大厂Java面试全景剧本：微服务电商、分布式缓存与AI客服场景深度解析

故事情境

主角蔡徐鸡，乐观幽默但技术略水的Java程序员，来到互联网大厂面试。面试官专业严肃，三轮提问涵盖电商微服务、分布式缓存与AI智能客服等大厂核心技术场景。

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第一轮：微服务电商高并发架构

面试官：我们有大型电商平台，商品服务如何用Spring Boot和Spring Cloud微服务架构设计？

蔡徐鸡：用Spring Boot三层结构，Controller、Service、Repository，数据库用MyBatis，服务注册Eureka，远程调用OpenFeign，Maven管依赖，Swagger写API文档！

面试官：高并发下商品下单怎样保证性能和一致性？

蔡徐鸡：Redis存库存，decr原子扣减库存，Redisson分布式锁防超卖，Kafka削峰！

面试官：服务链路如何监控？

蔡徐鸡：Micrometer配Prometheus，Grafana画图，日志Logback，链路追踪Jaeger！

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第二轮：分布式缓存与一致性

面试官：秒杀场景如何防止Redis热点缓存雪崩？

蔡徐鸡：不同商品设置不同过期时间，加Caffeine本地缓存！

面试官：Redis和数据库数据不一致怎么办？

蔡徐鸡：呃……定时同步？Kafka消息补偿？

面试官：高并发消息队列如何防止积压？

蔡徐鸡：多加消费者线程，限流吧？

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第三轮：AI智能客服与企业知识问答

面试官：AI智能客服要多轮对话和知识问答，后端如何设计？

蔡徐鸡：Spring AI接大模型API，会话上下文存Redis，知识库用Milvus向量数据库，RAG检索增强！

面试官：AI如何防止幻觉输出？

蔡徐鸡：呃……多查知识库，人工审核？

面试官：服务监控和安全如何做？

蔡徐鸡：Prometheus监控，JWT安全，日志多打点！

面试官：今天面试到这里，回家等通知吧！

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技术场景详解与答案

1. 微服务电商高并发

• 场景：商品服务微服务化，应对高并发下单。
• 技术点：Spring Boot三层架构、Spring Cloud、Eureka、OpenFeign、MyBatis、Redis原子扣减、Redisson分布式锁、Kafka削峰、Micrometer+Prometheus+Grafana监控、Jaeger链路追踪。
• 解析：服务按领域拆分，Redis缓存与分布式锁防超卖，Kafka消息队列削峰填谷，监控链路追踪提升运维能力。

2. 分布式缓存与一致性

• 场景：高并发秒杀、热点缓存、数据最终一致性。
• 技术点：Redis缓存、Caffeine本地缓存、Kafka消息队列、定时同步、消息补偿、分布式锁。
• 解析：多级缓存防雪崩，消息队列异步解耦，定时同步/补偿保障最终一致。

3. AI智能客服与知识问答

• 场景：AI客服多轮对话、知识检索。
• 技术点：Spring AI、Redis会话存储、Milvus向量数据库、RAG检索增强、Prometheus监控、JWT安全。
• 解析：AI对话上下文需存储，RAG结合知识库降低幻觉，监控认证提升稳定性与安全。

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总结

本剧本覆盖电商微服务、缓存一致性、AI客服三大场景，详解技术难点与解法，助力初学者梳理大厂Java面试高频知识点。