大厂Java面试趣谈：微服务架构、缓存一致性与AI客服全流程场景深度解析

大厂Java面试趣谈：微服务架构、缓存一致性与AI客服全流程场景深度解析

故事情景

主角蔡徐鸡，幽默乐观但技术略水的Java程序员，来到知名互联网大厂参加面试。面试官严谨专业，三轮面试层层递进，涵盖微服务电商、缓存一致性与AI智能客服等主流业务场景。

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第一轮：微服务电商架构与高并发

面试官：我们有大型电商平台，商品服务用Spring Boot和Spring Cloud微服务架构，请简述你的方案。

蔡徐鸡：Spring Boot三层架构，Controller-Service-Repository，MyBatis操作数据库，服务注册Eureka，远程调用OpenFeign，Maven管依赖，Swagger写API文档！

面试官：高并发下如何保证商品下单接口的性能和一致性？

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

面试官：服务链路怎么监控？

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

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第二轮：缓存一致性与消息队列

面试官：秒杀场景下，如何防止Redis热点缓存雪崩？

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和数据库出现不一致时怎么办？

蔡徐鸡：呃……可以定时同步？Kafka做消息补偿？

面试官：高并发场景下消息队列如何防止积压？

蔡徐鸡：多加消费者线程，限流吧？

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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，会话上下文存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：服务监控和安全怎么做？

蔡徐鸡：Prometheus监控，JWT安全，日志多打点！

面试官：今天面试就到这里，回家等通知吧。

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技术场景详解与答案

1. 微服务电商高并发

• 场景：商品服务微服务化，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：服务领域拆分，Redis缓存与锁防超卖，Kafka消息队列抗流量冲击，全面监控保障高可用。

2. 缓存一致性与消息队列

• 场景：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、定时同步、分布式锁、消息补偿。
• 解析：多级缓存防雪崩，消息队列异步解耦，定时同步/补偿保障数据最终一致。

3. AI智能客服与知识问答

• 场景：AI客服多轮对话、知识检索。
• 技术点：Spring AI、Redis会话存储、Milvus向量数据库、RAG检索增强、Prometheus监控、JWT安全。
• 解析：AI对话需存上下文，RAG结合知识库降低幻觉，监控与认证保障服务健康。

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总结

本故事覆盖电商微服务、缓存一致性、AI客服典型场景，技术难点和解法均有详解，助力初学者梳理大厂Java面试高频知识点。