Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析
面试官（推了推眼镜，面无表情）：请进。
战五渣（慌张进门，差点被地毯绊倒）：您好！我是来面试Java开发的，战五渣......不是，是陈小明！
面试官：嗯。我们最近在做一个基于AIGC的企业级智能客服系统，使用Spring Boot构建微服务，结合Kafka做异步解耦，后端接入RAG架构实现企业文档问答。你先说说，如果用户提问触发知识检索，整个流程怎么设计？
第一轮：基础架构与消息队列
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面试官：为什么用Kafka而不是RabbitMQ来做事件驱动？
战五渣：呃......因为Kafka吞吐量大？我之前项目里看到过，日志都往里面灌，像喷泉一样！
面试官（微微点头）：不错，Kafka适合高并发写入和持久化，尤其在AIGC这类需要处理大量用户请求的场景中表现优异。
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面试官：那消息丢失怎么办？比如消费者宕机了。
战五渣：这个我知道！手动提交offset！不能自动提交，不然一消费就提交，万一挂了就丢了......
面试官：很好，你还知道什么机制可以保证Exactly-Once语义？
战五渣：啊？一次......精确一次？是不是......加个锁？或者数据库去重？
面试官（皱眉）：提示一下------Kafka事务和幂等生产者。
战五渣 ：哦！对对对！我记起来了！设置
enable.idempotence=true就行！至于事务......好像是producer.send(record, callback)的时候要配合......呃......忘了。 -
面试官：缓存怎么用？Redis存什么？
战五渣：存会话！聊天记录嘛！还有Embedding向量？不对......那是向量数据库的事儿......Redis我一般存Token、用户状态、热点问题答案......
面试官：合理。那如果缓存雪崩呢？
战五渣：加互斥锁！或者随机过期时间！再不行就多级缓存！
面试官：还可以。看来你看过八股文。
第二轮：AI集成与系统设计
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面试官：现在用户问了一个问题，如何通过RAG获取答案？
战五渣：先......分词？然后去向量数据库查相似度最高的文档片段？再喂给大模型生成回答？
面试官：具体点。流程是什么？
战五渣：嗯......客户端发请求 → 网关 → 智能客服服务 → 调用Embedding模型把问题转成向量 → Chroma/Milvus查Top-K → 拿到文本片段 → 拼成Prompt → 发给LLM → 返回结果 → 存日志到Kafka......
面试官：不错。那怎么防止AI胡说八道，也就是幻觉（Hallucination）？
战五渣：这......让模型别瞎编？或者......限定只能根据文档回答？
面试官：对，这就是RAG的核心优势------基于真实数据生成，减少幻觉。你还知道Agentic RAG吗？
战五渣：阿杰蒂克？没听说过......是不是代理模式？Agent......像Zookeeper里的那个？
面试官（摇头）：那是另一个领域。
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面试官：如果文档很多，加载慢怎么办？
战五渣：异步加载！用线程池预加载！或者按需加载！
面试官：还可以用什么技术提升检索效率？
战五渣：倒排索引？B+树？哈希表？
面试官：这是传统数据库。向量检索呢？
战五渣：呃......Faiss？听说Facebook搞的？
面试官：勉强及格。
第三轮：微服务与稳定性
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面试官：服务拆分，你会怎么划分微服务？
战五渣：用户中心、认证服务、知识库服务、对话服务、日志分析服务......
面试官：对话服务调知识库服务，用什么通信？
战五渣：OpenFeign！注解一加，接口就通了！
面试官：如果超时或失败呢？
战五渣：加熔断！Resilience4j！或者Hystrix！不过Hystrix停更了......
面试官：不错。那链路追踪怎么做？
战五渣：加TraceID！用MDC！日志里打印！出问题顺着查！
面试官：具体工具？
战五渣：Zipkin！Spring Cloud Sleuth自动集成！
面试官：还行。
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面试官：最后一个问题：如何保证敏感信息不泄露？比如用户病历在医疗问答场景。
战五渣：加权限！OAuth2控制访问！数据加密！HTTPS传输！
面试官：如果日志里不小心打了敏感字段呢？
战五渣：呃......脱敏！Logback配个filter！或者代码里toString()不打敏感字段！
面试官：还知道别的吗？比如审计？
战五渣：审计......得记操作日志吧？谁什么时候问了啥......
面试官：可以。今天的面试就到这里。
战五渣（起身，紧张）：那......我有希望吗？
面试官（淡淡地说）：回去等通知吧。
📘 面试问题详解：从小白到看懂大厂AI系统设计
场景背景：企业级智能客服系统（AIGC + RAG）
这是一个典型的AI原生应用 ，结合了传统Java微服务与前沿AI技术，广泛应用于企业协同SaaS、互联网医疗、在线教育、智慧政务等场景。
核心目标：让用户通过自然语言提问，系统自动从企业内部文档（如产品手册、病历规范、政策文件）中检索并生成准确回答，避免AI"幻觉"。
技术栈全景图
| 类别 | 使用技术 |
|---|---|
| 微服务框架 | Spring Boot, Spring Cloud |
| 消息中间件 | Kafka（高吞吐、持久化） |
| 缓存 | Redis（会话、热点数据） |
| 向量数据库 | Milvus / Chroma / Redis（支持向量检索） |
| AI能力 | Embedding模型（OpenAI/text-embedding-ada-002 或 Ollama本地模型） |
| 检索增强 | RAG 架构 |
| 智能代理 | Agentic RAG（可选，用于复杂推理） |
| 安全 | OAuth2, JWT, Spring Security |
| 监控 | Zipkin + Sleuth（链路追踪），Prometheus + Grafana（指标监控） |
| 日志 | Logback + MDC（脱敏+上下文传递） |
| 容错 | Resilience4j（熔断、降级） |
| 通信 | OpenFeign（声明式调用） |
逐题解析
Q1：为何选Kafka而非RabbitMQ？
- 业务场景：AIGC系统每秒可能有数千用户提问，需异步处理Embedding生成、日志采集、模型调用等任务。
- 技术点 ：
- Kafka：高吞吐、持久化、水平扩展强，适合日志流、事件流。
- RabbitMQ：更擅长复杂路由、低延迟，但吞吐量不如Kafka。
- 在AI场景中，Kafka常作为"数据管道"，连接数据源与AI服务。
Q2：如何保证Kafka消息不丢失？
- 生产者侧 ：
acks=all：确保所有ISR副本确认写入。enable.idempotence=true：开启幂等性，防止重复发送。- 使用事务：跨多个分区的原子写入。
- 消费者侧 ：
- 手动提交offset（
enable.auto.commit=false）。 - 处理完业务逻辑后再提交，避免"先提交后失败"导致丢失。
- 手动提交offset（
Q3：缓存雪崩如何应对？
- 定义：大量缓存同时失效，请求直接打到数据库，导致崩溃。
- 解决方案 ：
- 随机过期时间：给缓存加上±几分钟的随机TTL。
- 多级缓存：本地缓存（Caffeine）+ Redis + DB。
- 热点数据永不过期 + 异步刷新。
- 限流降级：使用Resilience4j保护下游。
Q4：RAG工作流程
- 用户输入问题 →
- 文本清洗与分块（Document Loading）→
- 使用Embedding模型将问题转为向量 →
- 向量数据库（如Milvus）进行近似最近邻搜索（ANN）→
- 获取Top-K相关文本片段 →
- 将原文片段拼接进Prompt模板（提示填充）→
- 调用LLM生成回答 →
- 返回结果，并异步记录日志到Kafka用于分析。
✅ 优势：答案基于真实数据，减少AI幻觉。
Q5：Agentic RAG 是什么？
- 传统RAG：单次检索 → 单次生成。
- Agentic RAG：引入"AI Agent"，能自主决策是否需要检索、查几次、调用哪些工具（如数据库、API），形成复杂工作流。
- 示例：Agent先查政策文件，再调计算器算补贴金额，最后生成报告。
Q6：微服务划分与容错
- 服务拆分原则 ：按业务边界划分，如：
auth-service：OAuth2/JWT认证knowledge-service：文档加载、向量化、语义检索chat-service：对话管理、会话内存维护log-service：消费Kafka日志，做数据分析
- 服务调用：OpenFeign + Resilience4j 实现声明式调用与熔断降级。
- 链路追踪：Sleuth自动生成TraceID，Zipkin可视化调用链，快速定位性能瓶颈。
Q7：敏感信息防护
- 传输安全：HTTPS + TLS。
- 存储安全：数据库字段加密（如使用Jasypt或Vault）。
- 访问控制：OAuth2 scopes 控制权限粒度。
- 日志脱敏 ：Logback配置
MaskingFilter，自动隐藏身份证、手机号、病历号等。 - 审计日志：记录"谁、何时、问了什么"，满足合规要求（如GDPR、等保）。
💡 总结：大厂AI系统=Java基本功 × AI新思维
这场面试考察的不仅是Spring Boot、Kafka这些"老朋友"，更是你是否具备AI时代Java工程师的新视角：
- 能否将传统微服务与AI能力融合？
- 是否理解RAG、向量检索、AI幻觉等概念？
- 是否具备系统安全与稳定性意识？
如果你能答出七八成，恭喜你，已经具备冲击大厂AI中台岗位的实力！
下一期预告：《Spring AI实战：用Java打造自己的ChatGPT》敬请期待！