秒杀啊，肯定用Spring Boot，简单！数据库用Redis缓存库存，HikariCP连接池压榨性能，秒杀成功后用Kafka异步扣减数据库库存，保证不超卖。：WebSocket吧，实时推送，配合Spring WebFlux处理高并发。：用Spring AI，调用OpenAI API生成文本，再用FreeMarker模板渲染成HTML？：假设你要设计一个高并发的秒杀系统，你会如何选型技术栈？：JP

小曾（略带紧张）：您好，我是小曾，5年Java开发经验，熟悉Spring Boot、Spring Cloud、Kafka等。小曾：我会用Spring Boot构建服务，数据库用MySQL+Redis缓存，订单操作加分布式锁。小曾：使用MyBatis+分库分表，缓存热点数据，Redis设置过期防止超卖。小曾（犹豫）：用WebSocket实现实时互动，服务端用Redis做流控。小曾：用Spring A

（接第二个问题）Redis缓存读写快啊，而且支付状态变更频繁，用Redis能减轻数据库压力...（面试官微笑）很好，但你要说明分布式锁怎么解决缓存击穿问题。（第三个问题支支吾吾）数据转向量...应该先把评论分词，然后调用embedding API...（面试官叹气）你描述的更像是关键词索引，不是真正的向量表示。：（搓手）啊哈，数据库架构我一般用分库分表，比如用ShardingSphere做水平切分

我之前用过LangChain，可以试试用Feign调用OpenAI的Embedding模型，然后用Elasticsearch做向量检索？：小曾，我们公司电商业务采用Spring Boot+Spring Cloud构建微服务架构，使用Kafka处理订单消息，你熟悉这个链路吗？本地缓存用Ehcache，热点数据用Redis Cluster，还加过CDN…：现在我们搞AIGC项目，需要用Spring A

小曾（挠头）：大概会用Spring Boot做API服务，上传文档存到OSS，AI生成用Spring AI调用外部API。面试官：假设你要设计一个AIGC内容社区，需要支持用户上传文档、生成AI回复，并实现文档问答功能。小曾：主要用了WebSocket保持连接，服务端用了Nginx做负载均衡，缓存层用了Redis减少数据库压力。面试官：不错，音视频直播场景对实时性要求很高，你具体用了哪些技术优化延

小曾（搓手）：您好，我主要参与过电商平台的订单系统、内容社区推荐系统，还有最近在做的AIGC应用开发。电商系统基于Spring Boot+MyBatis，用Redis做缓存，Kafka处理订单消息。服务拆分的话，订单、支付、库存要独立部署，用Spring Cloud Gateway做流量调度。面试官（严肃）：小曾，欢迎参加今天的面试。面试官：假设你要重构一个5年历史的社区系统，用户量从100万增长

面试官（严肃）：小曾，今天我们主要考察你的Java全栈能力，涵盖业务场景和技术栈。：我们用了Spring Boot，数据库是MySQL加Redis缓存，消息队列用Kafka异步处理订单。我们会评估你的潜力，你回去等通知吧……：用Elasticsearch做用户画像，然后用Spark实时计算？：你在之前的电商项目中，如何设计高并发的支付系统……：用户行为数据怎么存储……用Hadoop还是NoSQL…

（清了清嗓子）嗯...订单创建服务嘛，肯定要用Spring Boot，然后...数据库用MySQL，ORM用MyBatis，缓存用Redis防止超卖，消息队列用Kafka异步通知风控系统...：（挠头）幂等性啊...可以用数据库的唯一索引，或者Redis分布式锁...Kafka精确一次处理，我记得有手动确认机制，但具体怎么实现...不太清楚...：Spring Cloud有Hystrix...对，

嗯...我会用Spring Boot做后端，数据库用MySQL+MyBatis，缓存用Redis，消息队列用Kafka处理订单异步通知。：会用Spring Boot重构，Spring MVC替换Struts，Thymeleaf替换JSP，数据库用JPA。：呃...会用Spring AI框架，接入OpenAI API，用Redis做会话缓存...但具体工具链不太清楚。：小曾，假设你要设计一个高并发的

小曾（自信）：我参与过两个大型项目，一个是电商平台，另一个是内容社区系统。小曾：用RAG技术结合企业文档问答，先用向量数据库（比如Milvus）存文档向量，通过语义检索匹配问题，再用Agent框架实现工具调用…小曾：我用了Spring WebFlux响应式编程处理长连接，数据库加了分库分表，缓存用了Ehcache+Hazelcast。小曾：用了Spring Security+JWT进行接口认证，支