（紧张）：Java 17，Spring Boot主框架，MySQL存储主数据，Redis做缓存，Kafka消息队列处理异步任务，AI部分可用Spring AI调用外部模型。：用户请求走Spring Boot，核心操作通过Kafka异步处理，AI推荐和审核拆成微服务，服务间用OpenFeign或gRPC通讯。：小程，我们先聊聊业务。：常用LRU，热点数据用Redis，Caffeine/Ehcache

面试官：小程，欢迎参加今天的技术面试。我们今天会围绕电商秒杀与智能推荐的场景展开，涉及到微服务和AI的综合应用，希望你放松应答。

面试背景：随着内容社区业务的爆发性增长，平台需应对海量图文/短视频内容的高效审核、敏感内容过滤与业务弹性扩展。本文模拟内容社区AI审核场景下的面试，聚焦SpringCloud治理、消息队列、RAG智能审核、向量检索等关键技术。

面试背景：随着在线教育平台用户爆发式增长，AI助教对课程问答、习题讲解、个性化辅导的智能化依赖显著提升。本文通过一场真实模拟面试，聚焦SpringCloud治理、消息队列、RAG架构、向量语义检索及JVM优化等关键能力，全面考察微服务与AI应用开发水平。

面试背景：随着企业规模化发展，智能客服和工单系统需应对高并发用户咨询、实时分流、复杂知识库检索与AI智能辅助。本文选取智能客服与工单场景，结合SpringCloud治理、Kafka异步、Agent智能代理、MCP上下文协议及JVM调优等要点，全面模拟技术面试。

面试官：小程，欢迎参加今天的技术面试。我们今天会围绕电商秒杀与智能推荐的场景展开，涉及到微服务和AI的综合应用，希望你放松应答。

面试背景：IoT设备实时接入量激增，平台需对千万级数据流进行高效异常检测。本文模拟IoT异常检测场景，结合SpringCloud高可用、Kafka异步、RAG智能分析、Agent工具编排与线程池优化，展现架构与AI融合能力。

面试背景：随着直播带货规模的剧增，平台需支持海量用户实时互动与商品推荐，对微服务治理与AI能力提出高要求。本文以直播带货为核心场景，结合SpringCloud高可用、Kafka异步、RAG智能推荐、向量检索、多轮对话与并发线程池优化，模拟一场全流程面试。

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