Java全栈面试实录：从电商体系到AIGC架构的深度技能挑战

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场景：互联网大厂Java后端开发面试
面试官（严肃）：请先自我介绍，并说明你过往项目中最大的技能挑战是什么。
小曾（略带告急）：我叫小曾，有3年Java开发经验。之前在XX电商公司做过订单体系，最大的挑战是高并发下的库存同步题目，用了Redis和消息队列解决...
面试官：很好，能详细谈谈你们如何实现库存的终极划一性吗？用了哪些技能？
小曾：重要用了Redis分布式锁+Kafka异步通知，但详细延迟补偿方案没细说...
面试官（点头）：不错。现在假设我们要为音视频场景计划一个实时保举体系，你会如何架构？
小曾：会用Spring Cloud构建微服务，用Elasticsearch做用户画像，但详细实时计算方案不太清晰...
面试官：继续。如果用户上传视频后需要秒级保举相似内容，你会选择哪些技能？
小曾：大概会用Kafka网络播放数据，共同Flink做实时计算...但不知道如何计划相似度算法...
面试官（转向业务场景）：现在切换到内容社区，假设需要支持百万级用户的实时评论流，你会如何优化？
小曾：会用WebSocket推送评论，数据库用分表...但不知道如何处理惩罚刷屏场景...
面试官：很好。如果需要引入AI进行评论情感分析，你会选择哪些技能？
小曾：听说可以用Spring AI，但详细如何集成不知道...
面试官（严肃）：请表明一下JWT在Spring Security中的角色，并说明如何防止重放攻击。
小曾：JWT是令牌，可以用@PreAuthorize注解控制权限...但不知道如何配置HMAC署名...
面试官：继续。如果需要为支付体系计划分布式事件，你会选择哪些方案？
小曾：大概用Seata，但不知道TCC模式详细如何实现...
面试官（转向大数据）：假设我们要处理惩罚电商用户行为日志，你会如何计划ETL流程？
小曾：会用Spark Streaming处理惩罚实时日志，但离线处理惩罚方案不太清晰...
面试官：现在让我们谈谈AIGC。如果需要构建一个智能客服体系，你会如何计划？
小曾：会用Spring AI搭建，但不知道如何处理惩罚多轮对话上下文...
面试官（转向架构）：如果需要为AIGC模型加载企业文档，你会选择哪些技能？
小曾：大概用Apache Tika剖析文档，但不知道如何优化索引速率...
面试官（总结）：小曾，你的底子不错，但在分布式体系、AI架构等复杂场景上另有提升空间。发起你重点学习Spring Cloud Alibaba、Flink SQL和Spring AI的源码。归去等通知吧。

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题目答案剖析（文章末端部门，面向小白学习）

• 电商库存终极划一性
  
  
  
  • 业务场景：电商秒杀时，库存大概被多个线程抢购
    
  • 技能点：
    
    
    
    • Redis分布式锁：解决并发写辩论（SETNX命令）
      
    • Kafka异步通知：通过补偿事件实现终极划一性（如使用Seata TCC模式）
      
    • 防抖策略：前端接口增长延迟哀求（如1秒后重试）
      
    
    
  
  
• 音视频实时保举体系
  
  
  
  • 业务场景：用户观看视频时保举相似内容
    
  • 技能点：
    
    
    
    • Spring Cloud：微服务拆分（如保举服务、用户画像服务）
      
    • Elasticsearch：倒排索引实现相似度计算（KNN算法）
      
    • Flink：实时计算播放行为（如使用ProcessFunction处理惩罚水位线）
      
    
    
  
  
• 内容社区实时评论流
  
  
  
  • 业务场景：制止刷屏和延迟推送
    
  • 技能点：
    
    
    
    • WebSocket：双工通信实现实时推送
      
    • 数据库分表：水平扩展（如按日期分表）
      
    • 防刷屏：IP黑名单+Token验证+滑动窗口限流
      
    
    
  
  
• JWT与Spring Security
  
  
  
  • 业务场景：无状态API认证
    
  • 技能点：
    
    
    
    • HMAC署名：使用SHA256+密钥加密（如使用jjwt库）
      
    • Filter链配置：HttpSecurity配置jwt验证过滤器
      
    • 重放攻击防御：到场JTI（JWT ID）和签发时间校验
      
    
    
  
  
• AIGC智能客服体系
  
  
  
  • 业务场景：多轮对话上下文管理
    
  • 技能点：
    
    
    
    • Spring AI：集成智谱或OpenAI API
      
    • 对话内存：使用Redis存储会话状态（如JSON序列化）
      
    • RAG架构：检索增强生成（如Milvus向量数据库+语义检索）
      
    
    
  
  
• 企业文档问答体系
  
  
  
  • 业务场景：从PDF/Word提取信息并答复题目
    
  • 技能点：
    
    
    
    • Apache Tika：多格式文档剖析器
      
    • 向量化：使用BERT模型提取文本特征
      
    • Elasticsearch：存储向量索引（如使用k-NN插件）
      
    
    
  
  

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