Java全栈面试实录：电商支付与AIGC架构的深度实践

一、电商支付系统：高并发与分布式事务的挑战

在面试中，电商支付系统常被作为考察分布式架构能力的典型场景。支付系统的核心需求包括：高并发订单处理、分布式事务一致性、幂等性设计及异常补偿机制。

1.1 分布式事务的解决方案

支付场景中，订单创建、库存扣减、账户扣款需保证原子性。常见方案包括：

TCC（Try-Confirm-Cancel）模式：通过预扣、确认、回滚三阶段实现，适用于强一致性场景。例如，订单服务预占库存，支付服务预扣金额，若任一环节失败则触发回滚。

// TCC示例：订单服务预占库存
public interface OrderTCCService {
    boolean tryReserve(Long orderId, int quantity); // 预占
    boolean confirmReserve(Long orderId);          // 确认
    boolean cancelReserve(Long orderId);           // 回滚
}

本地消息表 + 异步补偿：通过本地事务记录消息，结合定时任务补偿未成功的操作。适用于最终一致性场景，如账户余额更新。
Saga模式：将长事务拆解为多个本地事务，通过正向操作与反向补偿实现一致性。例如，支付失败时触发退款流程。

1.2 高并发下的性能优化

支付接口需应对秒杀、促销等场景，优化手段包括：

异步化设计：使用消息队列（如RocketMQ）解耦订单创建与支付操作，避免同步阻塞。

// 订单服务异步发送支付请求
@Transactional
public void createOrder(OrderRequest request) {
    Order order = saveOrder(request);
    mqTemplate.send("PAYMENT_TOPIC", order.getId()); // 异步触发支付
}

缓存穿透防护：对热点商品ID使用布隆过滤器或缓存空值，减少数据库压力。
限流与降级：通过Sentinel或Hystrix实现接口限流，超限时返回友好提示或跳转排队页。

二、AIGC架构设计：从模型集成到服务化

随着AIGC技术普及，面试中常考察如何将AI能力融入现有系统。核心问题包括：模型选型与适配、服务化架构设计、性能与成本平衡。

2.1 模型集成方案

根据业务需求选择合适的模型接入方式：

API调用：直接调用主流云服务商的文本生成、图像生成API，适合快速验证场景。

私有化部署：将开源模型（如LLaMA、Qwen）部署至私有环境，通过gRPC或RESTful API暴露服务。

// AIGC服务接口示例
public interface AIGCService {
    String generateText(String prompt, Map<String, Object> params);
    byte[] generateImage(String description, int width, int height);
}

边缘计算优化：对实时性要求高的场景（如语音交互），将模型轻量化后部署至边缘节点，减少网络延迟。

2.2 服务化架构设计

AIGC服务需支持多业务线调用，架构设计要点包括：

分层解耦：将模型推理、结果后处理、缓存层分离，便于独立扩展。

用户请求 → API网关 → 负载均衡 → AIGC服务集群
                    ↓
             缓存层（Redis）
                    ↓
             模型推理引擎

动态路由：根据请求类型（如文本/图像）或模型版本（如基础版/专业版）路由至不同实例。
流量控制：通过令牌桶算法限制并发请求，避免模型过载。

2.3 性能与成本优化

AI模型推理资源消耗大，需从以下方面优化：

模型量化与剪枝：将FP32模型转为INT8，减少计算量与内存占用。

批处理推理：合并多个请求为批量输入，提升GPU利用率。

# 批处理示例（Python伪代码）
def batch_infer(prompts):
    inputs = tokenizer(prompts, padding=True, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    return [tokenizer.decode(out) for out in outputs]

结果缓存：对高频请求（如固定模板生成）缓存结果，减少重复计算。

三、全栈能力考察：从代码到运维

Java全栈面试不仅关注编码实现，还考察系统级思维：

日志与监控：通过ELK或主流云服务商的日志服务收集请求链路数据，结合Prometheus监控模型推理延迟。
容灾设计：AIGC服务部署多可用区，模型文件存储至分布式文件系统（如HDFS），避免单点故障。
安全合规：对用户输入进行敏感词过滤，模型输出添加水印或审核机制，防止滥用。

四、最佳实践总结

支付系统：优先选择本地消息表 + 异步补偿实现最终一致性，TCC模式适用于金融级强一致场景。
AIGC架构：模型服务化时采用分层设计，结合批处理与缓存降低推理成本。
全栈思维：从代码实现延伸至监控、容灾、安全，体现系统化设计能力。

通过以上技术点的深入探讨，开发者不仅能应对面试中的架构设计题，更能在实际项目中构建高可用、低成本的分布式系统与AI服务。