Java全栈面试实录：电商支付与AIGC场景下的技术攻坚

一、电商支付系统的技术攻坚：从分布式事务到高并发优化

电商支付是Java全栈开发中典型的强一致性场景，涉及订单、库存、支付、物流等多个异构系统的数据同步。面试中常被问及的核心问题包括：

1. 分布式事务的落地实践

在支付扣款与库存扣减的联动操作中，传统本地事务无法满足跨服务的数据一致性需求。主流解决方案包括：

TCC（Try-Confirm-Cancel）模式：通过预占资源、确认提交、回滚释放三阶段实现最终一致性。例如，在支付服务中预扣金额（Try），确认订单后完成扣款（Confirm），若库存不足则回滚预扣（Cancel）。

// 伪代码示例：TCC模式支付服务实现
public class PaymentService {
    public boolean tryPay(Order order, BigDecimal amount) {
        // 预扣款：冻结用户账户余额
        return accountDao.freezeBalance(order.getUserId(), amount);
    }
    public boolean confirmPay(Order order) {
        // 确认扣款：从冻结转为实际扣减
        return accountDao.confirmFreeze(order.getUserId(), order.getTotalAmount());
    }
    public boolean cancelPay(Order order) {
        // 回滚预扣：解冻用户账户
        return accountDao.unfreezeBalance(order.getUserId(), order.getTotalAmount());
    }
}

Saga模式：将长事务拆解为多个本地事务，通过反向操作补偿失败步骤。例如，支付失败后触发退款流程。
本地消息表：通过数据库表记录待处理消息，结合定时任务重试，适用于对实时性要求不高的场景。

最佳实践：根据业务容忍度选择方案。金融类支付优先TCC，普通订单可用Saga，低频操作可简化本地消息表。

2. 高并发下的支付性能优化

秒杀场景中，支付请求可能达到每秒数万次。优化方向包括：

异步化处理：将支付结果通知通过消息队列（如Kafka）解耦，避免同步阻塞。

// 使用Spring Kafka异步发送支付结果
@KafkaListener(topics = "payment-result")
public void handlePaymentResult(PaymentResult result) {
    // 更新订单状态并发送通知
    orderService.updateStatus(result.getOrderId(), result.getStatus());
    notificationService.sendSMS(result.getUserId(), "支付结果：" + result.getStatus());
}

限流与降级：通过Sentinel或Guava RateLimiter控制请求速率，超限请求直接返回“系统繁忙”。
缓存预热：提前加载热点商品数据到Redis，减少数据库压力。

避坑指南：避免在支付链路中引入复杂计算，所有非核心操作（如日志记录）应异步化。

二、AIGC应用的技术挑战：从模型服务到实时推理

随着AIGC（生成式人工智能）的普及，Java全栈工程师需掌握与AI模型交互的架构设计，核心问题包括：

1. 模型服务的高可用架构

AI模型通常部署为独立服务，Java后端需通过gRPC或RESTful API调用。关键设计点：

负载均衡：使用Nginx或Spring Cloud Gateway分发请求，避免单点故障。

熔断机制：当模型服务响应超时或错误率上升时，自动切换至备用模型或降级方案。

// 使用Hystrix实现熔断
@HystrixCommand(fallbackMethod = "getDefaultResponse")
public String generateText(String prompt) {
    // 调用AI模型服务
    return aiModelClient.generate(prompt);
}
public String getDefaultResponse(String prompt) {
    return "系统繁忙，请稍后再试";
}

批量推理优化：将多个请求合并为批量调用，减少网络开销。例如，将10个文本生成请求合并为一个批次发送。

2. 实时推理的性能优化

AIGC应用（如实时对话）对延迟敏感，需从以下层面优化：

模型量化：将FP32参数转为INT8，减少计算量，同时通过KL散度校准保持精度。
硬件加速：利用GPU或NPU进行并行计算，Java可通过JNA调用CUDA库。

内存管理：避免频繁创建/销毁模型实例，使用对象池复用资源。

// 伪代码：模型对象池实现
public class ModelPool {
    private static final Pool<AIModel> pool = new GenericObjectPool<>(
        new BasePooledObjectFactory<AIModel>() {
            @Override
            public AIModel create() { return AIModelLoader.load("model.bin"); }
            @Override
            public void destroyObject(PooledObject<AIModel> p) { p.getObject().unload(); }
        }, 
        new GenericObjectPoolConfig().setMaxTotal(10)
    );
    public static AIModel borrowModel() { return pool.borrowObject(); }
    public static void returnModel(AIModel model) { pool.returnObject(model); }
}

3. 前后端协同的AIGC交互设计

前端需实时展示生成内容，后端需提供流式响应。实现方案包括：

Server-Sent Events (SSE)：后端通过text/event-stream推送增量结果。

// Spring Boot SSE控制器示例
@GetMapping("/stream-generate")
public SseEmitter streamGenerate(String prompt) {
    SseEmitter emitter = new SseEmitter(60_000L);
    new Thread(() -> {
        try {
            for (String chunk : aiModelClient.streamGenerate(prompt)) {
                emitter.send(SseEmitter.event().data(chunk));
            }
            emitter.complete();
        } catch (Exception e) {
            emitter.completeWithError(e);
        }
    }).start();
    return emitter;
}

WebSocket：适用于双向实时通信，如AI绘画中的笔触同步。

三、全栈工程师的核心能力模型

无论是电商支付还是AIGC，Java全栈工程师需具备以下能力：

跨层架构设计：从数据库分库分表到前端交互，能识别系统瓶颈并定位优化点。
技术选型能力：根据业务场景选择合适方案（如用Redis分布式锁而非Zookeeper）。
监控与调优：通过Prometheus+Grafana监控QPS、错误率，结合Arthas诊断线上问题。
安全意识：支付系统需防范SQL注入、XSS攻击，AIGC需过滤敏感内容。

结语

从电商支付到AIGC，Java全栈开发的技术挑战本质是在复杂系统中平衡一致性、可用性与性能。掌握分布式事务、异步化、模型服务化等核心技能，结合实际业务场景灵活应用，方能在面试与实战中脱颖而出。