Java全栈面试实录：从电商支付到AI大模型的手艺栈深度解析

场景：互联网大厂Java后端开发面试

面试官（严肃）：小曾，请先便捷介绍下你过往的计划经验。

小曾（自信）：我参与过两个大型项目，一个是电商平台，另一个是内容社区系统。电商平台主要涉及订单支付、库存管理、优惠券等特性；内容社区则包含用户发布内容、点赞评论、推荐算法等模块。

第一轮提问：电商支付框架工艺栈

面试官：电商支付系统对性能和安全性要求极高，你如何设计高并发的订单支付模块？

小曾：我使用了Spring Boot框架，通过异步处理订单来提升性能。数据库层用了MyBatis+Redis缓存，减少库存查询压力。

面试官（点头）：不错，Redis缓存设计合理。那如果遇到分布式事务场景，你会选择哪种方案？

小曾（挠头）：该…我之前项目用Spring Cloud的Seata框架，但具体细节不太清楚…

面试官：Seata是2PC协议的分布式事务解决方案，适合强一致性场景。假设需要最终一致性，能够结合Kafka消息队列建立补偿事务。

面试官：支付系统安全性如何保障？

小曾：用了Spring Security+JWT进行接口认证，支付接口加了HTTPS。

面试官：很好。最后，如果环境必须支持跨境支付，你会如何扩展技术栈？

小曾（尴尬）：呃…这个我考虑过，可能必须接入第三方支付网关…

第二轮提问：内容社区系统技术栈

面试官：内容社区需要处理高并发访问和实时推荐，你如何优化系统性能？

小曾：我用了Spring WebFlux响应式编程处理长连接，数据库加了分库分表，缓存用了Ehcache+Hazelcast。

面试官：WebFlux性能确实优秀。那如果社区需要引入AI推荐算法，你会如何设计？

小曾：这个…我看过一些资料，可能需要用Elasticsearch做用户行为分析，之后配合机器学习模型…

面试官：正确。Spring AI可以简化AI集成，通过RAG（检索增强生成）技术实现实时推荐。

面试官：社区框架用户量激增时，如何保证内容质量？

小曾：我设计了举报机制和审核队列，用了消息队列处理审核任务。

面试官：最后，如果需要支撑直播功能，你会选择哪个Web框架？

小曾：可能用Quarkus，它的性能特别适合实时场景。

第三轮提问：AI大模型应用场景

面试官：现在大厂都在做AIGC，你如何将AI技术整合到现有平台中？

通过小曾（兴奋）：我最近在研究Spring AI，能够用它快速接入大模型API，比如OpenAI的Embedding模型！

面试官：很好。假设你要开发智能客服框架，你会如何设计？

小曾：用RAG科技结合企业文档问答，先用向量数据库（比如Milvus）存文档向量，通过语义检索匹配问题，再用Agent框架实现应用调用…

面试官：思路清晰。但AI大模型存在幻觉问题，你如何规避？

小曾（慌张）：该…可能需要人工审核吧…

面试官：行结合Retrieval-Augmented Generation技巧，用知识库约束模型输出。

面试官：最后一个问题，如果用AI技术重构电商平台搜索功能，你会如何设计？

小曾：用向量数据库存商品特征向量，通过语义检索替代传统关键词搜索…

面试官（微笑）：回答得不错。回去等通知吧。

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问题答案解析（适合小白学习）

第一轮：电商支付系统

1. 高并发订单处理：
   • 技能点：Spring Boot异步处理（@Async）、Redis缓存库存、R2DBC减少数据库连接开销
   • 业务场景：电商平台秒杀场景，通过异步消息队列（Kafka）解耦库存扣减和支付流程
2. 分布式事务：
   • 技术点：Seata分布式事务（2PC）、Kafka补偿事务
   • 业务场景：跨多个数据库的订单支付流程，确保数据一致性
3. 安全性设计：
   • 技能点：Spring Security拦截器、JWT令牌认证、HTTPS加密传输
   • 业务场景：支付接口需要防止未授权访问，用JWT实现无状态认证

第二轮：内容社区系统

1. 性能优化：
   • 技术点：Spring WebFlux响应式编程、分库分表（ShardingSphere）、Ehcache本地缓存+Hazelcast分布式缓存
   • 业务场景：社区首页动态加载，通过缓存减少数据库压力
2. AI推荐算法：
   • 技术点：Spring AI+RAG、Elasticsearch用户行为索引、机器学习模型（协同过滤）
   • 业务场景：根据用户浏览历史推荐内容，结合知识库提升推荐准确性
3. 实时直播功能：
   • 技术点：Quarkus容器化部署、WebSocket实时通信、Redis Pub/Sub消息推送
   • 业务场景：直播弹幕实时显现，用Quarkus高并发特性支持10万+用户同时在线

第三轮：AI大模型应用

1. 智能客服平台：
   • 技术点：Spring AI+RAG、Milvus向量数据库、Agent框架（工具调用标准化）
   • 业务场景：企业文档智能问答，通过检索增强生成技能约束模型输出
2. AI幻觉规避：
   • 技术点：RAG+知识库约束、人工审核、Embedding模型（OpenAI/Ollama）
   • 业务场景：避免AI客服编造不存在的产品信息，用知识库约束模型回答范围
3. AI搜索重构：
   • 技术点：向量数据库（Milvus）、语义检索（BERT模型）、Embedding特征提取
   • 业务场景：用向量表示商品属性，通过语义相似度替代传统关键词匹配，提升搜索召回率