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场景：互联网大厂Java面试现场

面试官（严肃）：小曾，请先简单介绍下你在电商场景的项目经验。

小曾（自信）：我在某电商公司做过一个订单系统，用Spring Boot和MyBatis，支持高并发下单。

面试官（点头）：不错，那谈谈你如何解决高并发下数据库连接池耗尽的问题？

小曾（思考）：我们用了HikariCP，调大了最大连接数，还加了限流。

面试官（追问）：具体参数怎么设置的？有没有做压测验证？

小曾（支支吾吾）：呃…大概是1000个连接，压测…好像没细测…

第一轮提问结束，面试官示意继续。

第二轮：微服务与消息队列

面试官：你们订单系统怎么实现分布式事务的？

小曾：用了Seata，分布式锁…

面试官：那具体是TCC还是SAGA模式？补偿方案怎么设计？

小曾（尴尬）：呃…SAGA，补偿是定时任务查冗余订单…

面试官（冷笑）：定时任务能解决所有问题？

小曾（慌忙）：我们…还加了Redis缓存…

面试官：很好，那谈谈Kafka的消费者如何保证数据不丢失？

小曾：acks=1，带幂等性…

面试官：分区数和副本数怎么设置的？

小曾（沉默）…

第三轮：AIGC与大数据

面试官：现在很多电商用AIGC生成商品描述，你了解Spring AI吗？

小曾（惊讶）：好像…听过，是结合大模型的框架？

面试官：你们项目用过哪些LLM？

小曾（犹豫）：客户用的是…OpenAI的API…

面试官：那怎么处理AI幻觉问题？

小曾（摇头）：这个…好像没太关注…

面试官（叹气）：小曾，你技术基础不错，但复杂场景经验不足。回去等通知吧。

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详细答案解析（小白必看）：

1. 电商高并发解决方案

   • 业务场景：双十一订单秒杀需处理10万+请求/秒
   • 技术点：
     • HikariCP优化：设置池大小为CPU核数×2+1，最小/最大连接2000，超时30秒
     • 限流：Spring Cloud Gateway配合令牌桶算法
     • 缓存：Redis本地缓存热点数据，TTL设为5分钟
   • 压测工具：JMeter模拟10万并发用户

2. 分布式事务（Seata）

   • 业务场景：订单-支付-库存需原子操作
   • 技术选型：
     • TCC模式：每个服务提供Confirm/Cancel接口
     • SAGA模式：补偿依赖业务幂等（如查重）
     • 补偿策略：定时任务+Redis锁避免死循环

3. Kafka数据一致性

   • acks=1：保证写入成功，但Broker重启可能丢失数据
   • 幂等性：开启幂等性，每个请求分配唯一ID
   • 副本数：至少3副本，跨机房部署（如1主2从，ISR=2）

4. Spring AI应用

   • 商品描述生成：
     • 模型选择：OpenAI GPT-4（API调用）或本地部署Ollama
     • 幻觉处理：
       • RAG架构：结合企业文档检索（Elasticsearch）
       • 提示工程：用few-shot提供模板约束输出格式
   • 客户端实现：

     @SpringAIModel  
     public String generateDescription(String keywords) {  return aiClient.generateText("生成商品描述：" + keywords);  
     }  
     

5. 其他关键点

   • WebSocket：电商直播实时推流用Spring WebSocket实现
   • R2DBC：替代JDBC，提升JVM内存效率（如Spring Data R2DBC）
   • AI工具调用：通过MCP协议动态加载外部工具（如天气API）

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总结：
小曾的技术短板在于缺乏复杂场景落地经验，尤其是AI与大数据结合的项目。面试官通过电商场景层层递进，最终暴露其理论不足。小白学习启示：

1. 技术深度要结合业务场景（如Kafka压测数据）
2. 复杂问题要分步骤回答（如分布式事务先提模式再谈补偿）
3. AI领域需关注幻觉等工程问题

（全文完）