用Spring AI整合，基于大模型生成回复，比如用OpenAI的Embedding模型做语义检索。：可以参考RAG架构，用Elasticsearch索引知识库，再结合大模型生成回复？：可以参考Lambda架构，用Hadoop批处理历史数据，再用Flink做实时推荐……第二个问题，如何保证服务间的高可用？后端用Spring WebSocket框架，前端用WebSocket协议？最后一个，如果系统需

用Spring AI整合，基于大模型生成回复，比如用OpenAI的Embedding模型做语义检索。：可以参考RAG架构，用Elasticsearch索引知识库，再结合大模型生成回复？：可以参考Lambda架构，用Hadoop批处理历史数据，再用Flink做实时推荐……第二个问题，如何保证服务间的高可用？后端用Spring WebSocket框架，前端用WebSocket协议？最后一个，如果系统需

秒杀系统需要高并发处理，我会用Spring Boot搭建服务，数据库选MySQL+Redis缓存，消息队列用Kafka异步处理请求。：Redis雪崩可以用限流熔断，刷单的话可以结合风控系统，比如验证码、设备指纹...（卡顿）具体算法我记不清了。：小曾，我们公司最近在重构一个高并发的电商秒杀系统，要求QPS达到10万+，你如何设计这个系统架构？：用Spring AI封装API调用，比如用RAG检索企

秒杀系统需要高并发处理，我会用Spring Boot搭建服务，数据库选MySQL+Redis缓存，消息队列用Kafka异步处理请求。：Redis雪崩可以用限流熔断，刷单的话可以结合风控系统，比如验证码、设备指纹...（卡顿）具体算法我记不清了。：小曾，我们公司最近在重构一个高并发的电商秒杀系统，要求QPS达到10万+，你如何设计这个系统架构？：用Spring AI封装API调用，比如用RAG检索企

再问一个，如果系统需要支持秒杀活动中的消息推送（如短信、微信），你会如何设计消息队列？“小曾，看到你简历里提到参与过电商秒杀项目，能详细介绍一下你们当时如何解决高并发下的库存超卖问题的吗。“思路是对的，但实际落地时需要注意锁的自动续期和超时处理，否则在高并发下容易发生锁丢失。“假设你的系统需要集成AI推荐引擎，实时根据用户行为推荐商品，你会如何设计数据同步方案？最后一个问题，如果公司决定用AIGC

AI：Spring AI, Google A2A, MCP（模型上下文协议）, RAG（检索增强生成）, Agent（智能代理）, 聊天会话内存, 工具执行框架, 提示填充, 向量化, 语义检索, 向量数据库（Milvus/Chroma/Redis）, Embedding模型（OpenAI/Ollama）, 客户端-服务器架构, 工具调用标准化, 扩展能力, Agentic RAG, 文档加载,

Java SE (8/11/17), Spring Boot, Spring Cloud, Redis, Kafka, 分布式锁 (Redisson/ZooKeeper), 事务 (Seata/本地消息表), 微服务治理 (OpenFeign/Consul), 高并发 (Guava/Netty), 监控 (Prometheus+Grafana), CI/CD (Jenkins), AIGC (推荐

主要用了Spring Boot和MyBatis，数据库是MySQL，缓存用了Redis，消息队列是Kafka。“我们确实在研究AIGC，用了一些开源模型，比如OpenAI的Embedding API…我们用了分布式锁，Redis的SETNX命令实现的。今天聊的差不多了，我们对你的情况有了基本的了解。“小曾，先说说你在上一家公司负责的那个高并发订单系统，用了哪些技术？“假设用户下单后，需要同步扣减库

某头部电商平台，正在紧急招聘资深Java工程师，以支持其新上线的“AI驱动的智能推荐与秒杀系统”项目。“这个简单，我们用了分布式锁，Redisson来实现的，通过Redis原子性操作SETNX保证互斥，锁超时防止死锁。李姐：“好的，小曾。今天聊的差不多了，我们对你的情况有了基本的了解。“小曾，你简历上提到参与过电商秒杀系统，能详细说说当时怎么解决高并发下库存超卖问题的吗？“那如果Redis缓存雪崩

"如果你们引入Spring Cloud Alibaba，微服务治理中，Nacos和Consul你会选哪个？"小曾，你简历里提到负责过电商订单模块，能详细说说当时系统的高并发量是多少？"最后一个问题，如果未来系统要接入AI客服，你会如何设计API网关和实时消息流转？"这个我了解，不就是用Redis做分布式锁嘛，加个setnx就能保证原子性。"本地消息表简单，但数据同步慢；"假设订单量峰值达到10万T