Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI大模型的深度技术拷问

场景:互联网大厂Java后端面试

面试官(严肃):小曾,请坐。今天主要考察Java后端技术栈,包括微服务、大数据、AI等。我们先从简单问题开始。

小曾(搓手):好嘞!面试官大大,您请讲!


第一轮提问:基础与构建工具

面试官

  1. 你熟悉哪些构建工具?在Spring Boot项目中,Maven和Gradle的区别是什么?
  2. 解释Spring Boot的自动配置原理,以及如何自定义配置?
  3. 在项目中使用HikariCP替代C3P0的优势是什么?

小曾

  1. Maven和Gradle都熟悉,Maven依赖管理更严格,Gradle更灵活,但Gradle构建速度稍慢。
  2. Spring Boot通过@SpringBootApplication扫描自动配置类,用@Bean可以自定义。
  3. HikariCP连接池性能更好,延迟更低,适合高并发场景。

面试官(点头):不错,回答得很清晰。继续。


第二轮提问:Web框架与数据库

面试官

  1. 对比Spring MVC和Spring WebFlux,哪些场景更适合使用WebFlux?
  2. 在电商场景下,如何使用MyBatis+JPA实现订单数据的双向同步?
  3. 解释Flyway和Liquibase的差异,以及为什么选择Flyway?

小曾

  1. WebFlux适合高并发、长连接场景,如实时音视频。
  2. MyBatis写SQL,JPA用注解,订单同步用分布式事务(比如Seata)。
  3. Flyway按版本强制执行,Liquibase更灵活,电商用Flyway更稳妥。

面试官(微笑):思路对,但分布式事务可以展开说。


第三轮提问:微服务与AI

面试官

  1. 在支付场景下,如何用Spring Cloud Gateway实现API网关的路由策略?
  2. Kafka和RabbitMQ在消息幂等性处理上有何区别?
  3. Spring AI如何实现企业文档问答?如何解决AI幻觉问题?

小曾

  1. Spring Cloud Gateway用RouteLocator配置路由,比如根据请求头动态路由。
  2. Kafka用幂等性消息,RabbitMQ用事务,但Kafka更常用。
  3. Spring AI用检索增强生成(RAG),但AI幻觉怎么解决......这个我需要查查......

面试官(皱眉):第三题不够深入,AI部分是重点。

面试官(总结):今天的面试就到这里,回去等通知吧。


详细答案解析

  1. 构建工具

    • Maven:依赖树严格,适合大型项目,但灵活性差。
    • Gradle:用Groovy脚本,支持多模块,构建速度快。
    • HikariCP:全球最快连接池,通过预连接减少延迟。
  2. WebFlux与JPA

    • WebFlux基于Reactor,支持异步非阻塞,适合WebSocket、微服务。
    • MyBatis:手写SQL,灵活但维护成本高。
    • JPA:注解式ORM,适合快速开发,但性能优化需注意。
  3. Spring Cloud Gateway

    • 路由策略:动态路由(如Predicates)、断路器(FilteringGatewayFilter)。
    • 消息幂等:Kafka用幂等性消息,RabbitMQ用事务消息死信队列
    • Spring AI实现文档问答:
      • RAG技术:结合检索(如Elasticsearch)和生成(如OpenAI),解决AI幻觉通过限制检索范围。
      • 客户端-服务器架构:用户请求通过API网关路由到AI服务,工具调用标准化(如MCP协议)。

业务场景延伸

  • 音视频场景:WebFlux处理实时推流,Redis缓存热点视频。
  • 电商场景:Spring Cloud实现分布式事务,消息队列保证订单一致性。
  • AIGC应用:AI客服需结合向量数据库(如Milvus)和Embedding模型(如Ollama)。

(注:AI部分需结合《Spring AI实战》深入学习,涉及RAG、Agent等高级功能。)

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