大厂Java面试趣谈：从分布式秒杀、金融风控到AI智能客服核心技术全解

大厂Java面试趣谈：从分布式秒杀、金融风控到AI智能客服核心技术全解

故事引入

主角蔡徐鸡是一位略显滑稽的面试者，他来到了知名互联网大厂，准备迎接一场技术与场景交织的三轮Java面试。面试官严肃专业，问题步步深入，涵盖电商分布式、金融风控和AI智能客服等主流场景。

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第一轮：高并发电商秒杀场景

面试官：蔡徐鸡，我们有个电商平台，针对促销做秒杀活动，流量巨大。请你设计一个高并发秒杀下单接口，如何选型技术栈和保证系统稳定性？

蔡徐鸡：呃，用Spring Boot写接口，Redis抢库存，Kafka做削峰，MyBatis操作数据库，HikariCP连接池，前端限流！

面试官：不错。如何避免超卖问题？

蔡徐鸡：用Redis原子扣减库存，实在不行就加分布式锁，比如Redisson！

面试官：那消息队列消费失败如何保证数据一致性？

蔡徐鸡：可以……重试？还能写个补偿机制啥的？

面试官：有思路。系统监控怎么做？

蔡徐鸡：Prometheus、Grafana，日志用Logback，链路追踪Jaeger！

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第二轮：金融支付与风控场景

面试官：假设你负责在线支付系统，如何确保支付接口安全？

蔡徐鸡：全都要加HTTPS，用户认证用Spring Security，Token用JWT，敏感数据加密用Bouncy Castle！

面试官：订单如何做到幂等？

蔡徐鸡：生成唯一请求ID，幂等校验！

面试官：系统如何防止高频刷单和攻击？

蔡徐鸡：加限流，比如用Redis或者Guava RateLimiter。

面试官：通知下游系统用什么做异步？

蔡徐鸡：RabbitMQ，Kafka也行！

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第三轮：AI智能客服与企业知识问答

面试官：公司要上线AI智能客服，支持多轮对话和知识检索，后端如何设计？

蔡徐鸡：用Spring AI，聊天上下文放Redis，知识库用Milvus向量数据库，RAG检索增强生成！

面试官：多轮对话怎么实现上下文记忆？

蔡徐鸡：Redis存会话，或者……数据库存也行！

面试官：AI回答如何防止幻觉输出？

蔡徐鸡：呃，这个……多检索知识库？人工审核？

面试官：服务如何监控质量和安全？

蔡徐鸡：Prometheus监控，日志全打下来，关键接口加安全校验！

面试官：好的，今天就到这里，回家等通知吧！

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重点问题与场景答案详解

1. 电商高并发与消息分布式场景

• 技术点：Spring Boot、Redis原子操作、分布式锁（Redisson）、Kafka削峰、MyBatis、HikariCP、Prometheus、Grafana、Logback、Jaeger
• 业务剖析：高并发秒杀要先用Redis减少数据库压力，分布式锁避免超卖，Kafka削峰填谷。监控和链路追踪保障稳定性。

2. 支付风控安全场景

• 技术点：Spring Security、JWT、Bouncy Castle、HTTPS、幂等Token、限流（Guava/Redis）、RabbitMQ/Kafka异步通知
• 业务剖析：支付系统要加多重安全防护，接口幂等避免重复扣款，限流防刷单，异步通知解耦系统。

3. AI智能客服与知识检索场景

• 技术点：Spring AI、Redis会话存储、Milvus向量数据库、RAG检索增强、Prometheus监控
• 业务剖析：AI客服多轮对话靠Redis存上下文，知识库用向量数据库检索，RAG防止幻觉输出，Prometheus保障服务质量。

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总结

本次面试涵盖了大厂常见的高并发、电商支付、AI客服等场景，问题层层深入，涵盖Java后端与AI集成常见技术与业务方案。希望帮助大家理清大厂Java面试的业务逻辑和技术选型！