wordpress网站是什么,泉州市建设系统培训网站,win8风格网站 源码,网站开发 哪些文档标题#xff1a;互联网大厂Java求职面试#xff1a;AI集成场景下的技术挑战与架构设计
第一幕#xff1a;向量数据库选型与性能调优
技术总监#xff08;严肃脸#xff09;#xff1a; 郑薪苦#xff0c;我们最近在做一个基于大语言模型的企业级AI应用#xff0c;需要…标题互联网大厂Java求职面试AI集成场景下的技术挑战与架构设计
第一幕向量数据库选型与性能调优
技术总监严肃脸 郑薪苦我们最近在做一个基于大语言模型的企业级AI应用需要选择一个合适的向量数据库来支持RAG。你认为在选型时应该考虑哪些因素
郑薪苦自信满满 这还不简单就像挑西瓜一样一看皮相二听声音三尝甜度对应到向量数据库嘛就是性能、扩展性和生态成熟度。
技术总监点头但继续追问 不错那具体到性能调优呢比如Milvus和PgVector它们在高并发场景下各自的优势是什么
郑薪苦挠头 呃……Milvus就像是跑车速度快但维护成本高PgVector更像SUV虽然速度稍慢但稳定可靠。至于调优嘛我建议用缓存策略比如Redis配合语义缓存。
技术总监若有所思 嗯有意思。那你能否详细说说如何设计混合检索方案来提升RAG的效率
郑薪苦突然灵光一闪 哦这个我知道我们可以把传统的倒排索引和向量相似性搜索结合起来就像给搜索引擎加个“外挂”。这样不仅能提高召回率还能降低延迟。
技术总监忍俊不禁 哈哈“外挂”这个词用得妙啊不过确实说到点子上了。 第二幕分布式事务与电商促销活动
技术总监切换话题 接下来聊聊电商场景吧。假设我们要处理一次大规模促销活动如何保证分布式事务的一致性
郑薪苦摆出思考者pose 分布式事务嘛就是一群程序员围着一张桌子吵架最后谁也不服谁。但如果用了Seata或者TCC模式大家就能愉快地达成共识啦
技术总监笑着摇头 比喻很形象但别忘了还有消息队列的最终一致性方案哦。比如Kafka的事务消息。
郑薪苦恍然大悟 对对对Kafka简直是分布式世界的快递小哥不仅送得快还从不丢件。
技术总监继续深入 那么问题来了在千万级商品库存实时更新的情况下如何避免超卖
郑薪苦认真起来 这就需要用到分布式锁了比如Redisson提供的红锁机制可以确保同一时间只有一个线程能修改库存。 第三幕微服务安全与零信任架构
技术总监目光锐利 最后一个主题谈谈微服务的安全性。如果我们要实现零信任架构你会怎么设计
郑薪苦故作深沉 零信任嘛就是“宁可错杀三千绝不放过一个”。所有的服务调用都需要经过身份验证哪怕是内部服务也不例外。
技术总监追问 很好那具体到OAuth2和JWT呢
郑薪苦开始东拉西扯 JWT就像是身份证每个请求都带着它到处跑而OAuth2则是门禁卡只有授权过的用户才能进门。
技术总监忍不住笑 金句频出啊那你再说说如何防止敏感数据泄露
郑薪苦正色道 加密存储、访问控制、审计日志三位一体缺一不可。Bouncy Castle库就很不错功能强大且易用。
技术总监总结陈词 今天的面试就到这里吧郑薪苦你的回答让我印象深刻。回家等通知吧希望下次见面是在offer上签字的时候。 标准答案解析
向量数据库选型与性能调优
技术原理 向量数据库的核心在于高效的近似最近邻搜索算法如HNSW或IVF。Milvus专为向量计算优化支持GPU加速PgVector则依托PostgreSQL的稳定性和SQL查询能力。实际案例 在某推荐系统中采用Milvus作为主存储配合Redis缓存热门向量将响应时间从200ms降至50ms。常见陷阱 忽略冷启动问题导致初期性能不佳。优化方向 引入语义缓存对高频查询进行预计算。
分布式事务与库存管理
技术原理 Seata通过AT模式自动管理分支事务TCC则需手动编码Try-Confirm-Cancel逻辑。实际案例 双11期间某电商平台使用Kafka事务消息Redis分布式锁成功支撑了每秒百万订单的峰值。常见陷阱 锁粒度过粗导致性能瓶颈。优化方向 使用分片锁减少冲突概率。
微服务安全与零信任架构
技术原理 零信任强调动态认证与细粒度授权OAuth2提供标准协议JWT承载用户信息。实际案例 某金融公司基于Spring Security和Keycloak构建统一认证中心实现了全链路的安全防护。常见陷阱 JWT过期时间设置不当引发安全隐患。优化方向 实现刷新令牌机制定期更新JWT。 郑薪苦的幽默金句汇总
“Milvus是跑车PgVector是SUV。”“分布式事务就是一群程序员围着桌子吵架。”“Kafka是分布式世界的快递小哥。”“零信任就是‘宁可错杀三千绝不放过一个’。”“JWT是身份证OAuth2是门禁卡。”
