**小曾，回去等通知吧。
答案解析与业务场景拆解：
第一轮：电商秒杀系统
- **业务场景：**高并发抢购场景，核心是库存秒杀、分布式锁、缓存一致性。
- 技术点：
- Spring Boot简化开发，提供响应式框架；
- Redis缓存热点数据（如库存、秒杀资格），用互斥锁或Lua脚本解决缓存击穿；
- 消息队列（Kafka）异步处理秒杀结果，防止数据库雪崩；
- 分布式事务（Seata）解决跨库原子性问题。
第二轮：微服务重构
- **业务场景：**传统单体应用拆分为独立服务（如用户、订单、支付），提高可扩展性。
- 技术点：
- **Spring Cloud vs Dubbo：**Spring Cloud（Netflix OSS全家桶）更适合云原生，Dubbo更轻量，适合Java传统场景；
- **服务发现：**Eureka/Consul动态注册服务，Nginx/Envoy做流量调度；
- **容错处理：**Hystrix/Sentinel实现熔断、降级、限流；
- **动态路由：**基于配置中心（Nacos）动态调整服务地址。
第三轮：AIGC与大数据
- **业务场景：**利用AI生成个性化内容（如商品推荐、文案创作），结合大数据处理提升效果。
- 技术点：
- **Spring AI：**整合OpenAI、RAG等AI模型，实现自然语言处理与生成；
- **AI幻觉（Hallucination）防御：**通过Embedding模型（OpenAI/Ollama）进行语义检索，结合向量数据库（Milvus）过滤无效结果；
- **大数据处理：**Spark（批处理）+ Flink（实时流处理）+ Elasticsearch（向量检索）；
- **Kubernetes资源限制：**通过
kubectl set resources --limits控制Pod CPU/内存。
小白学习建议：
- **基础扎实：**Java核心（并发、JVM）、Spring全家桶、MySQL优化是基础；
- **场景驱动：**结合业务需求选型技术（如秒杀用Redis+分布式锁，微服务用Spring Cloud）；
- **扩展能力：**关注AI/AI+（Spring AI、向量检索）等前沿技术，多看大厂实践案例；
- **工具链：**熟练掌握Docker/K8s、CI/CD（Jenkins/GitLab CI）等工程能力。