Java大厂面试实录：从电商架构到AIGC，技术栈的跨越式挑战

2025年12月27日 互联网

一、面试背景：从传统电商到AIGC的技术跃迁

小曾是一名拥有5年Java开发经验的工程师，长期从事电商系统开发，熟悉订单、支付、库存等核心模块的高并发设计。此次面试某互联网大厂的高级Java工程师岗位，面试官提出的要求不仅涵盖传统电商场景，还涉及AIGC（生成式人工智能）领域的技术挑战，要求候选人具备跨领域技术整合能力。

面试分为三轮：技术基础笔试、系统设计面试、技术深度探讨。其中，系统设计环节要求候选人针对“电商促销活动”和“AIGC模型服务化”两个场景分别设计架构，并对比两者的技术差异。

二、电商场景：高并发与分布式事务的经典挑战

1. 促销活动系统的架构设计

面试官首先提出一个典型场景：“设计一个支持百万级QPS的秒杀系统，要求保证库存一致性且避免超卖。”

关键技术点：

  • 分层架构设计：采用“前端限流+中间件削峰+后端异步处理”的三层架构。前端通过动态验证码和队列排队控制请求流量；中间件使用消息队列（如Kafka）缓冲订单请求；后端服务通过分布式锁（Redis RedLock）和本地事务表保证库存扣减的原子性。
  • 缓存策略优化：库存数据采用“本地缓存+分布式缓存”双层设计。本地缓存（如Caffeine）减少Redis访问压力，分布式缓存通过Lua脚本实现原子操作。
  • 降级与熔断机制：当系统负载超过阈值时，自动切换至降级模式，返回“排队中”的友好提示，避免服务崩溃。

代码示例（Redis库存扣减）：

  1. public boolean deductStock(Long productId, int quantity) {
  2.     String lockKey = "lock:product:" + productId;
  3.     try {
  4.         // 获取分布式锁
  5.         if (redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 30, TimeUnit.SECONDS)) {
  6.             Integer stock = redisTemplate.opsForValue().get("stock:" + productId);
  7.             if (stock != null && stock >= quantity) {
  8.                 redisTemplate.opsForValue().decrement("stock:" + productId, quantity);
  9.                 return true;
  10.             }
  11.         }
  12.     } finally {
  13.         // 释放锁
  14.         redisTemplate.delete(lockKey);
  15.     }
  16.     return false;
  17. }

2. 分布式事务的解决方案

面试官追问：“如果秒杀订单需要同时更新库存、积分和优惠券三个服务，如何保证数据一致性？”

解决方案对比：

  • TCC模式：适用于强一致性场景，但需要业务方实现Try-Confirm-Cancel接口，开发成本高。
  • 本地消息表：通过数据库事务保证订单创建与消息发送的原子性，再通过定时任务补偿未成功的消息，适合最终一致性场景。
  • Saga模式：将长事务拆分为多个本地事务，通过反向操作实现补偿，适合流程长且允许回滚的业务。

推荐方案：对于电商场景，优先选择本地消息表+定时任务补偿，兼顾性能与一致性。

三、AIGC场景：模型服务化与性能优化

1. 大模型服务化的架构设计

面试官切换至AIGC领域：“如何设计一个支持多模型、多版本的AIGC服务化平台，要求低延迟、高可用？”

关键技术点：

  • 模型路由层：通过模型元数据管理（如模型版本、QPS限制、硬件要求）实现动态路由。例如，使用Nginx+Lua脚本根据请求参数（如模型类型、输入长度）选择最优后端服务。
  • 异步推理与流式响应：对于长文本生成任务，采用“分块推理+流式返回”模式，减少客户端等待时间。后端服务通过WebSocket推送中间结果。
  • 弹性资源调度：结合Kubernetes的HPA（水平自动扩缩）和模型预热机制，根据实时QPS动态调整Pod数量，避免冷启动延迟。

架构示意图：

  1. 客户端 → API网关 → 模型路由层 → 模型服务集群（K8s） → 存储层（对象存储/向量数据库）

2. 性能优化实践

面试官进一步追问：“如何优化AIGC服务的推理延迟？”

优化方向：

  • 模型量化与剪枝：将FP32模型转换为INT8，减少计算量，但需权衡精度损失。
  • 硬件加速：使用GPU或TPU进行并行计算，结合CUDA优化内核函数。
  • 缓存热门请求：对高频查询（如固定模板生成）使用Redis缓存结果，避免重复推理。

代码示例（流式响应）：

  1. @GetMapping("/generate")
  2. public Flux<String> generateText(@RequestParam String prompt) {
  3.     // 调用模型服务API，获取流式响应
  4.     return webClient.post()
  5.             .uri("/v1/models/text-generation")
  6.             .bodyValue(new GenerateRequest(prompt))
  7.             .retrieve()
  8.             .bodyToFlux(GenerateResponse.class)
  9.             .map(GenerateResponse::getChunk);
  10. }

四、跨领域对比：电商与AIGC的技术差异

维度 电商系统 AIGC服务
核心目标 数据一致性、高并发吞吐 低延迟推理、模型多样性
技术栈 Redis、Kafka、分布式事务 Kubernetes、GPU调度、流式计算
优化方向 缓存、降级、异步化 量化、剪枝、硬件加速

五、面试总结与建议

  1. 技术广度与深度并重：大厂面试不仅考察单一领域的技术深度，还要求候选人具备跨领域技术整合能力。例如，电商开发者需快速学习AIGC的模型服务化设计。
  2. 架构设计需结合业务场景：不同业务对一致性和延迟的要求不同，需针对性选择技术方案。例如，电商促销强调强一致性，而AIGC生成可接受最终一致性。
  3. 性能优化需分层实施：从代码层（如异步非阻塞）、中间件层（如消息队列）到基础设施层（如K8s弹性扩缩），需全方位优化。

此次面试让小曾深刻认识到，Java开发者的技术栈正从传统业务向AI、大数据等新兴领域扩展。掌握分布式系统设计、模型服务化及跨领域技术融合，将成为未来大厂面试的核心竞争力。

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