Java全栈面试实录：从Spring Boot到AI大模型的深度解析

场景：互联网大厂Java后端面试

面试官（严肃）：小曾，请简要介绍下你熟悉的技术栈。
小曾（自信）：我熟Spring Boot、Spring Cloud，数据库用MySQL和Redis，还做过消息队列Kafka。
面试官（点头）：不错，能结合业务场景谈谈你处理过的高并发问题吗？
小曾（挠头）：呃……大概就是用Redis缓存，然后加锁……

第一轮提问

面试官：假设你要开发一个高并发电商秒杀系统，你会怎么设计？
小曾：秒杀需要分布式锁，我用Redis实现。库存用Redis计数，防止超卖……
面试官（微笑）：很好，那如何处理秒杀后的订单数据同步？
小曾（犹豫）：这个……可能用Spring Cloud Bus广播消息？
面试官：不错，但订单失败场景呢？
小曾（慌张）：呃……可能需要补偿机制？

第二轮提问

面试官：假设你要为内容社区开发实时推荐功能，你会如何实现？
小曾：用Elasticsearch做用户画像，然后用Redis缓存……
面试官：那如何处理冷启动问题？
小曾（含糊）：大概……可能需要预热数据？
面试官：假设你用Spring WebFlux处理流式推荐，如何保证数据一致性？
小曾（沉默）……

第三轮提问

面试官：假设你要为游戏场景开发实时反作弊系统，你会用什么技术？
小曾：可能用WebSocket监听操作……
面试官：那如何检测异常行为？
小曾（结巴）：这个……可能需要机器学习模型？
面试官（摇头）：假设你用Spring Security集成OAuth2，如何处理Token刷新？
小曾（突然清醒）：用Redis存储Token，过期自动续期……

面试官（叹气）：小曾，你的基础扎实，但复杂场景经验不足。你回去等通知吧。

详细答案解析

第一轮

• 秒杀系统设计
  • 技术点：Redis分布式锁、Lua脚本原子操作、消息队列（Kafka/RabbitMQ）异步处理
  • 业务场景：
    1. 用户请求→Redis分布式锁判断库存
    2. 超卖则拒绝，成功则扣减库存→MQ通知下单服务
    3. 订单服务监听MQ→创建订单，失败则补偿回滚
• 订单同步
  • 技术点：Spring Cloud Stream绑定MQ，使用Exactly-Once语义
  • 业务场景：订单服务通过MQ发布事件，订单中心订阅处理

第二轮

• 实时推荐系统
  • 技术点：Elasticsearch用户画像、Redis场景缓存（推荐池）、Spring WebFlux流式处理
  • 冷启动方案：
    1. 新用户→默认推荐（热门内容）
    2. ETL导入初始数据→动态调整权重
• 数据一致性
  • 技术点：Spring Data Redis事务、Redis Pipeline批量操作
  • 业务场景：用户行为→缓存更新→事务批量写入，保证推荐与存储同步

第三轮

• 反作弊系统
  • 技术点：WebSocket协议分析、Resilience4j限流熔断、机器学习特征工程（用户行为向量）
  • 异常检测：
    1. 实时分析操作频率、坐标偏移等特征
    2. 模型评分→异常行为预警
• OAuth2 Token管理
  • 技术点：Redisson分布式锁、JWT黑名单机制
  • 业务场景：
    1. Token过期→客户端请求刷新→Redis存储新Token
    2. 旧Token写入黑名单，防止重放攻击

AI场景补充

• 游戏反作弊：
  • 技术点：Spring AI集成OpenAI Embedding模型
  • 实现：用户行为向量→语义相似度比对异常模式
• 文档问答系统：
  • 技术点：Milvus向量数据库、RAG检索增强生成
  • 业务场景：用户问题→向量检索文档相似项→生成答案

（注：完整答案解析包含更多技术细节，如具体代码片段、架构图等，可进一步扩展。）