场景：互联网大厂Java面试

面试官（严肃）：小曾，今天我们主要考察Java全栈能力，从业务场景切入技术问题。

小曾（搓手）：好的，面试官，我准备好了！

第一轮提问

面试官：假设你要设计一个高并发的电商秒杀系统，你会如何选择技术栈？

小曾：秒杀系统对性能要求很高，我会选择Spring Boot框架，因为它启动快、配置简单。数据库用MySQL，配合Redis做缓存，消息队列用Kafka异步处理订单。

面试官（点头）：不错，Spring Boot和Redis是合理的选择。但高并发下，你会如何解决数据库锁问题？

小曾：呃……数据库锁可以用乐观锁或悲观锁，具体看业务场景……

面试官：除了锁，你还会考虑分布式事务吗？

小曾：分布式事务……好像有Spring Cloud的分布式事务解决方案，但不太清楚具体实现……

面试官：最后，你会如何监控秒杀系统的性能？

小曾：可以用Prometheus+Grafana做监控，Spring Boot支持Micrometer，可以接入各种监控指标。

第二轮提问

面试官：现在你要将秒杀系统扩展到内容社区，比如抖音风格的短视频平台，你会如何改造？

小曾：短视频平台需要实时推荐算法，我会引入Spring WebFlux做异步处理，数据库用MongoDB存储非结构化数据，缓存用Ehcache。

面试官：但短视频平台流量巨大，你会如何设计数据库分库分表？

小曾：分库分表……嗯，可以用ShardingSphere，但具体分表策略要看数据量……

面试官：如果用户上传视频时需要视频预览，你会如何实现？

小曾：可以用CDN加速视频分发，前端用WebSocket实时预览上传进度。

面试官：最后，短视频平台如何处理用户评论的审核？

小曾：可以用机器学习模型自动审核，结合人工审核……但我不太懂具体算法……

第三轮提问

面试官：现在你要设计一个AIGC内容生成平台，如何结合大语言模型实现智能客服？

小曾：我会用Spring AI框架，接入OpenAI的API，用JWT和OAuth2做安全认证。内容生成部分用RAG技术，结合向量数据库存储用户意图。

面试官：但AIGC平台需要处理大量用户请求，你会如何优化响应速度？

小曾：可以用缓存加速内容生成，比如用Redis存储常用回复。但我不太懂向量数据库的具体实现……

面试官：如果用户提问过于复杂，系统无法回答，你会如何处理？

小曾：可以引导用户补充信息，或者提示用户“我还在学习中”……

面试官：最后，AIGC平台如何防止AI幻觉？

小曾：呃……应该用更严格的模型训练……但具体方法我不太清楚……

面试官（叹气）：小曾，你的基础不错，但复杂场景的解决方案不够深入。你回去等通知吧。

问题答案解析

1. 秒杀系统技术选型

   • Spring Boot：微服务启动框架，简化配置，适合高并发场景。
   • Redis：缓存热点数据，减少数据库压力。
   • Kafka：异步处理订单，避免请求堆积。
   • 数据库锁：乐观锁（适合读多写少）或悲观锁（写多场景）。
   • 分布式事务：Spring Cloud Seata或TCC模式。
   • 监控：Prometheus+Grafana+Micrometer，监控JVM、数据库、网络指标。

2. 短视频平台改造

   • Spring WebFlux：响应式编程框架，支持高并发流处理。
   • MongoDB：存储非结构化数据（视频元数据）。
   • Ehcache：本地缓存，加速热数据读取。
   • 分库分表：ShardingSphere动态分片，解决数据倾斜问题。
   • WebSocket：实时视频上传进度通知。

3. AIGC内容生成平台

   • Spring AI：集成大语言模型API（如OpenAI）。
   • JWT/OAuth2：安全认证，防止未授权访问。
   • RAG技术：检索增强生成，结合向量数据库（Milvus/Chroma）存储用户意图。
   • 缓存优化：Redis缓存常用回复，降低模型调用频率。
   • AI幻觉防范：严格模型训练，增加事实核查机制。

总结
本文通过电商秒杀、短视频平台、AIGC三个场景，逐步深入Java全栈技术栈。小白可以学习每个场景的技术选型、业务痛点及解决方案，为面试积累实战经验。