大厂Java面试实战：微服务电商、分布式缓存与AI客服全场景深度解析

大厂Java面试实战：微服务电商、分布式缓存与AI客服全场景深度解析

故事情境

蔡徐鸡，一位乐观幽默但技术略显水的Java程序员，来到互联网大厂参加面试。面试官问题严谨，场景涉及电商微服务、支付风控、AI智能客服。

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第一轮：电商微服务架构

面试官：我们有一个大型电商平台，如何用Spring Boot和Spring Cloud设计商品微服务？

蔡徐鸡：用Spring Boot搭建三层架构，Controller、Service、Repository，数据库用MyBatis，Eureka注册中心，OpenFeign远程调用，Maven管理依赖，Swagger写API文档！

面试官：高并发下，如何保证商品下单接口的性能和一致性？

蔡徐鸡：库存放Redis，decr原子扣减，分布式锁用Redisson，Kafka削峰填谷！

面试官：服务如何监控？

蔡徐鸡：Micrometer配Prometheus，Grafana画图，日志用Logback，链路追踪Jaeger！

面试官：不错，继续。

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第二轮：支付与金融风控

面试官：你如何设计安全可靠的支付接口？

蔡徐鸡：HTTPS传输，Spring Security做认证，JWT发Token，Bouncy Castle加密敏感数据。

面试官：支付接口如何实现幂等？

蔡徐鸡：生成唯一Token做幂等校验，防止重复扣款！

面试官：订单成功后如何异步通知下游？

蔡徐鸡：RabbitMQ、Kafka消息队列，异步解耦！

面试官：消息积压怎么办？

蔡徐鸡：可以多加消费者线程……限流？

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第三轮：AI智能客服与企业知识问答

面试官：AI智能客服需支持多轮对话和知识问答，后端如何设计？

蔡徐鸡：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检索增强生成！

面试官：AI如何防止幻觉输出？

蔡徐鸡：呃……多查知识库，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。

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重点技术问题与详细答案

1. 电商微服务高并发场景

• 场景说明：商品服务微服务化，需应对高并发下单。
• 技术点：Spring Boot三层架构、Spring Cloud、Eureka、OpenFeign、MyBatis、Redis原子扣减、Redisson分布式锁、Kafka削峰、Micrometer+Prometheus+Grafana监控、Jaeger链路追踪。
• 解析：微服务拆分、Redis缓存+分布式锁防超卖，Kafka消息队列抗流量冲击，监控和追踪提升稳定性。

2. 金融支付风控与消息异步

• 场景说明：支付与风控，需安全、幂等、异步解耦。
• 技术点：HTTPS、Spring Security、JWT、Bouncy Castle、幂等Token、RabbitMQ/Kafka、消息限流。
• 解析：多重安全认证，接口幂等防重复，消息队列解耦异步通知，限流和消费者扩容应对积压。

3. AI智能客服与知识问答

• 场景说明：AI客服需多轮会话与知识检索。
• 技术点：Spring AI、Redis存会话、Milvus向量数据库、RAG检索增强、Prometheus监控、JWT安全。
• 解析：AI集成需保存上下文，RAG结合知识库降低幻觉，监控保障健康，JWT保护接口安全。

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总结

本面试故事涵盖电商微服务、金融风控、AI客服三大典型场景，技术难点和解法均有详解，帮助初学者梳理大厂Java面试高频知识点。