第一轮提问

面试官：小曾，我们公司最近在重构一个高并发的电商秒杀系统，要求QPS达到10万+，你如何设计这个系统架构？

小曾：秒杀系统需要高并发处理，我会用Spring Boot搭建服务，数据库选MySQL+Redis缓存，消息队列用Kafka异步处理请求。

面试官（点头）："不错，考虑了缓存和消息队列。那如何解决Redis雪崩问题？如果用户恶意刷单，你怎么防住？"

小曾：Redis雪崩可以用限流熔断，刷单的话可以结合风控系统，比如验证码、设备指纹...（卡顿）具体算法我记不清了。

面试官："风控系统你用过哪些？比如Keycloak或Shiro？"

小曾：哦哦，Shiro用过，可以权限控制...（尴尬）具体策略没实践过。

面试官：继续，这个系统需要实时监控库存，你会用哪些技术？

小曾：可以用Spring Actuator监控API，Prometheus+Grafana看指标，JVM用Arthas排查问题？

面试官（微笑）："回答得对，但更关键的是数据库怎么优化？比如分表分库？"

小曾：嗯...分表可以用MyBatis拦截器，分库的话...（沉默）

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第二轮提问

面试官：现在公司要开发一个内容社区，用户每天产生百万级UGC，你会用哪些技术架构？

小曾：会用Spring WebFlux做异步API，数据库用MongoDB存非结构化数据，消息队列用RabbitMQ处理审核任务。

面试官："用户发帖后需要推荐算法，你会用哪些AI技术？比如Embedding或向量检索？"

小曾：AI技术？我了解过BERT，但没做过...（挠头）会用OpenAI API调用？

面试官：如果社区需要实时消息推送，你会用WebSocket或MQTT？

小曾：WebSocket吧，比如点赞时推送，但心跳机制我可能没考虑周全。

面试官：这个系统需要定时清理无效数据，你会用Flyway还是Liquibase？

小曾：都了解，Flyway更简单？（突然冒出）但版本控制用Git更熟悉。

面试官：最后，如果社区需要跨地域部署，你会考虑哪些微服务技术？

小曾：Spring Cloud Gateway做路由，Consul发现服务，但配置中心用Nacos还是Zookeeper？（卡壳）

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第三轮提问

面试官：公司要上线AIGC应用，需要整合大模型API，你会如何设计？

小曾：用Spring AI封装API调用，比如用RAG检索企业文档，但MCP协议我不太清楚...（求助）

面试官：如果用户查询时出现幻觉（Hallucination），你如何优化？

小曾：可以加入事实核查模块？但具体怎么实现...（低头）

面试官：这个AIGC系统需要处理海量文档，你会用哪些大数据技术？

小曾：Hadoop存原始数据，Spark做ETL，但Flink的实时计算我还没用过。

面试官：如果需要部署到Kubernetes，你会用哪些工具？

小曾：Docker打包，GitLab CI构建？但Helm配置我比较生疏。

面试官（叹气）："小曾，你的基础不错，但高级场景经验不足。回去等通知吧。"

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答案解析

1. 电商秒杀系统

   • 技术点：分布式锁（Redis+Lua脚本）、数据库乐观锁、Kafka异步化、服务限流（Sentinel/Hystrix）
   • 业务场景：需要高并发、防刷单、实时监控库存，可结合Redis Cluster解决雪崩问题
   • 学习建议：Spring Boot + Redis + Kafka组合是高频考点，风控系统可参考京东秒杀架构

2. 内容社区

   • 技术点：Spring WebFlux异步处理、MongoDB+Elasticsearch搜索、WebSocket实时推送
   • AI结合：Embedding（如Milvus向量库）+ RAG检索增强生成，可参考B站推荐系统
   • 学习建议：微服务拆分需考虑业务边界，如用户服务、内容服务、推荐服务可独立部署

3. AIGC应用

   • 技术点：Spring AI（MCP协议）、向量数据库（Redis+Milvus）、RAG检索增强生成
   • 难点：幻觉优化（Fact Check模块）、企业文档问答（文档加载+语义检索）
   • 学习建议：AI工程化需关注部署效率（如Edge Computing），可参考百度文心大模型服务架构

（注：水货程序员小曾的生疏回答反映真实面试痛点，建议重点掌握Spring全家桶、微服务、大数据、AI四大模块的实践案例）