一、电商场景：高并发交易系统的技术攻坚

1.1 分布式事务的典型解法

在电商订单系统中，支付服务与库存服务需保证数据一致性。面试官常问及”如何实现分布式事务？”的深层问题，实际考察对TCC（Try-Confirm-Cancel）、SAGA模式、本地消息表等方案的理解。

实现示例（TCC模式）：

// 支付服务Try阶段
public class PaymentService {
    public boolean tryReserve(Order order) {
        // 冻结账户余额
        return accountDao.freeze(order.getUserId(), order.getAmount());
    }
    public boolean confirm(Order order) {
        // 执行扣款
        return accountDao.deduct(order.getUserId(), order.getAmount());
    }
    public boolean cancel(Order order) {
        // 解冻余额
        return accountDao.unfreeze(order.getUserId(), order.getAmount());
    }
}

关键考量：

幂等性设计：通过唯一事务ID防止重复操作
异常处理：补偿事务的完整性和时效性
性能权衡：同步阻塞 vs 异步最终一致性

1.2 秒杀系统的架构实践

面试中常见的”如何设计秒杀系统”问题，需从流量削峰、库存预热、异步下单三个维度展开：

流量控制层：

前端限流：按钮级灰度+验证码

网关限流：令牌桶算法（Guava RateLimiter）

RateLimiter limiter = RateLimiter.create(1000); // 每秒1000个请求
if (limiter.tryAcquire()) {
  // 处理请求
}

库存服务优化：
- 数据库层面：乐观锁（version字段）+ 分布式锁（Redis RedLock）
- 缓存预热：提前加载商品库存到Redis
- 异步队列：使用Disruptor框架处理订单
降级策略：
- 动态降级开关配置
- 库存不足时返回排队页面
- 依赖服务故障时返回缓存数据

二、AIGC架构：AI模型服务化的技术挑战

2.1 模型服务部署方案

当面试官问及”如何将AI模型集成到Java体系”时，需从模型转换、服务封装、性能优化三个层面回答：

模型转换工具链：
- ONNX格式转换：PyTorch→ONNX→TensorFlow Serving
- 量化压缩：FP32→FP16→INT8降低推理延迟

服务化架构设计：

graph TD
  A[客户端] --> B[API网关]
  B --> C[模型路由服务]
  C --> D[GPU集群]
  C --> E[CPU备用集群]
  D --> F[TensorRT推理引擎]
  E --> G[ONNX Runtime]

性能优化技巧：
- 批处理推理：动态batching合并请求
- 内存复用：CUDA上下文缓存
- 硬件加速：Tensor Core利用

2.2 特征工程与Java集成

在推荐系统场景中，特征处理是关键环节。需掌握：

特征管道设计：
- 实时特征：Flink流式计算
- 离线特征：Hive→Spark特征转换
- 特征存储：HBase列式存储

Java调用示例：

// 使用TensorFlow Serving Java客户端
try (ServingClient client = new ServingClient("localhost:8501")) {
 Map<String, Object> inputs = new HashMap<>();
 inputs.put("input_1", new TensorProto.Builder()
     .setDtype(DataType.DT_FLOAT)
     .addFloatValArray(new float[]{1.0f, 2.0f})
     .build());
 PredictResponse response = client.predict(inputs, "serving_default");
 // 处理输出
}

三、全栈能力：从代码到运维的完整视角

3.1 监控告警体系搭建

面试中常考察的”如何设计系统监控”问题，需覆盖：

指标采集：
- 业务指标：订单成功率、响应延迟
- 系统指标：JVM GC次数、线程阻塞数
- 基础设施：GPU利用率、网络带宽

告警策略：

# Prometheus告警规则示例
groups:
- name: order-system
  rules:
  - alert: HighPaymentFailure
    expr: rate(payment_failures_total[5m]) > 0.1
    for: 10m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "高支付失败率 {{ $value }}"

可视化方案：
- Grafana仪表盘设计原则
- 动态阈值调整算法

3.2 混沌工程实践

为验证系统容错能力，需掌握：

故障注入场景：
- 网络分区：使用Chaos Mesh模拟
- 依赖服务延迟：PtP延迟注入
- 资源耗尽：CPU/内存压力测试

演练流程：

sequenceDiagram
  测试平台->>被测系统: 注入故障
  被测系统->>监控系统: 上报异常
  监控系统->>告警系统: 触发告警
  运维人员->>测试平台: 确认影响范围
  测试平台->>被测系统: 恢复环境

改进闭环：
- 故障演练报告模板
- 改进项跟踪看板
- 自动化回归测试

四、技术演进：从单体到云原生的架构升级

4.1 服务网格实施路径

在微服务治理场景中，需掌握：

Istio配置要点：

# VirtualService示例
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: order-service
spec:
  hosts:
  - order-service
  http:
  - route:
    - destination:
        host: order-service
        subset: v1
      weight: 90
    - destination:
        host: order-service
        subset: v2
      weight: 10

可观测性增强：
- 分布式追踪：Jaeger集成
- 服务依赖图谱
- 流量镜像测试

4.2 云原生存储方案

针对不同数据特性选择存储类型：

数据类型	推荐方案	典型场景
结构化数据	云数据库（关系型）	订单、用户信息
半结构化数据	文档数据库	日志、审计记录
非结构化数据	对象存储	图片、视频
临时数据	内存数据库	会话、缓存

性能优化建议：

数据库分片策略：按用户ID哈希分片
缓存穿透防护：布隆过滤器+空值缓存
冷热数据分离：SSD/HDD分层存储

五、面试准备：技术广度与深度的平衡

5.1 核心能力矩阵

建议候选人构建以下能力模型：

能力维度	初级要求	高级要求
编程基础	熟练使用集合框架	理解JVM内存模型与GC调优
分布式系统	掌握RPC调用	能设计CAP妥协方案
数据库	精通SQL优化	理解分布式事务实现原理
云原生	熟悉容器基础	能设计多集群容灾方案
AI工程化	了解模型调用	能优化推理服务性能

5.2 实战项目建议

推荐准备以下类型项目：

高并发电商系统：
- 实现秒杀功能
- 设计分布式ID生成器
- 构建实时数据大屏
AI模型服务：
- 部署文本生成模型
- 实现特征向量检索
- 开发模型评估框架
云原生改造：
- 服务网格化改造
- 无服务器架构实践
- 混合云部署方案

技术演进建议：

每年掌握1个新兴技术领域（如Serverless、RAG）
深度参与开源项目贡献
考取云服务商专业认证

本文通过电商与AIGC双场景的技术剖析，揭示了Java全栈工程师在数字化转型中的核心价值。从分布式系统设计到AI工程化实践，从单体架构升级到云原生演进，构建了完整的技术能力图谱。建议开发者建立”T型”能力结构：在Java生态保持深度，在云计算、大数据、AI等领域拓展广度，以应对日益复杂的技术挑战。

Java全栈面试实录：电商与AIGC场景下的技术深度解析