面试现场：战五渣程序员勇闯互联网大厂
面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。我们开始吧。
战五渣（紧张地搓手）：好、好的！我准备好了！
🟢 第一轮：基础技术栈考察（音视频+UGC内容社区场景）
面试官：假设我们要做一个类似B站的UGC内容平台，用户上传视频后需要异步处理转码、封面提取和推荐标签生成。你会怎么设计？
战五渣：这个......我用Spring Boot搭项目！数据库用MySQL，ORM用MyBatis，前端......Thymeleaf！
面试官（微微点头）：还行。那异步任务呢？不能卡主线程。
战五渣：哦！我知道！用@Async注解！我在Service上加个@EnableAsync就完事了！
面试官：那线程池你怎么配？默认的够用吗？
战五渣：呃......我、我一般不配，用默认的......应该够吧？
面试官（皱眉）：生产环境必须自定义线程池。继续------消息中间件了解吗？
战五渣：Kafka！我听说过！高吞吐，分布式，还能持久化！我背过八股文！
面试官：不错。如果视频处理失败，如何保证消息不丢？
战五渣：那个......消费者手动提交？
面试官：答对一半。还有呢？重试机制？死信队列？
战五渣：死......死人队列？啊？还有这种东西？
面试官（扶额）：我们继续。
🟡 第二轮：微服务与云原生进阶（AIGC+智能客服场景）
面试官：现在我们要在平台上接入AI客服，支持自然语言问答。使用Spring AI + RAG技术，你了解吗？
战五渣：Spring......AI？是SpringBoot的新模块吗？
面试官：是的。RAG知道吗？检索增强生成。
战五渣：啊？RA什么？是跑步的那个RAG？
面试官：......RAG是Retrieval-Augmented Generation。用向量数据库查文档，再让大模型生成答案。
战五渣：哦！就是先搜再答！那我可以用Redis当数据库！
面试官：Redis可以做向量存储，但专业的是Milvus或Chroma。Embedding模型用哪个？
战五渣：E......模型？是不是OpenAI的？我用过ChatGPT！
面试官：可以。那聊天会话内存怎么保持？用户问'刚才说的啥'，你怎么处理？
战五渣：我......我让他再问一遍？
面试官 ：......你需要维护会话上下文，比如用ConversationChain或者自定义ChatMemory。
战五渣：记、记下来就行了吧？
面试官（叹气）：下一题。
🔴 第三轮：复杂架构与容错设计（智慧城市+物联网场景）
面试官：假设系统接入10万个IoT设备，每秒上报数据，如何设计高并发写入？
战五渣：直接往数据库写！
面试官：MySQL撑得住吗？
战五渣：加索引！
面试官：加索引就能扛住每秒10万写入？
战五渣：那......那我分库分表！ShardingSphere搞起！
面试官：中间呢？缓冲层？
战五渣：哦！Redis！先存Redis，再慢慢写！
面试官：很好。那如果Kafka消费者挂了，数据会不会丢？
战五渣：不会！Kafka有副本！
面试官：消费者没提交offset呢？
战五渣：那......那就重复消费？
面试官：所以要保证幂等性。怎么保证？
战五渣：我......我用唯一ID判断？
面试官：勉强及格。最后一个问题：系统出问题怎么排查？
战五渣：看日志！System.out.println！
面试官：......我们有Logback + ELK + Prometheus + Grafana + Zipkin全链路监控。
战五渣：这么多......我能用一个吗？
面试官（合上笔记本）：今天的面试就到这里。你的基础还可以，但深度不够。回去等通知吧。
战五渣（激动）：有戏！有戏！等我offer！
✅ 参考答案详解（小白也能懂）
场景一：UGC平台异步处理
- 技术点：Spring Boot + @Async + 自定义线程池 + Kafka
- 业务逻辑：用户上传视频 → 发送消息到Kafka → 消费者异步处理转码、打标、封面提取
- 关键配置 ：
- 线程池：
TaskExecutor避免默认单线程池阻塞 - Kafka消费者：
enable.auto.commit=false+ 手动提交 + 重试 + 死信队列（DLQ）防止消息丢失
- 线程池：
场景二：AI智能客服（RAG）
- 技术点：Spring AI + RAG + 向量数据库 + Embedding模型
- 流程 ：
- 用户提问 → 文本向量化（OpenAI Embedding）
- 在Milvus/Chroma中语义检索最相似文档
- 将文档+问题拼接提示词（Prompt）给大模型生成回答
- 使用
ChatMemory保存上下文，支持多轮对话
- 防幻觉：优先从企业文档检索，避免模型瞎编
场景三：IoT高并发写入
- 架构设计 ：
- 设备 → Kafka（高吞吐缓冲）→ Flink流处理 → Redis缓存 → 写入MySQL/Cassandra
- 分库分表：ShardingSphere按设备ID分片
- 幂等性：消费者处理前先查Redis记录是否已处理
- 监控：Prometheus收集指标，Grafana展示；Zipkin跟踪请求链路
总结
大厂考察的是：
- 基础扎实（线程池、事务、锁）
- 架构思维（解耦、缓冲、可扩展）
- 新技术敏感度（AI、RAG、向量数据库）
- 容错与运维意识（监控、日志、重试）
战五渣同学还需努力，但方向正确！加油！