PaiSmart面试题预测：WebSocket、客户端掉线重连、Elasticsearch、并发上传分片、Kafka、context、LLM切换

1. WebSocket 流式对话与主动中断

简历描述

基于 WebSocket 实现全双工流式对话，后端通过 WebFlux 的 Stream 接入 DeepSeek 等 LLM 的 SSE 流，实现逐字输出；支持用户主动中断，后端同步取消 LLM 侧的流式连接，避免错误提示词下的 Token 消耗；整体首字响应延迟控制在 500ms 以内。

面试提问

Q1: 为什么选择 WebSocket 而不是 SSE 来实现流式对话？

考察点：WebSocket vs SSE 的技术选型

参考答案：SSE 是单向通道（服务端→客户端），无法在流式输出过程中接收客户端的中断指令；WebSocket 是全双工通信，客户端可以在接收流式输出的同时发送 stop 命令。此外 WebSocket 支持心跳保活（ping/pong），更适合长连接场景。

Q2: 用户点击"停止生成"后，后端做了哪些事情确保 LLM 也停下来？

考察点：流式中断的完整链路

参考答案：分三步

(1) 在 stopFlags 中标记该 generationId 为已取消；

(2) 从 activeStreams 中取出 StreamHandle，调用 cancel() 方法，内部调用 Reactor Disposable.dispose() 断开与 LLM API 的 HTTP 流连接；

(3) 对关联的 CompletableFuture 调用 completeExceptionally(CancellationException) 唤醒完成监控线程，向客户端推送 {type:"stop"}。

源码位置：ChatHandler.java:520-558

关键代码：

public void stopResponse(String userId, String generationId) {
    cancelledGenerations.add(generationId);
    stopFlags.put(generationId, true);
    StreamHandle handle = activeStreams.remove(generationId);
    if (handle != null) {
        handle.cancel(); // Disposable.dispose() → 断开 HTTP 流
    }
    CompletableFuture future = responseFutures.remove(generationId);
    if (future != null) {
        future.completeExceptionally(new CancellationException("User stopped"));
    }
}

Q3: stop 指令中为什么要加一个 token 校验？去掉会有什么风险？

考察点：安全性设计

参考答案：WSS_STOP_CMD_ + 时间戳片段构成的 token 用于验证 stop 指令来自合法客户端，而非通过 XSS 或 CSRF 注入的恶意消息。去掉后攻击者可以构造 {type:"stop"} 消息中断其他用户的对话。

源码位置：ChatWebSocketHandler.java:28, 99-113

延伸问题

• 后端用了 5 个 ConcurrentHashMap 存储流式状态，如果服务重启全部丢失怎么办？
• 如果用户快速连续发送多条消息，如何防止并发冲突？

2. 对话内容持久化与断线续传

简历描述

实现对话内容的持久化和断线续传，每个流式内容原子写入 Redis，并通过状态机维持状态；用户断线重连后自动恢复上一次输出进度，不丢失已生成文本，保障弱网环境下的用户体验。

面试提...