互联网大厂Java面试实录：核心技术栈深度解析与业务场景落地
场景设定
谢飞机，一名自认为技术还不错的程序员，来到某互联网大厂面试。面试官严肃认真，谢飞机则有点搞笑和"水货"气质。面试主要围绕Java核心技术栈展开，涵盖电商、内容社区、AI等业务场景。
第一轮：电商业务场景
面试官：谢飞机，假如你在电商平台负责订单系统开发，订单高峰期如何保证系统的高可用和高并发？
谢飞机：用Redis做缓存，订单走消息队列分流，数据库用HikariCP连接池......
面试官（夸赞）：思路不错，Redis和消息队列都很关键，连接池也能提升性能。那你能说说Spring Boot在这里的作用吗？
谢飞机：Spring Boot嘛，不用写很多配置，启动快，还能自动装配......
面试官：如果订单支付环节涉及第三方接口，你会如何防止接口调用失败导致订单状态异常？
谢飞机：加个重试机制吧，或者用OpenFeign，里面有重试的......
面试官：假如涉及安全，如何防止订单接口被刷单或者恶意调用？
谢飞机：Spring Security呗，JWT也能用，校验下用户身份......
面试官：订单日志和监控怎么做？
谢飞机：Logback打日志，Prometheus+Grafana看监控......
第二轮：内容社区与UGC场景
面试官：社区用户发布内容，如何确保内容存储的高性能和一致性？
谢飞机：MyBatis加Redis，数据库用分库分表，Redis缓存热点数据......
面试官：UGC内容需要审核，怎么实现异步审核流程？
谢飞机：发消息队列呗，Kafka、RabbitMQ都行，后端异步处理。
面试官：假如有音视频上传和转码，怎么设计服务架构？
谢飞机：搞个微服务吧，音视频转码单独拆出来，Kubernetes部署弹性扩容......
面试官：社区有敏感词过滤，怎么实现自动检测？
谢飞机：用AI模型，文本过一下Embedding或语义搜索。
面试官：UGC内容要给运营做统计分析，怎么设计数据采集和分析体系？
谢飞机：ELK收集日志，Spark或Flink做大数据分析。
第三轮：AI与智能客服业务场景
面试官：你负责智能客服系统，如何实现对话记忆和多轮会话？
谢飞机：用Spring AI，搞个会话内存，历史消息存Redis吧......
面试官：智能客服要实现知识扩展，比如接入企业文档检索，怎么做？
谢飞机：向量数据库，比如Milvus，文档Embedding后可以语义检索......
面试官：AI客服偶尔会出现幻觉（胡说八道），你如何降低这类风险？
谢飞机：加点RAG吧，检索增强生成，让AI多查点资料，不瞎编。
面试官：你如何做工具化集成比如接入第三方API？
谢飞机：OpenFeign呗，或者搞个工具执行框架......
面试官：客服系统上线了，你怎么做CI/CD和监控告警？
谢飞机：Jenkins搞自动化部署，Prometheus和ELK做监控。
面试官（总结）：谢飞机，今天面试到这里，回去等通知吧！
技术问题详细答案与业务场景解读
1. 电商订单系统高可用与高并发
- Redis缓存热点订单数据，减少数据库压力。
- 消息队列（如Kafka、RabbitMQ）分流高并发写入，保障系统稳定。
- 数据库连接池（HikariCP/C3P0）提升连接效率。
- Spring Boot简化开发流程，自动装配常用组件。
- 支付接口可用OpenFeign实现调用，结合重试机制和断路器（Resilience4j）提升稳定性。
- 安全防护用Spring Security、JWT等身份验证手段，防止恶意调用。
- 日志（Logback/SLF4J）和监控（Prometheus/Grafana）保障系统可观测性。
2. 内容社区UGC系统架构
- MyBatis、JPA等ORM工具提升数据操作灵活性。
- Redis缓存热点内容，提升读取性能。
- 分库分表提升分布式大数据存储能力。
- 消息队列异步处理内容审核，解耦业务流。
- 音视频场景可拆分微服务，Kubernetes弹性伸缩。
- AI语义检索、Embedding模型可用于敏感词过滤。
- ELK、Spark、Flink用于日志采集和数据分析。
3. 智能客服与AI场景
- Spring AI、会话内存方案实现多轮对话。
- 向量数据库（Milvus/Chroma/Redis）+Embedding模型构建企业文档问答。
- RAG（检索增强生成）降低AI幻觉风险，提升答案准确性。
- OpenFeign工具化集成第三方API。
- Jenkins、GitLab CI等实现自动化部署，Prometheus/ELK做监控告警。
以上场景与技术点，适合小白系统学习互联网大厂面试常见问题，理解业务场景与技术落地。