Java大厂面试实录：从电商架构到AIGC的技术深度剖析

一、面试背景与技术考察维度

某头部互联网公司Java高级工程师岗位面试中，候选人需在90分钟内完成三轮技术问答，涵盖系统设计、底层原理及前沿技术落地能力。面试官重点考察以下维度：

• 电商系统核心能力：高并发订单处理、分布式事务一致性、缓存穿透防御
• AIGC服务架构：模型服务化部署、流式响应优化、GPU资源调度
• 基础技术深度：JVM调优、并发编程陷阱、Netty网络模型

二、电商系统设计实战解析

1. 秒杀系统架构设计

问题场景：设计支持10万QPS的秒杀系统，要求99.9%的请求在200ms内完成。
解决方案：

• 分层限流：Nginx层IP限频（1000QPS/IP）+ 应用层令牌桶（5000QPS/实例）
• 异步削峰：使用RocketMQ实现订单预创建，消息堆积阈值设为队列长度的80%
• 数据一致性：Redis分布式锁（Redlock算法）控制库存扣减，失败重试间隔采用指数退避策略

// Redis分布式锁实现示例
public boolean tryLock(String key, String requestId, long expireTime) {
    try {
        String result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, requestId, expireTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
        return Boolean.TRUE.equals(result);
    } catch (Exception e) {
        log.error("获取分布式锁异常", e);
        return false;
    }
}

关键指标：

• 缓存命中率需＞95%
• 订单创建平均延迟＜150ms
• 异常情况下（如MQ积压）系统恢复时间＜5分钟

2. 分布式事务处理

典型方案对比：
| 方案 | 适用场景 | 性能损耗 | 一致性级别 |
|———————|———————————————|—————|——————|
| Seata AT模式 | 跨库事务，强一致性要求 | 中等 | 强一致 |
| TCC模式 | 支付等核心业务 | 高 | 强一致 |
| 本地消息表 | 最终一致性可接受的异步场景 | 低 | 最终一致 |

最佳实践：

• 优先使用本地消息表+定时任务补偿
• 关键业务采用Seata AT模式，配置全局事务超时时间为3秒
• 实现事务日志双写（MySQL+HBase）防止数据丢失

三、AIGC服务架构深度考察

1. 大模型服务化部署

架构要点：

• 模型分片：将千亿参数模型拆分为8个分片，通过AlltoAll通信聚合结果
• 动态批处理：根据请求并发数动态调整batch_size（16~128区间）
• 预热机制：启动时加载常用提示词到GPU显存，减少首次推理延迟

性能优化数据：

• 启用TensorRT优化后，FP16精度下推理吞吐提升2.3倍
• 使用NVIDIA Triton推理服务器，模型加载时间从47秒降至12秒
• 实现请求级流控，当GPU利用率＞85%时触发限流

2. 流式响应实现

技术方案：

# 伪代码：流式响应生成
def stream_response(prompt):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model")
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    output_stream = []
    for i in range(max_new_tokens):
        outputs = model.generate(
            inputs,
            max_length=i+1,
            do_sample=True,
            stream_output=True
        )
        last_token = outputs[0][-1].item()
        output_stream.append(tokenizer.decode(last_token))
        yield {"token": last_token, "text": output_stream[-1]}

关键优化：

• 使用HTTP/2多路复用减少连接建立开销
• 实现基于SSE（Server-Sent Events）的协议设计
• 设置缓冲区大小（通常为4KB）平衡吞吐与延迟

四、基础技术深度考察

1. JVM调优实战

典型问题：线上服务频繁Full GC，如何定位解决？
诊断流程：

1. 使用jstat -gcutil <pid> 1s监控GC频率
2. 通过jmap -histo:live <pid>分析对象分布
3. 检查元空间使用：jstat -gcmetacapacity <pid>

优化案例：

• 调整参数：-Xms4g -Xmx4g -XX:MetaspaceSize=256m
• 升级G1收集器：-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200
• 结果：Full GC频率从每天12次降至每周1次

2. Netty高性能设计

核心模式：

• Reactor线程模型：1个Boss线程组+N个Worker线程组
• 零拷贝优化：使用FileRegion传输大文件
• 内存管理：配置PooledByteBufAllocator，设置pageSize=8KB

性能对比：
| 优化项 | 原始方案 | 优化后方案 | 吞吐提升 |
|————————|—————|——————|—————|
| 线程模型 | 单线程 | 主从Reactor| 187% |
| 内存分配 | 非池化 | 池化分配 | 142% |
| 编解码方式 | 同步IO | 异步编解码 | 215% |

五、面试准备建议

1. 系统设计方法论：

   • 遵循CAP原则进行权衡
   • 使用CQRS模式分离读写负载
   • 实现熔断降级（Hystrix或Sentinel）

2. 技术深度突破：

   • 精读《Java并发编程实战》第三章
   • 实践JVM源码调试（OpenJDK 17+）
   • 参与开源项目贡献（如Apache Dubbo）

3. 前沿技术跟进：

   • 定期阅读ArXiv计算机科学论文
   • 实践主流云服务商的AI平台服务
   • 关注Java增强提案（如Loom项目）

本场面试揭示，现代Java工程师需要构建”T型”能力结构：在JVM、并发编程等基础领域建立深度，同时在电商架构、AIGC等业务场景拓展广度。建议开发者每年完成2个完整项目实践，保持对新技术趋势的敏感度，才能在技术变革中保持竞争力。