互联网大厂Java面试故事：从微服务架构到AI应用落地全栈技术点解析

互联网大厂Java面试故事：从微服务架构到AI应用落地全栈技术点解析

场景设定

主角蔡徐鸡是一名略带幽默的Java求职者，面对严肃的大厂面试官，开启了属于他的三轮技术面试。问题从微服务架构、金融风控到AI智能客服场景层层递进。

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第一轮：微服务与高并发电商业务

面试官：蔡徐鸡，假设你负责一个电商商品服务，如何用Spring Boot和Spring Cloud来设计商品的增删改查API？

蔡徐鸡：这个我很熟！用Spring Boot搭Controller，Service和Repository三层架构，数据库用MyBatis，接口文档Swagger，微服务用Spring Cloud，服务注册用Eureka，调用用OpenFeign！

面试官：很好。如果服务需要水平扩展，如何保障会话状态？

蔡徐鸡：可以把Session放到Redis里，分布式Session！

面试官：不错。如果商品高并发秒杀，如何防止超卖和保证一致性？

蔡徐鸡：额，分布式锁？可以用Redisson吧，也可以用消息队列Kafka削峰。

面试官：有思路。最后，如何监控服务运行状态？

蔡徐鸡：用Micrometer配Prometheus，Grafana画图，日志用Logback！

面试官：很好，考虑得很全面。

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第二轮：支付与金融风控场景

面试官：支付接口安全要求高，如何设计一个安全的支付API？

蔡徐鸡：必须用HTTPS，接口要有JWT认证，权限用Spring Security，敏感信息加密用Bouncy Castle！

面试官：支付订单如何防止重复提交？

蔡徐鸡：加个唯一Token，幂等校验！

面试官：支付成功后要异步推送通知，如何设计？

蔡徐鸡：可以用RabbitMQ异步发消息，让消费者去通知业务系统。

面试官：很好。如果订单量激增导致MQ堆积怎么优化？

蔡徐鸡：呃，可以多加点消费者线程，或者扩机器……再加个限流？

面试官：还需进一步了解消息积压的治理。

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第三轮：AI智能客服与RAG企业问答

面试官：公司上线了AI智能客服，需要支持上下文记忆和企业知识问答，如何实现？

蔡徐鸡：可以接Spring AI，聊天记忆存Redis，知识可以放到Milvus向量库，用RAG增强！

面试官：AI问答如何防止幻觉输出？

蔡徐鸡：……多检索点文档？或者人工审核下？

面试官：需要结合RAG方案和输出可控策略。那如何监控AI服务质量？

蔡徐鸡：监控可以接Prometheus，日志多打点，关键操作加埋点！

面试官：思路对。今天面试到这里，回家等通知吧。

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重点问题与答案详解

1. 微服务与高并发架构

• 业务场景：电商商品服务，面向高并发用户请求。
• 技术点：Spring Boot三层架构、Spring Cloud微服务、Eureka服务注册、OpenFeign远程调用、Redis分布式Session、Redisson分布式锁、Kafka削峰、Micrometer/Prometheus/Grafana监控。
• 知识关键：微服务拆分、无状态服务、分布式锁与消息队列保障一致性、全链路监控。

2. 金融支付与风控

• 业务场景：支付安全与高稳定性处理。
• 技术点：HTTPS安全传输、JWT认证、Spring Security权限、Bouncy Castle加密、幂等Token、RabbitMQ异步通知、消息堆积优化。
• 知识关键：安全认证、数据加密、幂等性、消息队列解耦与扩展能力。

3. AI智能客服与企业RAG方案

• 业务场景：智能客服、企业知识问答。
• 技术点：Spring AI大模型调用、Redis存会话上下文、Milvus向量数据库、RAG检索增强生成、Prometheus监控。
• 知识关键：大模型API集成、上下文存储、向量检索、RAG防幻觉、AI服务监控。

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本故事覆盖了微服务、电商高并发、支付风控、AI智能客服等主流大厂场景，详细剖析了面试问题及对应技术实现方案，助力初学者系统梳理大厂Java面试知识点。