一、电商场景技术拷问：系统架构与性能优化

1.1 高并发订单处理系统设计

面试官抛出第一个技术难题：”如何设计一个支持百万级QPS的电商订单系统？”候选人需从多个维度展开回答：

架构分层：采用Nginx负载均衡+Spring Cloud Gateway网关层，业务层拆分为订单服务、库存服务、支付服务微服务集群，数据层使用MySQL分库分表+Redis缓存。

关键技术实现：

// 分布式锁实现库存扣减（Redisson示例）
public boolean deductStock(Long productId, int quantity) {
    RLock lock = redissonClient.getLock("stock_lock_" + productId);
    try {
        boolean acquired = lock.tryLock(3, 10, TimeUnit.SECONDS);
        if (acquired) {
            // 查询库存
            Stock stock = stockMapper.selectById(productId);
            if (stock.getAvailable() >= quantity) {
                // 扣减库存
                stockMapper.updateStock(productId, stock.getAvailable() - quantity);
                return true;
            }
        }
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return false;
}

性能优化点：异步化处理（消息队列削峰填谷）、热点数据预加载、数据库连接池优化（HikariCP配置参数调优）。

1.2 分布式事务解决方案

当问及”如何保证订单创建与库存扣减的最终一致性”时，候选人需对比多种方案：

TCC模式：Try（预留资源）-Confirm（确认操作）-Cancel（取消预留）三阶段，适用于强一致性要求的场景。
SAGA模式：长事务拆分为多个本地事务，通过补偿机制回滚，适合复杂业务流程。

Seata框架实践：

// AT模式示例
@GlobalTransactional
public void createOrder(OrderDTO orderDTO) {
    // 创建订单
    orderService.create(orderDTO);
    // 扣减库存（可能失败）
    stockService.deduct(orderDTO.getProductId(), orderDTO.getQuantity());
}

二、AIGC技术融合：从理论到工程实践

2.1 AI模型服务化架构

面试进入AIGC领域，问题变为”如何将预训练大模型集成到电商推荐系统中”：

服务化设计：采用gRPC框架构建模型服务，定义Proto文件：

service Recommendation {
    rpc GetRecommendations (UserRequest) returns (ItemList);
}
message UserRequest {
    int64 user_id = 1;
    string context = 2;
}

工程优化：模型量化压缩（FP16转INT8）、ONNX Runtime加速推理、服务网格（Istio）流量管理。

2.2 实时特征工程实现

“如何构建用户实时行为特征？”要求候选人展示数据处理能力：

Flink实时计算：

DataStream<UserBehavior> behaviorStream = env
    .addSource(new KafkaSource<>())
    .keyBy(UserBehavior::getUserId);
behaviorStream
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
    .process(new FeatureExtractor())
    .addSink(new RedisSink<>());

特征存储：Redis TimeSeries存储时序特征，HBase存储聚合特征。

三、全栈能力综合考察

3.1 前后端联调问题排查

“当用户反馈商品列表加载慢时，你的排查流程是什么？”考察全链路问题定位能力：

前端检查：Network面板查看请求耗时，Console日志错误
服务端检查：Spring Boot Actuator监控接口响应时间
数据库检查：慢查询日志分析（show profile命令）
链路追踪：SkyWalking查看调用链耗时分布

3.2 跨团队技术方案制定

“需要为运营团队开发一个促销活动配置平台，你的技术方案？”要求系统设计能力：

低代码平台设计：
- 前端：Vue3+Element Plus可视化配置界面
- 后端：Spring Cloud Alibaba+Nacos配置中心
- 规则引擎：Drools实现复杂促销规则
版本控制：Git Flow工作流管理配置模板版本

四、面试准备建议

技术深度：重点准备JVM原理、并发编程、分布式系统核心论文（如CAP理论、BASE理论）
项目复盘：使用STAR法则梳理项目，量化技术指标（如”QPS从2k提升到10k”）
AI基础：了解Transformer架构、注意力机制、主流框架（PyTorch/TensorFlow）差异
软技能：准备”如何处理技术债务”、”如何推动技术方案落地”等场景题

五、行业趋势洞察

当前Java全栈工程师需关注三个技术融合方向：

云原生+AI：Kubernetes部署模型服务，Serverless架构降低AI推理成本
大数据+AI：Spark MLlib与深度学习模型联合训练
低代码+AI：通过自然语言生成前端代码（如GPT-4辅助开发）

面试本质是技术视野与工程能力的双重考察。候选人需展现”T型”能力结构：纵向深入Java生态核心（JVM、并发、Spring），横向拓展AI、大数据、云原生等相关领域。建议通过开源项目贡献、技术博客输出等方式持续积累技术影响力，在面试中展现”问题解决者”而非”API调用者”的思维特质。

Java全栈工程师面试实录：从电商实战到AIGC技术纵深