Java全栈工程师面试实录：电商与AIGC场景下的技术攻坚

一、电商场景：高并发架构设计与性能优化

1. 分布式事务的挑战与解决方案
面试官抛出经典问题：”在订单支付与库存扣减的分布式场景中，如何保证数据一致性？”
候选人的回答需覆盖三种主流方案：

TCC模式：通过Try-Confirm-Cancel三阶段操作实现柔性事务，适用于支付系统与库存服务的强一致性场景。例如，在订单创建时预占库存（Try），支付成功后正式扣减（Confirm），超时则释放（Cancel）。
Saga模式：将长事务拆解为多个本地事务，通过反向操作补偿失败步骤。典型应用如电商订单的退款流程，若物流未发货则直接退款，若已发货需触发逆向物流。

Seata框架：基于AT模式自动生成回滚日志，无需手动编写补偿代码。配置示例：

@GlobalTransactional
public void createOrder(OrderDTO order) {
  // 调用库存服务
  inventoryService.deduct(order.getSkuId(), order.getQuantity());
  // 调用支付服务
  paymentService.pay(order.getPaymentId(), order.getAmount());
}

2. 秒杀系统的限流与降级策略
针对”如何设计10万QPS的秒杀系统”问题，需从四个层面展开：

前端限流：通过按钮置灰、验证码等手段减少无效请求。
网关层过滤：使用Nginx的limit_req模块限制单个IP的请求频率。

应用层缓存：Redis预减库存，Lua脚本保证原子性：

local key = "seckill:" .. KEYS[1]
local stock = tonumber(redis.call("GET", key) or "0")
if stock > 0 then
  redis.call("DECR", key)
  return 1
end
return 0

数据库层优化：分库分表（如按用户ID哈希分10库），使用异步队列处理订单创建。

3. 微服务治理的实战经验
面试官关注服务拆分原则与问题定位：

拆分维度：按业务能力（用户中心、订单中心）或变更频率（基础服务、业务服务）拆分。
链路追踪：通过SkyWalking的APM工具监控调用链，定位耗时服务。例如，发现订单查询接口90%时间消耗在调用用户服务，需优化缓存策略。

熔断机制：Hystrix配置示例：

@HystrixCommand(fallbackMethod = "getUserFallback", 
  commandProperties = {@HystrixProperty(name="execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value="2000")})
public UserDTO getUser(Long userId) {
  return userClient.getUser(userId);
}

二、AIGC应用：大模型部署与工程化实践

1. 大模型服务化架构设计
针对”如何构建企业级AIGC平台”问题，需设计四层架构：

接入层：提供RESTful API与WebSocket长连接，支持异步任务查询。
调度层：基于Kubernetes的HPA自动扩容，应对突发流量。
模型层：支持多模型切换（如LLaMA2与Qwen），通过模型路由策略选择最优模型。
数据层：使用Milvus向量数据库存储嵌入向量，支持相似度检索。

2. 性能优化关键技术

量化压缩：将FP32模型转为INT8，减少75%内存占用。使用TensorRT优化推理速度：

builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
network = builder.create_network()
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)  # 启用INT8量化
engine = builder.build_engine(network, config)

流式输出：通过生成器模式实现逐字输出，提升用户体验：

public class StreamGenerator {
  public void generate(String prompt, Consumer<String> callback) {
      new Thread(() -> {
          // 调用大模型API获取流式响应
          for (String chunk : modelService.streamGenerate(prompt)) {
              callback.accept(chunk);
          }
      }).start();
  }
}

缓存策略：对高频问题（如”Java集合框架有哪些？”）缓存生成结果，使用Redis的BloomFilter过滤重复请求。

3. 安全与合规实践

内容过滤：集成敏感词检测（如使用DFA算法），对生成内容实时过滤。

数据脱敏：用户输入中的手机号、身份证号通过正则替换：

public String desensitize(String input) {
  return input.replaceAll("(\\d{3})\\d{4}(\\d{4})", "$1****$2");
}

审计日志：记录所有AIGC交互，满足等保2.0要求。使用ELK栈存储分析日志。

三、跨场景技术融合：电商AIGC的落地案例

1. 智能客服系统实现
结合电商场景的常见问题（如退换货政策），构建知识增强型对话系统：

知识图谱：使用Neo4j存储商品属性关系，支持多跳推理。
意图识别：BiLSTM+CRF模型分类用户问题，准确率达92%。

多轮对话管理：通过状态机跟踪对话上下文，示例代码：

public class DialogManager {
  private Map<String, Object> context = new HashMap<>();
  public String process(String input) {
      Intent intent = intentClassifier.classify(input);
      switch (intent) {
          case RETURN_POLICY:
              context.put("step", "confirm_order");
              return "请提供订单号，我将为您查询退换货规则";
          case CONFIRM_ORDER:
              String policy = knowledgeBase.query(context.get("orderId"));
              return policy;
      }
  }
}

2. 商品描述生成实践
利用GPT-3.5生成吸引人的商品标题：

Prompt工程：设计模板”作为电商专家，为以下商品生成5个吸引人的标题：[商品属性]”。
后处理优化：通过正则提取关键词，确保包含核心卖点（如”限时折扣””免费配送”）。
A/B测试：对比人工标题与AI标题的点击率，优化生成策略。

四、面试官视角：优秀候选人的核心特质

1. 技术深度与广度平衡

既能深入讲解JVM内存模型，又能设计微服务架构。
示例：解释HashMap的扩容机制时，需关联到并发修改问题（Fast-Fail机制）。

2. 工程化思维

关注线上稳定性，如提出通过Prometheus监控模型推理延迟。
示例：设计灰度发布策略，逐步将流量从旧模型切换到新模型。

3. 学习能力体现

提及近期学习的技术（如RAG架构），并说明如何应用到当前项目。
示例：”我正在研究LangChain框架，计划将其用于构建电商知识库问答系统。”

五、给开发者的建议

构建技术雷达：定期关注Spring Cloud Alibaba、Kubernetes等生态更新。
实践AIGC工具链：从Prompt工程入手，逐步掌握模型微调与部署。
参与开源项目：通过贡献代码提升系统设计能力，如参与Apache DolphinScheduler等项目。
准备行为面试题：用STAR法则描述项目经历，突出技术决策过程。

本文通过真实面试场景复盘，揭示了Java全栈工程师在电商与AIGC双场景下的技术要求。从分布式事务到模型量化，从服务治理到Prompt工程，开发者需构建”T型”能力结构——在Java生态上深耕，在AIGC等新兴领域拓展。建议读者结合实际项目，持续打磨技术深度与工程化能力。