標題：互聯網大廠Java求職面試：AI集成場景下的技術挑戰與架構設計

第一幕：向量數據庫選型與性能調優

技術總監（嚴肅臉）： 鄭薪苦，我們最近在做一個基于大語言模型的企業級AI應用，需要選擇一個合適的向量數據庫來支持RAG。你認為在選型時應該考慮哪些因素？

鄭薪苦（自信滿滿）： 這還不簡單？就像挑西瓜一樣，一看皮相，二聽聲音，三嘗甜度！對應到向量數據庫嘛，就是性能、擴展性和生態成熟度。

技術總監（點頭但繼續追問）： 不錯，那具體到性能調優呢？比如Milvus和PgVector，它們在高并發場景下各自的優勢是什么？

鄭薪苦（撓頭）： 呃……Milvus就像是跑車，速度快但維護成本高；PgVector更像SUV，雖然速度稍慢但穩定可靠。至于調優嘛，我建議用緩存策略，比如Redis配合語義緩存。

技術總監（若有所思）： 嗯，有意思。那你能否詳細說說如何設計混合檢索方案來提升RAG的效率？

鄭薪苦（突然靈光一閃）： 哦！這個我知道！我們可以把傳統的倒排索引和向量相似性搜索結合起來，就像給搜索引擎加個“外掛”。這樣不僅能提高召回率，還能降低延遲。

技術總監（忍俊不禁）： 哈哈，“外掛”這個詞用得妙啊！不過確實說到點子上了。

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第二幕：分布式事務與電商促銷活動

技術總監（切換話題）： 接下來聊聊電商場景吧。假設我們要處理一次大規模促銷活動，如何保證分布式事務的一致性？

鄭薪苦（擺出思考者pose）： 分布式事務嘛，就是一群程序員圍著一張桌子吵架，最后誰也不服誰。但如果用了Seata或者TCC模式，大家就能愉快地達成共識啦！

技術總監（笑著搖頭）： 比喻很形象，但別忘了還有消息隊列的最終一致性方案哦。比如Kafka的事務消息。

鄭薪苦（恍然大悟）： 對對對！Kafka簡直是分布式世界的快遞小哥，不僅送得快，還從不丟件。

技術總監（繼續深入）： 那么問題來了，在千萬級商品庫存實時更新的情況下，如何避免超賣？

鄭薪苦（認真起來）： 這就需要用到分布式鎖了！比如Redisson提供的紅鎖機制，可以確保同一時間只有一個線程能修改庫存。

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第三幕：微服務安全與零信任架構

技術總監（目光銳利）： 最后一個主題，談談微服務的安全性。如果我們要實現零信任架構，你會怎么設計？

鄭薪苦（故作深沉）： 零信任嘛，就是“寧可錯殺三千，絕不放過一個”。所有的服務調用都需要經過身份驗證，哪怕是內部服務也不例外。

技術總監（追問）： 很好，那具體到OAuth2和JWT呢？

鄭薪苦（開始東拉西扯）： JWT就像是身份證，每個請求都帶著它到處跑；而OAuth2則是門禁卡，只有授權過的用戶才能進門。

技術總監（忍不住笑）： 金句頻出啊！那你再說說如何防止敏感數據泄露？

鄭薪苦（正色道）： 加密存儲、訪問控制、審計日志三位一體，缺一不可。Bouncy Castle庫就很不錯，功能強大且易用。

技術總監（總結陳詞）： 今天的面試就到這里吧，鄭薪苦，你的回答讓我印象深刻。回家等通知吧，希望下次見面是在offer上簽字的時候。

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標準答案解析

向量數據庫選型與性能調優

• 技術原理： 向量數據庫的核心在于高效的近似最近鄰搜索算法，如HNSW或IVF。Milvus專為向量計算優化，支持GPU加速；PgVector則依托PostgreSQL的穩定性和SQL查詢能力。
• 實際案例： 在某推薦系統中，采用Milvus作為主存儲，配合Redis緩存熱門向量，將響應時間從200ms降至50ms。
• 常見陷阱： 忽略冷啟動問題，導致初期性能不佳。
• 優化方向： 引入語義緩存，對高頻查詢進行預計算。

分布式事務與庫存管理

• 技術原理： Seata通過AT模式自動管理分支事務，TCC則需手動編碼Try-Confirm-Cancel邏輯。
• 實際案例： 雙11期間，某電商平臺使用Kafka事務消息+Redis分布式鎖，成功支撐了每秒百萬訂單的峰值。
• 常見陷阱： 鎖粒度過粗導致性能瓶頸。
• 優化方向： 使用分片鎖減少沖突概率。

微服務安全與零信任架構

• 技術原理： 零信任強調動態認證與細粒度授權，OAuth2提供標準協議，JWT承載用戶信息。
• 實際案例： 某金融公司基于Spring Security和Keycloak構建統一認證中心，實現了全鏈路的安全防護。
• 常見陷阱： JWT過期時間設置不當引發安全隱患。
• 優化方向： 實現刷新令牌機制，定期更新JWT。

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鄭薪苦的幽默金句匯總

1. “Milvus是跑車，PgVector是SUV。”
2. “分布式事務就是一群程序員圍著桌子吵架。”
3. “Kafka是分布式世界的快遞小哥。”
4. “零信任就是‘寧可錯殺三千，絕不放過一個’。”
5. “JWT是身份證，OAuth2是門禁卡。”