---

场景：互联网大厂Java后端面试室

面试官（严肃）：小曾，请先自我介绍，并谈谈你过往项目中用得最多的Java技术栈。

小曾（自信）：您好！我擅长Java后端开发，常用技术栈包括Spring Boot、Spring Cloud、MySQL、Redis等。在XX电商项目中，我负责订单模块，使用Spring Boot构建服务，Redis缓存热点商品信息，提高了系统响应速度。

面试官：不错。假设你要开发一个内容社区（如抖音），如何设计高并发下的点赞功能？涉及哪些技术？

小曾：点赞功能需要高并发支持，我会用Redis实现热点数据缓存，并使用消息队列（如Kafka）异步处理点赞事件。数据库层面用分表分库应对高写压力。

面试官：很好。如果社区需要AI推荐算法，你会如何结合Spring AI实现？

小曾（犹豫）：呃……Spring AI可以结合向量数据库实现相似内容推荐，但具体细节我还在学习……

面试官：继续，假设社区需要支持UGC，你会如何优化图片上传流程？

小曾：我会用Spring MVC处理上传，结合CDN加速图片访问，并用断点续传优化大文件上传。

面试官：如果系统需要支持多语言，你会选择哪些框架？

小曾：Spring Boot支持国际化，可以用Thymeleaf或FreeMarker模板引擎实现本地化。

面试官：现在假设你要重构一个旧电商系统（如使用Struts1），你会如何迁移到Jakarta EE或Spring Boot？

小曾：我会分阶段迁移，先用Spring Boot重构核心模块，再用Jakarta EE迁移遗留组件。

面试官：如果系统需要支付功能，你会如何设计安全方案？

小曾：用Spring Security结合JWT实现API鉴权，支付接口用HTTPS加密传输，并集成支付宝或微信支付SDK。

面试官：假设你要开发一个AI客服系统，如何结合RAG技术实现文档问答？

小曾（含糊）：RAG是检索增强生成，我会用向量数据库存储文档向量，再结合ChatGPT API实现问答……具体方案我还没完全研究。

面试官：最后，谈谈你对AI幻觉（Hallucination）问题的看法，如何在系统中规避？

小曾：AI幻觉是模型生成错误内容，可以通过增加约束条件或引入人工审核来缓解……

面试官（叹气）：小曾，你的技术基础不错，但AI相关能力仍需加强。回去等通知吧。

---

详细答案解析

第一轮：基础技术栈与场景应用

1. 内容社区点赞功能

   • 技术点：Redis缓存热点数据（如热点话题），Kafka异步处理高并发事件，数据库分表分库应对高写压力。
   • 业务场景：抖音/快手类社区需要秒级响应点赞，避免数据库雪崩。

2. UGC图片上传优化

   • 技术点：Spring MVC处理上传，CDN加速静态资源，断点续传（如Spring Cloud Storage）。
   • 业务场景：淘宝/小红书类平台需要支持大文件上传，同时保证用户上传体验。

3. 多语言支持

   • 技术点：Spring Boot @Locale注解，模板引擎（Thymeleaf/FreeMarker）实现本地化。
   • 业务场景：跨境电商（如Amazon）需要支持多语言，提升全球用户转化率。

第二轮：微服务与AI初步结合

1. 旧系统迁移Jakarta EE

   • 技术点：Spring Boot分阶段重构，Jakarta EE（如Jakarta EE 10）迁移遗留组件。
   • 业务场景：传统电商系统（如使用Struts1）需要现代化升级，提升性能和安全性。

2. 支付功能安全方案

   • 技术点：Spring Security JWT鉴权，HTTPS加密传输，第三方支付SDK集成（支付宝/微信支付）。
   • 业务场景：京东/美团类平台需要确保支付安全，防止数据泄露。

3. AI客服系统基础设计

   • 技术点：RAG（检索增强生成），向量数据库（如Milvus），ChatGPT API集成。
   • 业务场景：银行/客服平台需要低成本智能客服，提升用户体验。

第三轮：AI大模型与系统架构

1. AI幻觉问题解决方案

   • 技术点：约束条件（如领域知识库），人工审核，模型微调（如OpenAI fine-tuning）。
   • 业务场景：避免AI生成虚假信息（如电商产品描述错误）。

2. AI推荐算法实现

   • 技术点：Spring AI结合向量数据库（如Chroma），协同过滤算法。
   • 业务场景：淘宝/爱奇艺类平台需要精准推荐，提升用户停留时长。

3. 复杂工作流设计

   • 技术点：Spring Workflow或Camunda，结合消息队列实现异步编排。
   • 业务场景：物流系统（如顺丰）需要订单自动分拣，减少人工干预。

---

总结：Java全栈工程师需要兼顾传统技术（如Spring Boot、微服务）和AI前沿技术（如RAG、向量数据库），才能胜任互联网大厂的高并发、智能化需求。