面试官您好，我叫小曾，5年Java开发经验，精通Spring Boot、Spring Cloud、Kafka、Redis等。小曾，你的技术基础不错，但AI和大模型部分需要加强。：小曾，请先自我介绍，并谈谈你熟悉的技术栈。：AIGC内容生成平台，需要调用外部API。：问题越来越复杂了。：社区内容推荐系统，需要实时计算用户行为。：电商秒杀系统，要求支持10万QPS。：电商搜索优化，需要支持多模态搜索。

小曾（自信）：您好，我是小曾，毕业于XX大学，Java专业。小曾：用Spring AI结合OpenAI API，实现自然语言理解，再通过RAG技术整合企业文档知识库。小曾：我会用Spring Boot构建API，Redis缓存短链接数据，使用Kafka异步处理访问日志。小曾（流畅）：用Spring Security OAuth2客户端，配置JWT令牌拦截器。面试官（严肃）：小曾，请先自我介绍，并谈

小曾（低头）：我还在学习LangChain，第1题知道检索增强生成原理，但具体代码没写过……小曾（自信）：我参与过电商平台微服务改造，用Spring Cloud构建了订单、库存、支付模块，用Kafka处理异步消息，Redis缓存热点数据……小曾（思考）：主要靠Redis分布式锁，结合数据库事务保证原子性……（卡顿）具体Redis锁实现细节我需要再回顾下？第3题Spring AI我用过文档示例，但企

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

小曾：哦，主要用Maven构建，数据库是MySQL+Hibernate，消息队列用Kafka处理订单异步通知。小曾（搓手）：好的，我之前做过一个电商系统，用Spring Boot开发的。面试官（点头）：不错，Kafka的Consumer Group你了解吗？面试官：最后问题，这个系统如果秒杀活动有10万并发，你会怎么优化？面试官（叹气）：小曾，你基础扎实但复杂场景经验不足，回去等通知吧。面试官：很

小曾：我们用了Redis做缓存，数据库用了分库分表，还有消息队列Kafka解耦订单和支付服务……小曾（搓手）：我之前做过一个电商项目，用了Spring Boot、MyBatis和Redis，主要是做商品推荐和订单处理。小曾：用Spring AI吧，嵌入大模型，再整合Elasticsearch做搜索……面试官（严肃）：小曾，请先简单介绍下你过往的项目经验，特别是使用过哪些技术栈？小曾：Kafka做日

小曾（自信）：您好，我是小曾，5年Java开发经验，熟悉Spring Boot全家桶，做过几个电商项目，服务端用了Spring Cloud，数据库是MySQL+Redis。比如，用户发帖时，你需要实时更新首页推荐、用户关注列表，你会用哪种技术组合？面试官（严肃）：小曾，请先自我介绍，并谈谈你对Spring Boot微服务架构的理解。面试官：现在要引入AI客服，用户提问后需要检索企业文档并生成回复，

小曾：“我会用Spring WebFlux做异步处理，数据库用Elasticsearch分词索引，缓存用Hazelcast……小曾（自信一笑）：“我主导过电商平台的订单系统，用了Spring Boot和MyBatis，实现了高并发下的订单处理。面试官：“最后问题，如果让你用AI构建智能客服，你会如何整合Llama3和向量数据库？小曾：“Kafka？面试官（沉稳严肃）：“小曾，请简单介绍下你参与过的

注：水货程序员在简单问题（如Redis锁）能答出框架，复杂问题（如AI幻觉）缺乏落地经验，反映真实面试痛点。面试官（严肃）：小曾，我们公司最近在开发一个高并发的电商系统，用户量峰值能达到每秒10万QPS。小曾（自信）：呃...我理解，可能需要用Spring Cloud和Kubernetes...小曾（慌张）：可能用RESTful API，加JWT...（面试官皱眉）能详细点吗？小曾（突然兴奋）：可

小曾，你的基础不错，但AI、微服务架构和复杂场景处理还有提升空间。回去等通知吧。