场景：互联网大厂Java面试

面试官（严肃）：小曾，请先自我介绍，并谈谈你对Java全栈的理解。

小曾（搓手）：您好，我是小曾，一个热爱Java的程序员。Java全栈就是能写前后端，会数据库，懂分布式...（卡顿）具体来说...

面试官（打断）：别卡顿，直接说Spring Boot和Spring Cloud的区别。

小曾：Spring Boot简化了Spring配置，Spring Cloud是微服务框架，包含服务注册（Eureka/Consul）、网关（Zuul）、熔断（Resilience4j）...（突然自信）我做过一个电商微服务，用了Spring Cloud Alibaba！

第一轮提问

面试官：我们正在做内容社区，需要高并发UGC功能，你会如何设计？

小曾：用Spring WebFlux处理异步写入，数据库用MySQL+Redis缓存...（挠头）消息队列选Kafka吧？但高并发怎么防数据重复？

面试官：假设每天UGC量1000万，你会用哪些缓存策略？

小曾：Redis分片缓存热点数据，冷数据用Ehcache本地缓存...（被打断）哦对了，要加分布式锁！

面试官：社区需要秒级推荐，你会用哪些AI技术？

小曾：推荐系统啊...（慌乱）用协同过滤？或者...（眼神飘忽）好像有叫什么...（面试官摇头）

第二轮提问

面试官：我们正在开发AIGC应用，需要集成大模型API，你会怎么架构？

小曾：用Spring AI集成OpenAI，用JWT认证...（突然兴奋）对了，要加会话缓存！但怎么处理模型幻觉问题？

面试官：用户上传文档后，如何快速检索相似内容？

小曾：用Elasticsearch吧？索引文档向量，然后...（沉默）向量怎么算来着？

面试官：假设要扩展多模态输入，你会怎么设计？

小曾：用Gradio做前端界面？但后端怎么整合...（面试官叹气）

第三轮提问

面试官：支付场景需要毫秒级事务，你会用哪些技术？

小曾：Spring Transaction管理事务，数据库用MySQL InnoDB...（突然想到）但跨机房怎么保证一致性？

面试官：如何监控AI服务性能？

小曾：用Micrometer+Prometheus，但AI模型的指标怎么定义？

面试官：假设用户投诉AI生成重复内容，你会排查哪些环节？

小曾：检查Redis缓存过期策略？或者...（卡顿）可能是模型参数没调好？

面试官（疲惫）：小曾，你回去等通知吧。

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答案解析

1. 内容社区UGC设计

   • 技术点：Spring WebFlux实现异步写入，MySQL分表+Redis缓存解决高并发，Kafka削峰填谷防雪崩，分布式锁（如Redisson）防数据重复。
   • 业务场景：高并发场景下，需结合缓存+消息队列+事务保证数据一致性。

2. AIGC推荐系统

   • 技术点：Spring AI集成OpenAI API（需JWT认证），Redis缓存会话信息，向量数据库（如Milvus）存储语义向量，Elasticsearch检索相似内容。
   • 难点：AI幻觉问题需通过RAG（检索增强生成）缓解，模型参数调优（如Prompt Engineering）和向量召回策略是关键。

3. 支付场景事务

   • 技术点：Spring Transaction + MySQL InnoDB实现本地事务，分布式事务可考虑Seata或TCC模式，跨机房一致性用Raft协议（如Kafka）。
   • 排查思路：优先检查数据库锁超时，其次确认消息队列幂等性，最后分析模型延迟。

小白学习建议

1. 传统Java栈先掌握Spring Boot+Spring Cloud+JPA，再看消息队列（Kafka/RabbitMQ）。
2. AI部分从Prompt Engineering开始，逐步学习向量数据库（Milvus）和RAG架构。
3. 每个技术点都需结合业务场景练习，如用Redis缓存热点推荐数据。

（全文完）