互联网大厂Java求职面试：云原生架构与AI应用集成解决方案

news2025/5/24 9:10:33

互联网大厂Java求职面试：云原生架构与AI应用集成解决方案

场景一：短视频与直播平台的高并发架构设计

面试官提问

面试官（技术总监）： 郑薪苦，你有处理过千万级用户同时在线的直播系统吗？如何设计一个能够应对如此高并发的架构方案呢？

郑薪苦： 啊，这个嘛，我之前确实遇到过类似的情况。要支持这么高的并发量，首先要考虑的是分布式架构。用Spring Cloud Alibaba中的Nacos作为服务注册中心，Sentinel来做流量控制和熔断降级，Seata解决分布式事务问题。

面试官： 不错，那具体如何实现呢？

郑薪苦： 嗯... 就像去餐厅吃饭一样，如果只有一个服务员，所有的顾客都要排队等她上菜，效率肯定低。所以我们需要多个服务员，也就是多台服务器来分担请求。使用Kubernetes进行容器编排，通过Istio服务网格做流量治理，可以实现动态扩展和负载均衡。

面试官： 听起来不错，那你有没有实际做过类似的项目？遇到了哪些挑战？

郑薪苦： 哈哈，说到这个，有一次我们公司搞了个大型直播活动，结果系统差点崩溃了！后来发现是因为数据库连接池配置不当导致的。当时赶紧调整了HikariCP的相关参数，并且引入了Redis缓存热点数据，总算扛过去了。

总结性评价

面试官： 你的回答虽然有些幽默，但核心要点都提到了。接下来我们会综合评估，你回家等通知吧。

场景二：企业SaaS平台的数据隔离与安全

面试官提问

面试官： 在多租户SaaS平台上，如何确保不同租户之间的数据隔离？

郑薪苦： 哦，这个问题嘛，就像住酒店一样，每个房间都有自己的门锁，互不干扰。我们可以采用逻辑隔离的方式，比如在数据库层面给每张表加一个tenant_id字段，查询时带上这个条件。

面试官： 还有其他方法吗？

郑薪苦： 当然啦，物理隔离也是个好办法，就是成本高一点。每个租户有自己的独立数据库甚至独立实例，这样安全性更高。不过这就好比每个人都有自己的别墅，太奢侈了吧！

面试官： 那你认为哪种方式更适合大规模SaaS平台？

郑薪苦： 我觉得混合模式比较合适。对于普通用户可以用逻辑隔离降低成本，而对于对安全性要求特别高的VIP客户，则提供物理隔离的服务。这样既能满足大多数人的需求，又能照顾到特殊群体。

总结性评价

面试官： 你的思路很清晰，也很实用。我们会尽快给你答复，你可以先回去休息。

标准答案

系统架构设计与演进思路

分布式架构设计

现代互联网应用通常面临高并发、大数据量的挑战，因此分布式架构成为必然选择。以Spring Cloud为例，其生态系统提供了丰富的组件来构建微服务架构：

服务注册与发现：Nacos不仅支持服务注册与发现，还提供了动态配置管理功能。例如，在直播系统中，各个微服务可以通过Nacos获取最新的配置信息，而无需重启服务。
```
@EnableDiscoveryClient
public class LiveApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(LiveApplication.class, args);
    }
}
```

流量控制与熔断降级：Sentinel能够在短时间内自动检测并限制异常流量，从而保护系统不受冲击。

@SentinelResource(value = "liveStream", blockHandler = "handleException")
public String getLiveStream() {
    return "Normal Response";
}

public String handleException(BlockException ex) {
    return "Fallback Response";
}

分布式事务：Seata支持TCC、SAGA等多种模式，适用于复杂的业务场景。
```
@GlobalTransactional
public void placeOrder(Order order) {
    // Business logic here
}
```

容器化与服务网格

Kubernetes已经成为事实上的容器编排标准，配合Istio服务网格可以实现更细粒度的流量控制：

Deployment：定义Pod模板及副本数。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: live-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: live
  template:
    metadata:
      labels:
        app: live
    spec:
      containers:
      - name: live-container
        image: myrepo/live:latest

VirtualService：定义路由规则。

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: live-route
spec:
  hosts:
  - live.example.com
  http:
  - route:
    - destination:
        host: live-service
        subset: v1

常见陷阱和优化方向

数据库连接池配置

不当的数据库连接池配置可能导致性能瓶颈。例如，HikariCP默认的最大连接数为10，这对于高并发场景显然不够。建议根据实际情况调整maximumPoolSize参数，并启用连接泄漏检测。

spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=50
spring.datasource.hikari.leak-detection-threshold=2000

缓存策略

合理利用缓存可以显著提升系统性能。Redis不仅可以用作缓存，还可以作为消息队列、分布式锁等工具。例如，使用Redisson实现分布式锁：

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

RLock lock = redisson.getLock("myLock");
lock.lock();
try {
    // Critical section
} finally {
    lock.unlock();
}