Java全栈工程师面试实录：电商与AIGC技术双轨解析

2025年12月6日 互联网

一、电商场景技术攻坚：从订单系统到分布式架构

1. 高并发订单处理系统设计
面试官首先抛出经典问题：”如何设计一个支持10万QPS的秒杀系统？”
候选人的回答需体现全栈思维：

  • 前端层：通过动态库存预热（Redis预加载）和请求队列削峰（Guava RateLimiter），将瞬时流量转化为匀速请求。
  • 服务层：采用Sentinel限流+Hystrix熔断机制，结合异步非阻塞框架（WebFlux）提升吞吐量。
  • 数据层：分库分表（ShardingSphere）解决订单表膨胀问题，配合分布式锁（Redisson）防止超卖。
    关键代码示例（分布式锁实现）： 
    1. public boolean acquireLock(String lockKey, long expireTime) {
    2.   RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
    3.   try {
    4.       return lock.tryLock(expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
    5.   } catch (InterruptedException e) {
    6.       Thread.currentThread().interrupt();
    7.       return false;
    8.   }
    9. }

2. 分布式事务的终极解法
当问及”如何保证订单创建与库存扣减的最终一致性”时，优秀候选人会对比多种方案：

  • TCC模式：Try（预留资源）-Confirm（确认提交）-Cancel（回滚）三阶段，适合强一致性场景。
  • Saga模式：通过补偿事务实现长事务，适合跨服务调用链。

  • 本地消息表：结合MQ实现最终一致性，代码示例： 

    1. @Transactional
    2. public void createOrderWithInventory(Order order) {
    3.   // 1. 插入订单记录
    4.   orderDao.insert(order);
    6.   // 2. 插入消息表
    7.   MessageRecord record = new MessageRecord();
    8.   record.setTopic("inventory_update");
    9.   record.setContent(JSON.toJSONString(order));
    10.   messageDao.insert(record);
    12.   // 3. 发送MQ消息（异步）
    13.   mqSender.send("inventory_update", order);
    14. }

3. 微服务治理实践
针对服务拆分后的调用链问题，需展示以下能力：

  • 链路追踪：集成SkyWalking实现全链路监控
  • 服务降级：通过Feign的fallback机制实现熔断
  • 配置中心：使用Nacos动态调整限流阈值

二、AIGC应用开发：从模型集成到工程化落地

1. 大模型服务化架构设计
当面试进入AIGC领域，核心问题变为：”如何构建企业级LLM服务？”

  • 模型路由层：基于Prometheus监控的动态路由策略
  • 流式输出处理：使用Servlet 3.0异步特性实现SSE（Server-Sent Events） 
    1. @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    2. public Flux<String> streamResponse() {
    3.   return llmService.generateStream("请描述Java全栈工程师的核心能力");
    4. }
  • 上下文管理：通过Redis实现多轮对话的上下文缓存

2. 提示词工程优化实践
展示对NLP技术的理解深度：

  • 少样本学习：构建企业专属的Prompt模板库
  • 温度系数调优：平衡创造性与准确性（0.7适合客服场景，0.3适合代码生成）
  • 安全过滤：集成敏感词检测（使用AC自动机算法）

3. 性能优化实战
针对AIGC应用的高资源消耗特性，需掌握：

  • 模型量化：将FP32精度转为INT8，减少75%内存占用
  • 显存优化：使用TensorRT的动态批次处理
  • 异步推理：通过CompletableFuture实现请求合并 
    1. public CompletableFuture<String> asyncInference(String prompt) {
    2.   return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    3.       // 调用LLM服务
    4.       return llmClient.invoke(prompt);
    5.   }, inferenceExecutor);
    6. }

三、全栈能力综合考察

1. 跨端开发方案选择
当被问及”如何实现一套代码同时支持Web/APP/小程序”时，优秀回答应包含：

  • Taro框架：跨端UI组件映射
  • UniApp：条件编译实现平台差异处理
  • Flutter混合开发：通过PlatformChannel与Java交互

2. DevOps全流程实践
展示持续集成能力：

  • GitLab CI：配置多阶段流水线（编译→测试→部署）
  • K8s滚动更新：通过HealthCheck实现零宕机升级
  • 灰度发布：基于Nginx的流量分片策略

3. 技术选型决策方法论
面对”选择MySQL还是TiDB”的开放性问题，需体现：

  • CAP原则权衡：TiDB的强一致性 vs MySQL的主从延迟
  • 成本分析：TiDB的存储计算分离架构成本模型
  • 生态兼容：Spring Data JPA对分布式数据库的支持程度

四、面试准备建议

  1. 技术深度：重点突破分布式系统原理（如Paxos算法）、JVM调优（G1垃圾回收器参数配置）
  2. 项目复盘：准备3个可量化成果的项目（如”通过缓存优化使接口RT降低60%”）
  3. 软技能：练习用STAR法则描述技术决策过程
  4. 前沿追踪：关注Java生态新特性（如Loom项目的虚拟线程）、AIGC工程化进展

五、总结与展望

Java全栈工程师的价值正在从”CRUD开发者”向”系统架构师+AI工程师”转型。面试中展现的不仅是技术广度，更是对业务场景的技术抽象能力。建议开发者建立”T型”能力模型：在Java核心领域（JVM、并发编程）形成深度，同时在大数据、AIGC等前沿领域拓展宽度。未来，掌握”传统企业软件+生成式AI”复合能力的工程师将更具竞争力。

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