互联网大厂Java面试故事:多场景高频技术全链路详解
故事背景
主角蔡徐鸡,一位幽默乐观但技术略显水的Java程序员,走进了一家知名互联网大厂。面试官严肃专业,三轮面试环环相扣,涵盖内容社区、电商风控和AI智能客服等典型业务场景。
第一轮:内容社区与UGC系统
面试官:我们有个UGC内容社区,日活百万。请你用Spring Boot与MyBatis设计一个高并发发帖接口。
蔡徐鸡:Controller收请求,参数校验用Hibernate Validator,Service处理业务,MyBatis插入数据库,连接池选HikariCP。
面试官:如果大量用户同时发帖,如何保证数据一致性?
蔡徐鸡:加@Transactional注解,遇到并发就……可以考虑分布式锁?
面试官:那接口如何做监控和链路追踪?
蔡徐鸡:Micrometer配Prometheus,Grafana画图,日志Logback,链路追踪Jaeger!
面试官:回答不错,继续加油。
第二轮:电商场景与风控
面试官:假设你负责秒杀系统,如何用Redis和Kafka防止超卖和流量冲击?
蔡徐鸡:库存放Redis,decr原子扣减,Kafka做削峰填谷,数据库用MyBatis!
面试官:如果Redis和数据库数据不一致怎么办?
蔡徐鸡:呃……可以定时同步?或者用消息队列补偿?
面试官:系统怎么防止缓存雪崩?
蔡徐鸡:不同商品设置不同过期时间,再加个Caffeine本地缓存?
面试官:有思路,继续。
第三轮:AI智能客服与企业知识问答
面试官:要实现AI智能客服支持多轮对话和知识问答,后端要怎么做?
蔡徐鸡:用Spring AI集成大模型API,对话上下文存Redis,知识库用Milvus向量数据库,RAG做检索增强生成!
面试官:AI如何防止幻觉输出?
蔡徐鸡:呃……多查查知识库,也可以人工审核?
面试官:服务如何监控和保障安全?
蔡徐鸡:Prometheus监控,JWT安全,日志多打点!
面试官:今天面试到这里,回家等通知吧!
面试重点与答案详解
1. UGC高并发场景
- 业务场景:用户并发发帖,要求高性能高一致性。
- 技术点:Spring Boot三层架构,MyBatis持久化,HikariCP连接池,Hibernate Validator参数校验,@Transactional事务保证一致性,Micrometer+Prometheus+Grafana监控,Logback日志,Jaeger链路追踪。
- 知识点:接口分层解耦,事务防止数据脏写,监控与追踪辅助故障定位。
2. 电商风控与分布式缓存
- 业务场景:秒杀高并发,库存扣减与数据一致性。
- 技术点:Redis原子扣减,Kafka削峰,Caffeine多级缓存,消息队列异步补偿,定时同步防止不一致。
- 知识点:缓存+分布式锁防止超卖,异步削峰提升系统抗压,多级缓存与定时任务防雪崩。
3. AI智能客服与RAG知识问答
- 业务场景:支持多轮对话与企业知识检索。
- 技术点:Spring AI大模型集成,Redis会话存储,Milvus向量数据库,RAG检索增强生成,Prometheus监控,JWT安全。
- 知识点:AI对话需会话存储,RAG结合知识库降低幻觉,监控与认证保障安全。
总结
本面试故事覆盖UGC社区、电商风控、AI客服三大主流场景,梳理Spring Boot、Redis、Kafka、分布式锁、向量数据库、RAG等高频技术,助力初学者系统掌握大厂Java面试核心知识点。