第一轮：Spring Boot基础与业务场景

面试官：小曾，请介绍Spring Boot的核心特性，并说明如何在一个高并发的电商秒杀场景中优化系统性能？

小曾：Spring Boot简化了Spring应用开发，自动配置、嵌入式服务器很方便。秒杀场景可以用Redis分布式锁，数据库用分库分表，然后加缓存……（面试官点头）不错，能想到缓存和锁。那如果用户量超百万，你会如何优化JVM参数和线程模型？

小曾：JVM调优可以看堆内存、GC策略，线程池用ThreadPoolExecutor……（面试官微笑）继续，Spring WebFlux如何应对流式音视频传输？

小曾：WebFlux是响应式，适合长连接，可以异步处理数据……（面试官打断）但你知道它和Spring MVC的线程模型差异吗？

第二轮：微服务与分布式系统

面试官：假设你设计一个内容社区UGC平台，用户上传视频后需要触发AI审核和转码，你会选择哪些微服务框架和消息队列？

小曾：用Spring Cloud和Kafka吧，Kafka压榨高吞吐，Spring Cloud Gateway做路由……（面试官赞许）很好，那如果Kafka消息丢失怎么办？

小曾：可以配置幂等性，或者用Redis做补偿……（面试官追问）那如果需要跨地域同步数据，你会考虑Cassandra还是Elasticsearch？

小曾：Cassandra分片好，Elasticsearch全文检索强……（面试官摇头）再具体点，假设用户上传的是视频元数据，你会用哪个？

第三轮：AI与大数据结合

面试官：现在AIGC应用火热，你会如何实现一个智能客服系统，要求支持多轮对话和文档检索？

小曾：用Spring AI，集成RAG架构，用向量数据库存文档……（面试官点头）那如果用户问“昨天天气”，你会如何处理AI幻觉问题？

小曾：用提示词约束……（面试官摇头）不够具体。假设用户上传医疗报告，你会用哪种Embedding模型提取关键信息？

小曾：OpenAI？但国内不能用……（面试官叹气）那你自己会开发Embedding模型吗？

面试官：今天的面试就到这里，回去等通知吧。

问题答案解析

1. Spring Boot秒杀优化

   • 技术点：分布式锁（Redis Cluster）、数据库优化（分库分表+索引优化）、缓存策略（本地缓存Guava+分布式缓存Redis）、线程池调优（调整核心数和队列容量）。
   • 业务场景：电商秒杀需要处理高并发下单，通过分布式锁防止超卖，缓存减少数据库压力，线程池控制资源消耗。

2. WebFlux与音视频传输

   • 技术点：WebFlux基于Reactor，适合长连接和流式处理，可配合Netty优化传输效率。与Spring MVC的阻塞IO模型对比，WebFlux的异步非阻塞更适合实时音视频场景。
   • 业务场景：直播平台或点播系统需要低延迟传输，WebFlux通过Flux和Mono处理流数据，避免线程阻塞。

3. UGC平台微服务架构

   • 技术点：Spring Cloud Alibaba（Nacos+Sentinel）做服务治理，Kafka生产者配置幂等性（enable.idempotence=true），Elasticsearch用于全文检索。
   • 业务场景：视频上传触发多任务（审核+转码），通过消息队列解耦系统，保证任务独立性。

4. 智能客服AI架构

   • 技术点：Spring AI集成RAG（检索增强生成），向量数据库（Milvus）存储文档Embedding，使用Agent框架实现工具调用标准化。
   • 业务场景：医疗问答系统需结合患者病历（文档检索）和实时对话（Agent代理），防止AI幻觉需用领域知识图谱约束。

5. AI幻觉处理

   • 技术点：提示词工程（如加入“仅回答医疗知识”约束）、事实核查（调用知识库验证）、置信度评分（低于阈值拒绝回答）。
   • 业务场景：避免AI输出虚假医疗建议，需结合企业文档问答（企业微信+文档加载）和复杂工作流（如多轮校验）。

学习建议：小白开发者可从Spring Boot基础（@SpringBootApplication原理）、Kafka生产者配置、Elasticsearch分词开始实践，AI部分可先搭建基于Spring AI的简单问答系统，逐步学习RAG架构和向量数据库。