場景：互聯網大廠Java面試官 vs 搞笑程序員小曾
第一輪提問
面試官：小曾，我們公司正在重構一個高并發的電商系統，需要使用Spring Cloud Alibaba進行服務拆分。你能描述一下如何用Nacos進行服務注冊與發現，并解決服務雪崩問題嗎？
小曾：（自信）沒問題！Spring Cloud Alibaba集成了Nacos，可以輕松注冊服務。配置文件里加spring.cloud.nacos.server.addresses就行。服務雪崩用Resilience4j的限流降級組件，比如Hystrix，或者熔斷器。
面試官：很好，回答得很清晰。那如果系統需要支持實時庫存同步，你會選擇哪種消息隊列？為什么？
小曾：Kafka吧，吞吐量大，適合高并發場景。而且可以做到最終一致性，不會丟失消息。
面試官：對，Kafka確實適合。最后，如果系統需要緩存熱門商品信息，你會如何設計緩存策略？
小曾：用Redis，設置合理的過期時間，熱點數據先放緩存。如果更新庫存，需要使用Redis的發布訂閱通知相關服務。
第二輪提問
面試官：我們正在搭建一個內容社區平臺，需要支持實時評論和點贊功能。你會選擇Spring WebFlux還是傳統Spring MVC？為什么？
小曾：WebFlux啊，非阻塞，適合高并發場景。點贊可以加Redis緩存計數，評論用WebSocket實時推送。
面試官：不錯，WebFlux確實適合實時場景。那如果需要將用戶行為數據存入數據庫，你會選擇JPA還是MyBatis？
小曾：JPA吧，方便，自動生成SQL。但MyBatis更靈活，可以自定義SQL優化性能。
面試官：很好。系統需要支持多租戶，你會如何設計數據庫和服務的隔離方案？
小曾：（思考）可以按租戶ID路由請求，數據庫層面用Schema隔離，或者動態表名。服務端用ThreadLocal存租戶信息。
面試官：思路正確。最后，如果需要測試系統的并發性能，你會使用哪些工具？
小曾：JMeter啊，或者Spring Cloud LoadBalancer做壓力測試。
第三輪提問
面試官：我們正在探索AIGC應用，需要將用戶文檔轉化為知識圖譜。你會如何設計系統的架構？
小曾：（含糊）可以用NLP工具提取文本特征，然后用圖數據庫比如Neo4j存儲。但具體怎么轉化……（停頓）可能需要結合業務需求。
面試官：可以，但AIGC涉及的自然語言處理比較復雜。如果系統需要支持多模態輸入（文本+圖片），你會如何設計？
小曾：可以先用OCR識別圖片，然后用BERT提取文本特征，最后融合特征輸入模型。但具體模型選型……（撓頭）
面試官：回答得不夠具體。那如果需要優化模型的推理速度，你會考慮哪些技術？
小曾：量化模型，或者用TensorFlow Lite部署到邊緣設備。
面試官：不錯。最后一個問題，如果系統需要監控AIGC的生成質量，你會如何設計？
小曾：可以加日志記錄生成結果，然后用機器學習模型分析幻覺問題……（被面試官打斷）
面試官：（微笑）今天的面試就到這里吧，小曾。回去等通知。
答案解析
-
Spring Cloud Alibaba + Nacos + 服務雪崩
- 業務場景：電商系統服務拆分，防止單個服務過載導致雪崩。
- 技術點：
- Nacos注冊中心配置：
spring.cloud.nacos.server.addresses=http://127.0.0.1:8848 - Resilience4j限流：
@EnableCircuitBreaker+@CircuitBreaker注解 - 熔斷器：Hystrix或Sentinel
- Nacos注冊中心配置：
-
Kafka vs WebFlux + Redis緩存
- 業務場景：內容社區實時互動，高并發讀多寫少。
- 技術點：
- WebFlux異步處理：
@RestController+WebClient - Redis緩存：
setnx+ 發布訂閱實現熱點數據更新通知 - WebSocket實時推送：
@MessageMapping+ STOMP協議
- WebFlux異步處理：
-
JPA vs MyBatis + 多租戶設計
- 業務場景：平臺支持企業客戶獨立數據隔離。
- 技術點：
- JPA多租戶：
@TenantIdentifier注解 + Schema動態切換 - MyBatis動態SQL：
<if test="...">條件語句 - 服務隔離：
ThreadLocal.set("tenantId")
- JPA多租戶：
-
AIGC知識圖譜設計
- 業務場景：將文檔轉化為結構化知識，支持智能問答。
- 技術點：
- NLP特征提取：BERT模型 + SpaCy分詞
- 圖數據庫：Neo4j Cypher查詢
- 多模態輸入：OCR + Text-to-Speech融合
- 模型優化：模型蒸餾 + TensorFlow Lite量化
-
AIGC質量監控
- 業務場景：檢測生成內容的幻覺問題（如事實錯誤）。
- 技術點：
- 日志分析：ELK Stack聚合日志
- 機器學習：BERT對比驗證生成文本與知識庫一致性
- 人工審核：標注數據優化模型
總結
小曾對傳統Java技術棧（如Spring Cloud, Kafka）掌握較好，但在AIGC等前沿領域表現含糊。面試官通過電商、社區、AI場景的層層遞進，考察了候選人的技術深度和業務理解能力。對于小白來說，建議重點學習：
- 微服務架構（Nacos, Resilience4j）
- 高性能中間件（Kafka, Redis）
- AI基礎（BERT, 圖數據庫）
- 測試與監控工具（JMeter, ELK）
希望本文能幫助你系統學習Java全棧技術！
