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场景：互联网大厂Java后端面试

面试官（严肃）：小曾，请简单介绍下你在Spring Boot项目中的角色和主要职责。

小曾（自信）：我主要负责用户模块的开发，用了Spring Security做认证授权，数据库是MySQL+MyBatis。

面试官（点头）：不错，能具体说说你如何处理高并发场景下的JWT令牌缓存问题吗？

小曾（犹豫）：呃...应该用Redis吧？但具体实现细节不太清楚...

面试官（微笑）：很好，JWT缓存确实需要考虑TTL和分布式锁。假设你要为电商秒杀系统设计微服务，你会选择哪些技术组件？

小曾（兴奋）：我会用Spring Cloud Alibaba+Kafka做异步下单，数据库用Redis+分库分表...

第一轮提问（电商秒杀场景）

1. 如何解决秒杀接口的数据库雪崩问题？（提示：可结合MyBatis级联查询优化）
2. Spring Security的OAuth2授权流程中，哪些参数需要加密传输？
3. Kafka消费者如何实现幂等性？
4. 微服务调用链路追踪会用到哪些工具？
5. 分布式事务解决方案中，TCC与Seata的区别是什么？

小曾（磕磕巴巴）：数据库雪崩我会加Redis缓存...OAuth参数好像有client_id...幂等性需要业务ID去重...TCC是七层架构...

面试官（递话术）：你回答得有亮点，但需要系统化。先回家准备下，下周三来面试更深入的技术环节。

第二轮提问（内容社区AIGC场景）

1. 如何将用户行为数据实时注入Hadoop集群？
2. Spark SQL的DataFrame如何优化join操作？
3. 为何AIGC应用需要向量数据库？
4. Spring AI如何接入OpenAI模型？
5. 如何设计AIGC内容审核的Bypass机制？

小曾（慌张）：Hadoop...我用过HDFS命令...向量数据库是用于相似度搜索...Spring AI需要API密钥...Bypass？可能需要人工审核？

面试官（摇头）：向量检索需要理解余弦相似度算法。下周见，别忘了复习Kubernetes客户端。

第三轮提问（AI大模型系统设计）

1. 如何解决AI大模型的多轮对话上下文丢失问题？
2. Redis与Milvus在向量存储上的性能差异？
3. Spring AI Agent如何处理工具执行失败？
4. RAG检索增强生成需要哪些数据预处理步骤？
5. 如何避免AI幻觉导致的推荐错误？

小曾（沉默）：我...我需要回去查资料...

面试官（严肃）：回去准备吧。我们关注技术深度和架构思维，下周三见。

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答案解析（小白学习版）

第一轮答案

1. 数据库雪崩解决方案

   • 读缓存+写队列：秒杀请求先走Redis缓存（设置短TTL），热点数据同步到Kafka，后台异步更新MySQL
   • 分库分表：按商品ID哈希分表，降低单表压力
   • MyBatis优化：使用@SelectProvider动态SQL避免全表查询，批量操作减少数据库交互

2. OAuth2参数加密

   • client_secret需要HTTPS传输，JWT令牌可使用HMAC SHA256算法签名
   • JWT payload中不要存敏感信息，通过服务端解码验证

3. Kafka幂等性实现

   • 开启幂等性配置：acks=all, transactional.id
   • 消费者幂等器：Redis存储操作ID，或使用Spring Cloud的@RequestHeader传递唯一标识

4. 调用链路追踪

   • Spring Cloud Sleuth+Zipkin：添加@SpanId注解生成Trace ID
   • 分布式链路：Dubbo的traceId传递机制

5. TCC与Seata区别

   • TCC是七层架构（尝试-补偿），Seata是四层（业务-数据-中间件-全局）
   • Seata支持多种数据库，TCC需要实现所有补偿接口

第二轮答案

1. Hadoop实时数据注入

   • Flink+kafka-streams：2秒延迟数据流入HDFS
   • Spark Structured Streaming：微批处理模式

2. Spark SQL优化

   • broadcast小表join大表（<500MB）
   • Cache DataFrame（@Cache）或持久化到HBase

3. 向量数据库必要性

   • 传统索引无法处理语义相似度（如"苹果"与"水果"）
   • Milvus支持LSH近似搜索，Redis需要第三方扩展

4. Spring AI接入OpenAI

   @Bean
   public OpenAIClient aiClient() {return OpenAIClient.builder().apiKey("your-key").build();
   }
   

   • 需处理流式响应（StreamingResponse）

5. AIGC审核Bypass机制

   • 人工标注高危样本训练检测器
   • 设置置信度阈值（>0.9时触发人工复核）

第三轮答案

1. 上下文丢失解决方案

   • Redis存储会话ID+对话历史（Lru过期）
   • Spring AI的Memory组件支持JSON序列化上下文

2. 向量存储性能差异

   • Milvus：支持索引优化（IVF+HNSW）
   • Redis：需要geospatial索引或第三方扩展

3. 工具执行失败处理

   @SpringBootApplication
   public class AgentApp {@Beanpublic ToolExecutor executor() {// 重试策略+超时控制return new RetryExecutor();}
   }
   

4. RAG预处理步骤

   • 文档切分（SentencePiece）
   • 向量化（BERT模型）
   • Faiss索引构建

5. AI幻觉避免

   • 限制生成文本长度（max_tokens）
   • 增加事实核查模块（如搜索引擎）

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