互联网大厂Java面试实录：Spring Boot、微服务与AI场景全解

互联网大厂Java面试实录：Spring Boot、微服务与AI场景全解

故事场景

谢飞机是一名互联网大厂Java求职者，面试官严肃认真，谢飞机则有些“水货”但又不失幽默。面试场景涵盖电商、AI大数据、内容社区三个典型业务领域。

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第一轮：电商场景——订单系统与微服务架构

面试官：

1. 请简述Spring Boot在电商订单系统中的应用场景，以及为何选择Spring Boot？
2. 如何设计商品库存的分布式锁机制？用Redis实现有哪些注意点？
3. 订单服务如何实现高可用？涉及哪些架构组件？

谢飞机：

1. Spring Boot用起来很方便，写代码快，启动快，电商我觉得大家都用它……（面试官微笑，点头鼓励）
2. Redis可以setnx嘛，不让大家抢着卖，应该没啥坑吧……（面试官眼神锐利）
3. 高可用就……用集群吧，服务多点，挂了还能顶上。

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第二轮：AI大数据场景——用户画像与智能推荐

面试官：

1. 用户画像推荐系统中，如何用Kafka和Spark进行数据流处理？
2. Spring AI与RAG结合在智能客服场景如何落地？
3. 如果需要将用户行为数据存入Elasticsearch，如何进行数据建模？
4. 如何保证大数据链路的数据一致性和高可用？

谢飞机：

1. Kafka就是消息队列，Spark拿来处理，写写消费就行了……（面试官轻咳，继续引导）
2. Spring AI能做问答，RAG能查资料，合起来就是智能客服……（面试官点头，补充细节）
3. Elasticsearch就建个索引，字段随便来点……（面试官微笑，继续追问）
4. 多用点分布式组件，挂了还能重启嘛。

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第三轮：内容社区与UGC——高并发与安全风控

面试官：

1. UGC内容社区，如何用Spring Security和JWT实现用户鉴权？
2. 高并发评论系统如何优化数据库性能？
3. 你会用哪些缓存技术提升UGC响应速度？
4. 在内容审核业务中，如何结合AI和传统规则引擎？
5. 如何监控UGC系统的异常与性能？

谢飞机：

1. Spring Security加JWT，登录发个Token，后面都靠它……（面试官赞许）
2. 数据库分表分库，索引搞一搞……（面试官鼓励继续说明）
3. Redis啊，大家都用它，速度快……（面试官继续引导）
4. AI可以自动审，规则可以补漏……（面试官微笑）
5. 用点日志，ELK，Grafana什么的。

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面试官总结：你基础还可以，有些地方还需加强，回去等通知吧！

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技术业务场景与答案详解

电商场景——Spring Boot与微服务架构

• Spring Boot：简化配置，快速开发RESTful服务，易于与Spring Cloud集成实现微服务。电商订单系统常用其构建，支持高并发和易扩展。
• Redis分布式锁：采用setnx（SET if not exists）实现互斥，需注意锁超时释放及续约机制，防止死锁与误删。
• 高可用架构：服务注册与发现（Eureka/Consul）、负载均衡（Nginx/Spring Cloud LoadBalancer）、数据备份与集群部署保障系统稳定。

AI大数据场景——智能推荐与数据链路

• Kafka+Spark数据流处理：Kafka负责消息队列，Spark Streaming消费数据并进行实时计算，适用于用户行为分析与推荐。
• Spring AI与RAG：Spring AI集成LLM模型，RAG实现检索增强生成，智能客服场景可自动问答与知识库查询。
• Elasticsearch建模：定义索引、分片、字段类型，合理设置映射提高检索效率。
• 数据一致性与高可用：分布式事务、消息幂等处理、数据副本与高可用集群设计。

内容社区UGC——高并发与安全风控

• Spring Security+JWT鉴权：用户登录获取JWT，后续请求通过Token鉴权，简化会话管理且安全性高。
• 数据库优化：分库分表、索引优化、读写分离提升性能。
• 缓存技术：Redis、Ehcache等提升热点数据读写速度，降低数据库压力。
• AI与规则引擎审核：AI模型自动识别违规内容，规则引擎（如Drools）补充人工制定规则，确保内容安全。
• 监控运维：ELK Stack日志分析、Grafana可视化监控、Prometheus性能采集及时发现异常。

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结语

通过本次面试实录，大家可见互联网大厂Java面试不仅考察基础知识，更关注实际业务场景的技术落地与系统架构。希望小白们能结合场景深入学习，不断提升！