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网站服务器是注册域名平台吗,网上卡片制作,兰州网站移动端优化,成都交投成高建设公司网站互联网大厂Java面试实录#xff1a;Spring Boot微服务AI技术栈深度问答 第一轮面试#xff1a;基础技术栈与业务场景 面试官#xff1a;谢飞机你好#xff0c;欢迎来到我们公司的技术面试。首先请你介绍一下自己的技术栈和项目经验。 谢飞机#xff1a;面试官您好#xf…互联网大厂Java面试实录Spring Boot微服务AI技术栈深度问答第一轮面试基础技术栈与业务场景面试官谢飞机你好欢迎来到我们公司的技术面试。首先请你介绍一下自己的技术栈和项目经验。谢飞机面试官您好我主要使用Java SE熟悉Spring Boot框架做过一些Web开发项目。数据库方面用过MySQL和MyBatis缓存用过Redis。面试官很好。那请你谈谈Spring Boot的核心特性以及你在实际项目中是如何使用它的谢飞机Spring Boot的自动配置很方便不用写太多配置文件。我在项目中用Spring Boot开发RESTful API用注解开发控制器用JPA操作数据库。还用过Spring Security做权限控制。面试官嗯基础不错。那假设我们要做一个内容社区平台用户量很大你会考虑哪些技术架构谢飞机我会用Spring Boot作为微服务基础用Spring Cloud做服务治理用Redis做缓存用Kafka做消息队列用MySQL主从分离。面试官很好看来你对微服务有一定了解。那请你详细说说Spring Cloud的核心组件有哪些谢飞机嗯...Eureka做服务注册与发现Zuul做网关Hystrix做熔断Config做配置管理...面试官不错继续。第二轮面试深度技术解析与架构设计面试官谢飞机我们公司现在要做一个大型的电商平台涉及商品、订单、支付、物流等多个模块。你会如何设计这个系统的架构谢飞机我会采用微服务架构把商品、订单、支付、物流都拆分成独立的服务。用Spring Cloud Alibaba技术栈Nacos做注册中心和配置中心Sentinel做流量控制。面试官很好的思路。那在高并发场景下你会如何优化系统性能谢飞机可以用Redis缓存热点数据用消息队列削峰填谷用CDN加速静态资源数据库读写分离分库分表处理大数据量。面试官嗯那请你具体讲讲Redis在电商中的应用场景。谢飞机Redis可以做商品详情页缓存购物车存储分布式锁防止超卖还有实时库存计数用户会话管理等等。面试官很好。那你对AI技术在电商中的应用有什么了解吗谢飞机AI可以用来做个性化推荐用户画像分析智能客服还有图像识别上传商品图片...面试官不错看来你对技术趋势有一定了解。第三轮面试高级技术与实战经验面试官谢飞机我们公司正在推进AI大数据战略需要你设计一个基于AI的智能推荐系统。请谈谈你的设计方案。谢飞机我会用Spring AI框架结合Embedding模型做用户和商品的向量化用Milvus或Chroma做向量数据库实现语义检索和个性化推荐。面试官很好的思路。那在数据处理方面你会用什么技术栈谢飞机可以用Flink做实时数据处理Spark做批处理Elasticsearch做日志分析和搜索还有数据湖存储原始数据。面试官嗯那请你谈谈在分布式系统中如何保证数据一致性谢飞机可以用分布式事务如Seata或者最终一致性方案消息队列确保数据同步还有TCC、SAGA等模式。面试官很好。最后一个问题如果你要设计一个智能客服系统你会考虑哪些技术点谢飞机我会用RAG技术增强回答准确性结合企业文档知识库用Agent架构处理复杂对话还有自然语言理解技术...面试官不错谢飞机。今天的面试就到这里我们会尽快给你答复。谢飞机谢谢面试官技术答案详解1. Spring Boot核心特性及应用业务场景内容社区平台的快速开发技术要点自动配置根据类路径自动配置Bean减少配置文件编写起步依赖简化Maven依赖管理如spring-boot-starter-web内嵌容器无需部署WAR文件直接运行JAR包Actuator提供健康检查、监控等生产级功能外部化配置支持properties、yml、环境变量等多种配置方式实际应用SpringBootApplication EnableAutoConfiguration public class CommunityApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(CommunityApplication.class, args); } } RestController RequestMapping(/api/users) public class UserController { Autowired private UserService userService; GetMapping(/{id}) public User getUser(PathVariable Long id) { return userService.findById(id); } }2. 微服务架构设计业务场景大型电商平台技术栈选择服务治理Spring Cloud Alibaba NacosAPI网关Spring Cloud Gateway熔断限流Sentinel配置中心Nacos Config链路追踪SkyWalking消息队列RocketMQ/Kafka架构设计原则单一职责每个服务专注特定业务领域自治性服务独立部署、扩展、维护去中心化避免单点故障弹性设计熔断、降级、重试机制关键技术实现# application.yml spring: cloud: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 config: server-addr: localhost:8848 file-extension: yaml shared-configs: ->// 商品详情缓存 Service public class ProductService { Autowired private RedisTemplate redisTemplate; public ProductDetail getProductDetail(Long productId) { String key product:detail: productId; ProductDetail detail (ProductDetail) redisTemplate.opsForValue().get(key); if (detail null) { detail productMapper.findById(productId); redisTemplate.opsForValue().set(key, detail, 30, TimeUnit.MINUTES); } return detail; } // 分布式锁防止超卖 public boolean reduceStock(Long productId, int quantity) { String lockKey stock:lock: productId; try { Boolean locked redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, 1, 10, TimeUnit.SECONDS); if (Boolean.TRUE.equals(locked)) { // 扣减库存逻辑 return productMapper.reduceStock(productId, quantity) 0; } return false; } finally { redisTemplate.delete(lockKey); } } }4. AI智能推荐系统业务场景电商平台个性化推荐技术架构数据层用户行为数据、商品属性数据特征工程用户画像、商品Embedding向量数据库Milvus/Chroma存储向量推荐算法协同过滤、深度学习服务层Spring AI RAG架构核心实现Service public class RecommendationService { Autowired private EmbeddingModel embeddingModel; Autowired private VectorStore vectorStore; public ListProduct recommendProducts(Long userId) { // 获取用户历史行为 UserBehavior behavior userBehaviorService.getUserBehavior(userId); // 生成用户向量 ListFloat userVector embeddingModel.embed( 用户偏好 behavior.getCategories().toString() ).content(); // 向量相似度搜索 VectorSearchRequest request VectorSearchRequest.defaults() .withQueryEmbedding(userVector) .withTopK(10); return vectorStore.similaritySearch(request) .stream() .map(result - result.getContent()) .collect(Collectors.toList()); } }5. 智能客服系统业务场景企业级客户服务技术要点RAG技术检索增强生成知识库企业文档向量化Agent架构复杂任务处理对话管理上下文理解系统架构Component public class CustomerServiceAgent { Autowired private VectorStore documentStore; Autowired private ChatModel chatModel; Autowired private ToolExecutor toolExecutor; public String handleCustomerQuery(String query) { // 1. 检索相关知识 ListDocument relevantDocs documentStore.similaritySearch(query); // 2. 构建RAG提示 String context relevantDocs.stream() .map(Document::getContent) .collect(Collectors.joining(\n---\n)); String prompt String.format( 基于以下企业文档回答客户问题 %s 客户问题%s , context, query); // 3. 调用大语言模型 return chatModel.call(new UserMessage(prompt)).content(); } }通过这次面试我们可以看到现代Java开发已经从传统的单体应用转向了微服务AI的复合架构。开发者不仅要掌握Spring Boot等基础框架还需要了解分布式系统设计、高并发优化、AI应用等前沿技术。在面试准备中建议重点理解技术原理并结合实际业务场景进行思考这样才能在技术面试中脱颖而出。