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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。