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互联网大厂Java求职面试:AI与云原生下的系统设计挑战-3

第一轮提问:从电商场景切入,聚焦分布式事务与库存一致性

面试官(严肃):郑薪苦,你最近在做电商系统的促销活动,如何处理分布式事务?

郑薪苦(挠头):嗯……我用的是Spring Cloud Seata,它能保证跨服务的事务一致性。

面试官(点头):不错,但你知道Seata底层是怎么实现的吗?

郑薪苦(认真):我记得它用了两阶段提交,第一阶段是准备,第二阶段是提交或回滚。

面试官(追问):那如果某个服务挂了怎么办?

郑薪苦(思考):可能需要引入补偿机制,比如TCC模式,先预扣库存再执行业务操作。

面试官(笑):你这思路有点像“先吃后付”,不过方向是对的。

郑薪苦(自嘲):我这是“先尝后买”!

面试官:很好,接下来我们谈谈千万级商品库存的实时更新问题。

郑薪苦:我觉得可以用Redis缓存热点数据,然后异步更新数据库。

面试官:那你有没有考虑过缓存穿透和雪崩?

郑薪苦(挠头):啊……这个我好像没怎么做过,只是简单加了个布隆过滤器。

面试官(叹气):你得把缓存策略想得更全面一些。

郑薪苦:明白了,下次我会加个本地缓存和降级策略。

面试官:好,下一轮我们继续。

第二轮提问:深入AI与大模型集成场景

面试官:现在我们来聊聊AI应用,你对Spring AI了解多少?

郑薪苦:它是用来接入大模型的,比如调用通义千问或者ChatGLM。

面试官:那你是怎么封装这些接口的?

郑薪苦:我写了一个Service类,里面用RestTemplate调用API。

面试官(摇头):太基础了,有没有考虑过使用FeignClient?

郑薪苦(恍然):哦!对,可以结合OpenFeign来做声明式调用。

面试官:很好,那你觉得RAG(检索增强生成)怎么实现?

郑薪苦(自信):我用的是向量数据库,比如Milvus,把文档向量化后存储,查询时匹配最相似的片段。

面试官(赞许):不错,那你知道向量数据库选型要考虑哪些因素吗?

郑薪苦(犹豫):嗯……性能、扩展性、兼容性?

面试官(笑):你这回答有点像“随便挑一个”。

郑薪苦(不好意思):我确实没太研究过,只试过Milvus和Qdrant。

面试官:下次你可以多对比一下它们的吞吐量和延迟。

郑薪苦:好的,我记下了。

第三轮提问:云原生与可观测性

面试官:最后一个问题,你在Kubernetes中是怎么做可观测性的?

郑薪苦:我用了Prometheus+Grafana,还集成了OpenTelemetry。

面试官:那你有没有用过Jaeger?

郑薪苦(点头):有,主要是用来追踪请求链路。

面试官:那你知道如何优化Trace的采样率吗?

郑薪苦(思考):应该根据业务的重要性设置不同的采样比例,比如高并发接口多采样,低频接口少采样。

面试官(满意):不错,你对可观测性有一定的理解。

郑薪苦:谢谢指导,我回去再好好研究一下。

面试官:好了,今天就到这里,我们会尽快通知你结果。

标准答案详解

分布式事务实现原理

在Spring Cloud中,Seata采用AT模式,通过全局事务ID(XID)管理事务状态。其核心在于分支事务的注册与提交/回滚

// 示例:使用Seata的@GlobalTransactional注解
@GlobalTransactional
public void placeOrder(Order order) {// 调用库存服务inventoryService.deductStock(order.getItemId(), order.getCount());// 调用订单服务orderService.createOrder(order);
}
Redis缓存策略

为了防止缓存穿透,可以使用布隆过滤器;为防止缓存雪崩,可以设置随机过期时间。

// 缓存穿透解决方案
if (redisTemplate.opsForValue().get(key) == null) {if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("" + key, "1", 5, TimeUnit.MINUTES)) {// 查询数据库并缓存}
}
RAG系统设计

RAG系统通常包括文档向量化、索引构建、语义检索、生成引擎四个模块。

// 使用Milvus进行向量检索
VectorSearchRequest request = new VectorSearchRequest();
request.setCollectionName("docs_vector");
request.setVectors(Arrays.asList(vector));
request.setTopK(5);
List<SearchResult> results = milvusClient.search(request);
OpenTelemetry集成

OpenTelemetry支持自动采集和手动注入两种方式,适用于云原生环境。

# application.yml配置
spring:traces:exporter:otlp:endpoint: http://otel-collector:4317

技术趋势与替代方案

  • 分布式事务:除了Seata,还可以考虑使用RocketMQ事务消息或SAGA模式。
  • AI集成:LangChain4j提供了更灵活的LLM调用方式,适合复杂场景。
  • 可观测性:相比OpenTelemetry,Zipkin更适合轻量级系统。

总结

本文通过真实面试场景,展示了Java工程师在面对AI、云原生、大数据等前沿技术时应具备的知识体系和实战能力。希望读者能够从中获得启发,提升自己的技术视野和面试表现。

郑薪苦金句
  • “我这不是乱说,是‘脑洞大开’!”
  • “我的代码是‘能跑就行’,不是‘能跑得快’。”
  • “我写的系统是‘看起来很牛,实际上很菜’。”
技术幽默时刻
  • 面试官:“你有没有考虑过缓存穿透?”
  • 郑薪苦:“我直接把缓存删了,这样就不会穿了。”
  • 面试官:“……”
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