互联网大厂Java面试实录：从Spring Boot到分布式缓存与AI场景-优快云博客

互联网大厂Java面试实录：从Spring Boot到分布式缓存与AI场景

主角蔡徐鸡是一名自信又略带幽默的求职者，前来面试某知名互联网大厂Java开发岗。严肃的面试官准备从常规开发到AI与分布式大数据场景层层递进考察。

面试官：蔡徐鸡，我们公司有一个大型内容社区，日活用户百万级。请问，你如何设计一个基于Spring Boot的高并发帖子发布接口？

蔡徐鸡：那肯定先用Spring Boot Controller接收请求，参数校验用Hibernate Validator，然后Service层处理业务，最后用MyBatis写入数据库，数据库连接池我选HikariCP！

面试官：很好，那发布接口如何保证数据一致性，避免出现脏数据？

蔡徐鸡：呃……加点锁？或者用事务？反正Spring有@Transactional，能保证一致性！

面试官：不错，至少知道要用事务。最后，接口如何做性能监控和追踪？

蔡徐鸡：我会集成Micrometer和Prometheus，日志用Logback，链路追踪嘛，可以接Jaeger！

面试官：很棒，业务监控和链路追踪都考虑到了。

面试官：假设我们有一个秒杀系统，用户高并发抢购商品，如何用Redis设计库存扣减方案？

蔡徐鸡：用Redis的decr命令原子扣减库存，操作简单，性能贼高！

面试官：缓存和数据库如何保证一致性，万一Redis挂了怎么办？

蔡徐鸡：……这个……可以双写？或者定时同步？反正不能让它挂太久。

面试官：你需要了解更多一致性保障方案，比如消息队列Kafka做削峰填谷，Redis和数据库异步一致性。

面试官：如果商品热点数据频繁被访问，如何防止缓存雪崩？

蔡徐鸡：多设置点过期时间？还可以用Caffeine搞本地缓存……

面试官：思路对，可以用不同的过期时间和多级缓存。

面试官：现在公司上线了AIGC智能写作产品，要求实现聊天问答和上下文记忆，后端如何实现？

蔡徐鸡：呃……调用AI接口？用Spring AI？记忆可以……Redis？

面试官：具体点，怎么管理会话上下文？怎么防止AI产生幻觉？

蔡徐鸡：……可以，可以用Redis存上下文，幻觉就……多训练模型呗？

面试官：你需要学习RAG方案，比如用向量数据库（Milvus/Chroma）存储知识，检索增强生成。

面试官：最后，AIGC服务如何保障安全和合规？

蔡徐鸡：加个JWT？OAuth2？多加点认证和日志安全呗！

面试官：基本思路对，但还要考虑内容审核、模型输出可控。

面试官：你有基础，部分场景还需加强理解，回去等通知吧。

业务场景：内容社区UGC，支持百万级用户并发发帖。
技术点：Spring Boot Controller接入、参数校验（Hibernate Validator）、Service分层、MyBatis持久化、HikariCP连接池、事务管理（@Transactional）、性能监控（Micrometer/Prometheus）、日志与链路追踪（Logback/Jaeger）。
知识点：
- Controller层接收请求，解耦业务与网络。
- 使用参数校验拦截无效数据。
- 事务防止并发写入时出现数据不一致。
- Micrometer+Prometheus做实时性能监控。
- 日志、链路追踪帮助定位问题。

业务场景：AI聊天、智能问答、对话记忆。
技术点：Spring AI、会话上下文存储（Redis/向量数据库）、RAG（检索增强生成）、安全（JWT/OAuth2）、内容审核。
知识点：
- Spring AI集成大模型API。
- Redis或向量数据库存上下文，提升会话体验。
- RAG方案防止AI幻觉，提升答案准确性。
- JWT、OAuth2保护接口安全。
- 内容审核与模型可控保障合规性。