第一轮提问：Spring Boot与高并发电商场景

面试官：小曾，请谈谈Spring Boot在电商秒杀场景下的优化方案。

小曾：嗯...秒杀场景，主要是高并发，用Spring Boot可以加分布式锁，比如Redisson，还有数据库隔离级别调为读已提交，然后服务降级熔断用Hystrix...

面试官（点头）：不错，考虑了分布式锁和熔断。那如果需要处理亿级商品库存，你会如何设计数据库？

小曾：用分库分表？比如用MySQL Cluster或者Cassandra...但具体怎么分，我不太确定...

面试官：很好，Cassandra是适合的场景。再问，如何用Kafka处理订单消息？

小曾：Kafka啊，用Spring Kafka，生产者设置重试，消费者用幂等性，确保不漏单...

面试官：回答到位。最后一题，如果系统QPS超过10万，你会优先优化哪部分？

小曾：缓存？比如用Redis集群，或者CDN加速静态资源...

面试官：逻辑清晰，第一轮表现不错。

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第二轮提问：AI大模型与内容社区推荐系统

面试官：小曾，现在内容社区都在用AI推荐，你会如何基于Spring AI实现个性化推荐？

小曾：Spring AI？好像有这个框架，可能用向量数据库存用户画像，然后调用 Embedding 模型...但具体怎么结合业务我不太清楚...

面试官：可以。假设你用LSTM训练用户行为模型，如何部署到生产环境？

小曾：用Docker打包，Kubernetes部署，然后用Prometheus监控资源占用...

面试官：细节到位。那如果推荐算法出现幻觉，你会如何检测？

小曾：用人工审核？或者统计语义相似度低于阈值的输出...

面试官：有思路。最后一题，如何用RAG技术结合企业文档回答用户问题？

小曾：RAG？检索增强生成？大概是用Elasticsearch索引文档，然后调用OpenAI API...但具体流程不熟...

面试官：尽力即可。

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第三轮提问：微服务架构与金融风控

面试官：小曾，金融风控需要低延迟，你会如何优化Spring Cloud Gateway的网关性能？

小曾：用本地缓存？或者配置更少的路由规则？

面试官：正确。那如果需要实时监控交易数据，你会用哪些技术？

小曾：用Flink处理流数据，然后通过Grafana看Dashboard...

面试官：不错。假设你用Keycloak做认证，如何防止越权访问？

小曾：检查用户角色？或者用Spring Security的PreAuthorize注解...

面试官：最后一题，如果系统需要支持多租户，你会如何设计数据库？

小曾：用Schema隔离？或者为每个租户建独立表...

面试官：回答完毕。回去等通知吧。

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答案解析

1. 电商秒杀优化

   • 分布式锁：Redisson可避免超卖，但需注意锁的粒度。
   • 数据库优化：秒杀场景用Cassandra的LSM树优化写入，或MySQL Cluster分表分库。
   • Kafka幂等性：通过acks=all+幂等器防止重复消费，适合订单消息。

2. Spring AI推荐系统

   • 向量数据库：Milvus存用户画像，配合Sentence-Transformers生成Embedding。
   • RAG技术：结合企业文档问答需用Elasticsearch索引，并调用OpenAI的RAG API（如MCP协议）。
   • 幻觉检测：通过语义相似度阈值（如Cosine距离<0.7）过滤无效输出。

3. 金融风控架构

   • 网关优化：减少路由匹配开销，如用本地缓存或动态路由规则。
   • 流处理：Flink实时计算+Grafana可视化，适合交易反欺诈。
   • 多租户设计：按租户建Schema（如PostgreSQL）或用ShardingSphere分库。

（注：AI部分需结合MCP/Agent等协议文档补充实践细节）