互联网大厂Java面试纪实：谢飞机的内容社区微服务、缓存与AI场景全流程技术答疑

故事场景设定

谢飞机来到一家头部内容社区大厂，面试Java后端开发岗位。面试内容围绕内容社区的微服务架构、缓存、消息队列、AI内容推荐等展开。面试官专业严厉，谢飞机风趣机智，时而靠谱，时而飘逸。

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第一轮：社区内容服务与微服务基础

面试官：

1. 内容社区如何用Spring Boot与Spring Cloud实现内容、用户、评论等微服务的解耦？
2. MyBatis与JPA分别适合什么样的内容存储场景？你会怎么选？
3. 高并发下，如何用Redis缓存热点内容，避免数据库压力过大？

谢飞机：

1. Spring Boot写微服务，Spring Cloud做服务注册，内容、用户、评论都拆开，各自独立，接口互相调用。
2. MyBatis写SQL灵活，JPA自动生成，内容复杂用MyBatis，简单表用JPA。
3. Redis存热点内容，查缓存，查不到才查数据库，热点内容可以设置长一点的过期时间。

面试官（认可）： 微服务拆分和缓存思路可以，ORM选型也有自己的见解。

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第二轮：消息队列与内容推荐流

面试官：

1. UGC内容上新如何用Kafka实现异步处理和消息解耦？
2. Kafka消息万一消费失败，如何保证消息不丢失？
3. 如何用OpenFeign实现微服务之间的内容推荐流调用？
4. AI推荐服务高并发下，如何用Resilience4j保护接口？

谢飞机：

1. Kafka发消息，内容上新通知给推荐、审核、推送等服务，大家都能消费。
2. Kafka有副本，消费失败可以重试或扔到死信队列。
3. OpenFeign写接口，像本地一样远程调其它服务。
4. Resilience4j加熔断限流，具体参数要查下文档。

面试官（鼓励）： 消息解耦和可靠性理解不错，容错可以多学习。

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第三轮：AI推荐与监控运维

面试官：

1. AI内容推荐如何用Elasticsearch做相似内容检索？
2. 如何用Prometheus和Grafana监控内容服务健康？
3. Jenkins和Docker在内容社区CI/CD上线流程中怎么配合？
4. Spring Security和JWT如何保护内容API安全？

谢飞机：

1. Elasticsearch查相似内容快，还能聚合分析，推荐系统会用到。
2. Prometheus采集指标，Grafana画图报警。
3. Jenkins打包Docker镜像，自动部署到服务器。
4. Spring Security拦截接口，JWT做身份令牌，过滤器校验。

面试官（微笑）： 主要技术点都答到了，细节部分可以再学习。今天面试结束，等我们通知。

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技术与业务场景详解

1. Spring Boot/Spring Cloud微服务架构

• Spring Boot快速开发微服务；Spring Cloud实现服务注册、配置管理、负载均衡，适合内容、用户、评论等业务独立部署和扩展。

2. MyBatis与JPA选型

• MyBatis适合复杂SQL和灵活操作，JPA适合简单表结构和ORM自动化，实际业务可混用。

3. Redis缓存热点内容

• 热门内容优先缓存在Redis，查不到再访问数据库。热点内容可延长过期时间，减少数据库压力。

4. Kafka消息异步与可靠性

• Kafka支持高吞吐和异步解耦，副本和持久化机制保障消息可靠。消费失败可重试或转入死信队列。

5. OpenFeign微服务通信

• OpenFeign声明式HTTP客户端，简化微服务间REST调用。

6. Resilience4j服务保护

• 提供熔断、限流等机制，保护AI推荐等高并发接口不被拖垮。

7. Elasticsearch内容检索

• 存储和检索大量内容信息，实现相似内容推荐、聚合分析。

8. Prometheus+Grafana运维监控

• Prometheus采集微服务指标，Grafana可视化展示并自动报警。

9. Jenkins+Docker上线

• Jenkins自动化构建测试，Docker容器化部署，保障CI/CD流程高效安全。

10. Spring Security+JWT接口安全

• Spring Security负责接口访问控制，JWT令牌实现无状态认证，保护内容API安全。

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总结

本故事以内容社区场景为主线，涵盖微服务拆分、缓存、消息队列、AI推荐、全链路监控及自动化上线等主流Java技术与业务实践。通过谢飞机的风趣答问，帮助初学者梳理大厂面试核心知识。