Java全栈面试实录：电商与AIGC场景下的技术攻坚指南

一、电商场景：高并发与分布式架构的核心挑战

1. 秒杀系统设计：从流量洪峰到稳定服务

面试官常以”如何设计一个支持百万级QPS的秒杀系统”切入，考察候选人对限流、降级、异步化的理解。典型回答需包含：

流量分层拦截：通过Nginx配置limit_req_zone实现IP级限流，结合Redis分布式锁控制库存扣减的原子性。
异步队列削峰：使用RabbitMQ的delayed_message插件实现订单创建的延迟处理，避免数据库瞬时压力。
库存预热策略：在Redis中预加载商品库存，通过Lua脚本保证DECR操作的原子性，示例代码如下：
```lua
— Redis Lua脚本实现原子库存扣减
local stock_key = KEYS[1]
local user_key = KEYS[2]
local decrement = tonumber(ARGV[1])

local stock = tonumber(redis.call(“GET”, stock_key) or “0”)
if stock >= decrement then
redis.call(“DECRBY”, stock_key, decrement)
redis.call(“SET”, user_key, “1”, “EX”, 3600) — 防止重复购买
return 1
end
return 0


#### 2. 分布式事务：TCC模式在订单支付中的实践
当面试官追问"如何保证订单创建与支付操作的最终一致性"，需结合**TCC（Try-Confirm-Cancel）**模式展开：
- **Try阶段**：冻结用户余额（预扣款），锁定商品库存。
- **Confirm阶段**：执行实际扣款与库存扣减，需处理网络超时的重试机制。
- **Cancel阶段**：回滚预扣款与库存锁定，采用Saga模式实现反向操作。
实际项目中，可通过Seata等框架简化实现，但需注意**幂等性控制**与**空回滚防护**。例如在支付服务中，需为每个事务分支生成唯一ID，通过数据库唯一约束避免重复执行。
### 二、AIGC场景：模型服务化与工程化落地
#### 1. 模型推理服务化架构设计
随着AIGC技术普及，面试官开始关注**大模型如何高效服务化**。核心设计要点包括：
- **请求路由层**：使用Spring Cloud Gateway实现基于模型版本的动态路由，示例配置如下：
```yaml
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: model-v1
          uri: lb://model-service-v1
          predicates:
            - Path=/api/v1/chat**
            - Header=X-Model-Version, v1
        - id: model-v2
          uri: lb://model-service-v2
          predicates:
            - Path=/api/v1/chat**
            - Header=X-Model-Version, v2

批处理优化：通过合并用户请求减少模型调用次数，例如将10个独立请求聚合为1个批量请求，降低GPU计算成本。
流式响应：采用Server-Sent Events（SSE）实现文本逐字生成，前端通过EventSource监听服务端事件。

2. 性能优化：从JVM到GPU的协同调优

在AIGC场景下，Java服务需与GPU加速卡深度协同，优化方向包括：

JVM参数调优：针对模型推理的内存密集型特点，调整-XX:MaxRAMPercentage=80避免OOM，同时启用-XX:+UseZGC减少GC停顿。
异步非阻塞I/O：使用Netty实现与模型服务器的gRPC长连接，通过ChannelPool复用连接资源。

量化压缩：在模型加载阶段应用FP16量化，减少显存占用，示例代码片段：

// 加载量化后的模型
Model model = ModelLoader.load("path/to/quantized_model.pt")
  .setPrecision(Precision.FP16)
  .toDevice(Device.GPU);

三、全栈能力：从代码到运维的完整链路

1. 监控告警体系构建

面试官常通过”如何快速定位AIGC服务延迟飙升问题”考察系统观，需构建多维度监控：

指标采集：通过Micrometer采集JVM指标（GC次数、堆内存）、模型推理延迟（P99/P95）、GPU利用率。
告警策略：设置分级阈值，例如当P99延迟超过500ms时触发一级告警，自动执行扩容脚本。

日志分析：使用ELK栈聚合服务日志，通过关键字匹配快速定位错误，示例Kibana查询语句：

{
"query": {
  "bool": {
    "must": [
      { "match": { "log.level": "ERROR" }},
      { "range": { "@timestamp": { "gte": "now-1h" }}}
    ]
  }
}
}

2. 混沌工程实践

为提升系统鲁棒性，需主动注入故障进行测试：

网络延迟模拟：使用tc命令在测试环境制造200ms延迟：
```
tc qdisc add dev eth0 root netem delay 200ms
```
依赖服务宕机：通过Service Mesh的故障注入功能，随机中断10%的模型服务请求。
数据一致性验证：在TCC事务场景下，模拟Confirm阶段失败，检查系统是否能正确执行Cancel。

四、技术选型与避坑指南

1. 数据库选型对比

场景	推荐方案	避坑点
订单数据	MySQL分库分表	避免跨库JOIN
用户行为日志	ClickHouse列式存储	不支持事务，需异步写入
实时特征计算	RedisTimeSeries	内存占用高，需定期清理

2. 框架使用建议

Spring Cloud Alibaba：适合中小规模电商系统，但需注意Nacos注册中心在高并发下的性能瓶颈。
gRPC：在AIGC模型服务间通信中表现优异，但需处理流式调用的背压问题。
Kubernetes：推荐使用StatefulSet管理有状态服务，但需规避Pod频繁重建导致的数据库连接泄漏。

五、总结与未来趋势

Java全栈工程师在电商与AIGC领域的核心竞争力，已从传统的CRUD能力转向系统设计深度与跨技术栈整合能力。未来需重点关注：

AI工程化：模型压缩、量化、服务化将成为标配技能。
云原生优化：基于K8s的弹性伸缩、Serverless架构将重塑技术栈。
全链路观测：从指标监控到业务日志的完整可观测性体系建设。