大厂Java面试故事：微服务电商、缓存、AI客服场景高频技术全解

大厂Java面试故事：微服务电商、缓存、AI客服场景高频技术全解

故事情境

主角蔡徐鸡是一位乐观但“水货”的Java程序员，来到了知名互联网大厂的面试现场。面试官专业严肃，三轮提问逐步递进，涵盖电商微服务、分布式缓存、AI智能客服等主流业务场景。

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第一轮：电商微服务架构与高并发

面试官：我们有大型电商平台，商品服务要用Spring Boot和Spring Cloud微服务架构设计，请问你会怎么做？

蔡徐鸡：用Spring Boot搭三层，Controller、Service、Repository，数据库用MyBatis，服务注册Eureka，远程调用OpenFeign，Maven管依赖，Swagger写API文档！

面试官：高并发下如何保证下单接口库存不超卖？

蔡徐鸡：Redis存库存，decr原子扣减，Redisson分布式锁，Kafka削峰！

面试官：服务怎么监控？

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

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第二轮：分布式缓存与消息队列

面试官：假如遇到秒杀热点商品，如何防止缓存雪崩？

蔡徐鸡：不同商品设置不同过期时间，再加Caffeine本地缓存？

面试官：Redis和数据库数据不一致时怎么处理？

蔡徐鸡：可以……定时同步？或者用Kafka消息补偿？

面试官：高并发场景下消息队列如何防止积压？

蔡徐鸡：多加点消费者线程，限流吧？

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第三轮：AI客服与企业知识问答

面试官：AI智能客服要支持多轮对话和企业知识问答，后端怎么设计？

蔡徐鸡：Spring AI接大模型API，对话上下文存Redis，知识用Milvus向量数据库，RAG检索增强！

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：服务怎么监控和安全保障？

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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技术场景详解与答案

1. 电商微服务高并发

• 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，完善监控保障稳定性。

2. 分布式缓存与消息队列

• 场景说明：高并发秒杀、热点缓存、数据一致性。
• 技术点：Redis缓存、Caffeine本地缓存、Kafka消息队列、分布式锁、消息补偿、定时同步。
• 解析：多级缓存防雪崩，消息队列异步解耦，定时或补偿机制保障数据一致性。

3. AI智能客服与企业知识问答

• 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，监控保障系统健康，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、分布式缓存、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。