Java大厂面试实录：从Spring Cloud微服务到AI Agent的电商全栈技术拷问
面试场景：电商平台架构师岗位
面试官：李总（技术总监，严肃认真） 求职者：谢飞机（自称"全栈大神"，实则水货程序员）
第一轮：基础架构与微服务
面试官：谢飞机你好，我们电商平台日订单量百万级，请你谈谈如何设计这样的系统架构？
谢飞机：这个简单！用Spring Boot搭个服务，MySQL存数据，Redis做缓存，完事！
面试官：（皱眉）嗯...能具体说说微服务拆分原则吗？
谢飞机：微服务嘛...就是把大项目拆成小项目，一个服务一个Git仓库，用Feign互相调用！
面试官：那服务发现和配置管理呢？
谢飞机：呃...用Nginx转发？配置文件放Git里大家一起改？
面试官：（叹气）我们继续。假设要处理高并发秒杀场景，你会怎么设计？
谢飞机：加机器！加Redis！加队列！三连加！
面试官：具体技术选型？比如消息队列用Kafka还是RabbitMQ？
谢飞机：都行都行！我两个都会用！（实际上都没深入用过）
第二轮：数据库与缓存优化
面试官：刚才你提到MySQL，我们商品表有上亿数据，如何优化查询？
谢飞机：加索引！主键索引、唯一索引、普通索引，能加的都加上！
面试官：分库分表策略呢？ShardingSphere了解吗？
谢飞机：了解了解！就是把数据分到不同库不同表嘛...具体...呃...看情况！
面试官：缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿，分别怎么解决？
谢飞机：（冒汗）这个...穿透就是没穿透...雪崩就是雪崩了...击穿...击穿了修呗！
面试官：说说布隆过滤器在缓存中的应用？
谢飞机：布隆...过滤器...是不是那个...过滤布隆的？（完全不懂）
第三轮：AI与新技术应用
面试官：我们想引入AI提升用户体验，比如智能推荐和客服机器人，你有什么方案？
谢飞机：AI好啊！ChatGPT接进来就行！OpenAI API调一下！
面试官：具体技术架构？RAG、Agent、向量数据库这些了解吗？
谢飞机：RAG...是那个游戏吗？Agent...代理服务器？向量...数学向量？
面试官：如何避免AI幻觉问题？怎么构建企业知识库问答系统？
谢飞机：幻觉...多睡觉就好了！知识库...把文档扔给AI就行！
面试官：（摇头）最后问个简单的，Docker和Kubernetes在CI/CD中的角色？
谢飞机：Docker打包，K8s部署！Jenkins点一下自动发布！
面试官：好，今天的面试就到这里，你先回去等通知吧。
谢飞机：好的好的！我等您电话！（心想：终于结束了...）
面试问题详细答案与技术解析
第一轮问题解析：
1. 电商平台架构设计
业务场景：日订单百万级的电商平台，需要处理商品浏览、购物车、订单、支付、物流等完整流程。
技术方案：
- 微服务架构：按业务域拆分（商品服务、订单服务、用户服务、支付服务、库存服务）
- 技术栈：
- Spring Cloud Alibaba全家桶（Nacos服务发现、Sentinel流量控制）
- Spring Boot 2.7+，Java 17
- API网关：Spring Cloud Gateway
- 配置中心：Nacos Config
- 服务调用：OpenFeign + Resilience4j熔断降级
2. 微服务拆分原则
DDD领域驱动设计：
- 按业务能力拆分，保持服务自治
- 数据库按服务分离，避免共享数据库
- 服务间通过API通信，事件驱动解耦
- 每个服务独立部署、独立扩展
3. 高并发秒杀设计
技术要点：
- 流量削峰：Redis + Lua脚本原子操作
- 库存预热：Redis预减库存，异步扣减数据库
- 消息队列：Kafka处理订单创建，保证最终一致性
- 限流降级：Sentinel QPS限流，熔断保护
- 静态化：商品详情页CDN缓存
第二轮问题解析：
1. 亿级数据表优化
分库分表策略：
- 水平分表：按订单创建时间或用户ID哈希分表
- ShardingSphere：配置数据分片规则，透明化分表操作
- 索引优化：联合索引、覆盖索引、索引下推
- 读写分离：主从架构，读操作走从库
2. 缓存问题解决方案
- 缓存穿透：布隆过滤器拦截非法请求，缓存空值
- 缓存雪崩：随机过期时间，集群部署，熔断机制
- 缓存击穿：互斥锁（Redis setnx），热点数据永不过期
- 布隆过滤器：位数组+多个哈希函数，判断元素是否存在
第三轮问题解析：
1. AI电商应用架构
智能推荐系统：
- 技术栈：Spring AI + Milvus向量数据库
- 流程：用户行为向量化 -> 向量相似度检索 -> 排序模型 -> 结果返回
- Embedding模型：OpenAI text-embedding-ada-002或本地Ollama
智能客服系统：
- Agent架构：工具调用 + 记忆管理 + 工作流引擎
- RAG增强：企业文档向量化存储，检索增强生成
- 防幻觉：引用来源验证，置信度评分，人工审核流程
2. MCP与AI Agent
模型上下文协议（MCP）：
- 标准化AI工具调用接口
- 支持动态工具发现和执行
- 企业级Agent框架基础
Agentic RAG工作流：
- 文档加载与分块（PDF、Word、HTML）
- 向量化存储（Chroma/Redis Vector）
- 语义检索（余弦相似度）
- 提示工程与上下文填充
- 生成结果与引用验证
3. CI/CD容器化部署
Docker：应用容器化，环境一致性保证 Kubernetes：
- 服务编排与自动扩缩容
- 配置管理（ConfigMap/Secret）
- 服务网格（Istio）流量管理
- GitOps（ArgoCD）持续部署
完整流水线： Git提交 -> Jenkins流水线 -> 单元测试 -> Docker构建 -> 镜像推送 -> K8s部署 -> 自动化测试 -> 监控告警
学习要点总结
- 微服务不是银弹：合理拆分，避免过度微服务化
- 缓存是双刃剑：正确使用提升性能，错误使用导致数据不一致
- AI需要工程化：RAG、Agent、评估体系缺一不可
- 监控可观测性：链路追踪、指标监控、日志聚合三位一体
- 安全贯穿始终：从代码安全到网络安全，多层防御
电商系统是Java技术的综合体现，需要扎实的基础知识+不断学习的新技术+严谨的工程思维。谢飞机的教训告诉我们：技术深度比广度更重要，诚实面对自己的知识边界，持续学习才是王道。
