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，请先自我介绍。

小曾（自信）：您好，我是小曾，5年Java开发经验，精通Spring Boot、Spring Cloud，做过电商、内容社区项目，对微服务架构比较熟悉。

第一轮提问：电商场景基础

面试官： 某电商平台需要处理高并发订单，你会如何设计系统架构？

小曾： 会用Spring Cloud搭建微服务，用Redis缓存热点数据，订单服务用分布式锁，数据库用分库分表。

面试官： 具体分表方案是什么？如何保证事务一致性？

小曾： 按商品ID分表，用分布式事务框架比如Seata。

面试官： Seata的分布式事务原理了解吗？

小曾（含糊）： 大概是两阶段提交？

面试官： 还会使用哪些中间件？如何处理消息积压？

小曾： Kafka做异步通知，用消费者组保证不丢消息。

第二轮提问：微服务治理

面试官： 微服务间如何实现服务发现？

小曾： Eureka或Consul，配合OpenFeign调用。

面试官： 如何处理服务雪崩？

小曾： 用Resilience4j做熔断限流。

面试官： 熔断器具体实现机制是什么？

小曾（尴尬）： 应该是快速失败，但细节不太清楚。

面试官： 还用过哪些构建工具？对比Maven和Gradle？

小曾： 都用过，Gradle更灵活。

第三轮提问：AI与大数据

面试官： 电商平台需要实现AI客服，你会如何接入大模型？

小曾： 用Spring AI封装，调用OpenAI API。

面试官： 如何处理AI幻觉问题？

小曾（紧张）： 应该用检索增强生成吧？具体方案没细研究。

面试官： 客户数据如何存储？

小曾： Elasticsearch索引，用Redis缓存热词。

面试官： 如何保证数据安全？

小曾： Spring Security加JWT认证。

面试官（总结）： 你的基础不错，但AI和复杂架构设计需加强。回去等通知吧。

答案解析：

1. 电商高并发架构

   • 分表分库：按商品ID或用户ID分表，避免单表过亿数据。
   • 分布式事务：Seata支持本地TCC、SAGA、AT模式，解决跨服务数据一致性问题。
   • 缓存策略：Redis缓存商品详情、秒杀库存，热点数据先查缓存。

2. 微服务治理

   • 服务发现：Eureka需要定时心跳，Consul支持健康检查自动剔除故障节点。
   • 熔断器：Resilience4j的Hystrix依赖Spring Cloud Alibaba，本地调用时用Fallback兜底。
   • 构建工具：Gradle依赖传递更智能，Maven适合传统项目。

3. AI客服接入

   • Spring AI：封装OpenAI SDK，通过ChatCompletion API实现对话。
   • 幻觉处理：RAG架构用企业文档增强大模型，结合向量数据库（如Milvus）检索相关知识。
   • 数据安全：JWT加密Payload，Spring Security配置权限拦截器，敏感信息用AES加密。

小白学习要点：

• 传统项目用Maven，微服务推荐Gradle+Spring Cloud Alibaba。
• Kafka需配置分区和副本，保证消息可靠性。
• AI场景优先学习Spring AI，结合检索增强生成解决幻觉问题。
• 复杂设计需补充源码阅读（如Seata实现）。