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（紧张地搓手）：您好！我是来面试Java开发岗的，战五渣，战斗力大概...嗯...五分之一。
面试官（皱眉）：......我们开始吧。
第一轮：基础技术栈与项目背景
面试官：你做过哪些项目？用的技术栈是什么？
战五渣：我上家公司做的是一个AIGC内容生成平台，用户可以输入提示词生成文章、图片。后端用的是Spring Boot 2.7 + JDK 11，数据库是MySQL，缓存用了Redis，消息队列是Kafka。
面试官（点头）：不错，能说出技术栈。那你说说为什么选Kafka而不是RabbitMQ？
战五渣：因为Kafka吞吐量大！我们每天要处理几百万条生成任务，RabbitMQ扛不住。而且Kafka支持持久化、高可用，还能跟Flink对接做实时分析。
面试官（微微一笑）：很好，理解到位。
面试官：那你项目里是怎么保证接口安全的？
战五渣：我们用了Spring Security + JWT，登录后返回token，后续请求都带token，后端用拦截器校验。
面试官：有没有集成OAuth2？
战五渣：呃......我们只做了手机号登录，没接微信或GitHub登录，所以没用OAuth2......但我知道它是做第三方授权的！
面试官（轻笑）：算你过关。
第二轮：微服务与AI集成
面试官：你们的AI模型是怎么调用的？
战五渣：我们自己没训练模型，用的是OpenAI的API，通过Spring AI封装调用。比如用户输入"写一篇关于环保的文章"，我们就把提示词发给GPT-4，拿到结果再存到数据库。
面试官：如果OpenAI接口超时怎么办？
战五渣：我们加了Resilience4j的熔断和重试！最多重试3次，超过就返回"系统繁忙，请稍后再试"。
面试官：很好。那你怎么保证提示词不被恶意篡改？
战五渣：这个......我们前端做了过滤，后端也检查关键词......但具体怎么防注入，我还没研究太深......
面试官：提示词注入是个严重问题。你应该对输入做语义清洗，甚至用AI检测恶意意图。
战五渣（挠头）：哦......学到了学到了。
面试官：你们有没有用向量数据库？
战五渣：用了！用户生成的内容会用Embedding模型转成向量，存到Chroma里。这样别人搜"环保文章"就能语义匹配，不是关键词匹配。
面试官：不错，知道RAG（检索增强生成）的应用场景。
第三轮：高并发与系统设计
面试官：如果突然流量暴增，系统扛不住怎么办？
战五渣：我们用了Kubernetes做自动扩缩容！Prometheus监控QPS，超过阈值就自动加Pod。而且Redis缓存了热门内容，减轻数据库压力。
面试官：如果数据库主库挂了呢？
战五渣：我们有主从复制，从库可以顶上......但切换这块是DBA负责的，我没实操过......
面试官：那你了解过Canal或Debezium做数据同步吗？
战五渣：听说过！是基于binlog的增量同步工具......但没配过......
面试官（叹气）：广度不错，深度还需加强。
面试官：最后一个问题：你怎么防止AI生成内容出现幻觉（Hallucination）？
战五渣：我们......让用户打标签反馈？或者人工审核？
面试官：更好的方式是结合RAG，让AI基于真实数据生成，而不是凭空编造。还可以加事实校验模块。
战五渣（恍然大悟）：原来如此！
面试官：今天就到这里，你先回去等通知吧。
战五渣（小声）：又没当场offer......
答案详解：业务场景与技术点全解析
一、项目背景：AIGC智能内容平台
这是一个典型的AI+内容生成场景，属于"AIGC"与"内容社区UGC"的融合应用。用户输入提示词 → 后端调用大模型 → 生成内容 → 存储并提供语义搜索。
核心技术栈：
- Spring Boot：快速搭建微服务，集成各类组件。
- Kafka：解耦生成任务，异步处理，削峰填谷。
- Redis：缓存热点内容，提升响应速度。
- JWT + Spring Security：保障接口安全，防止未授权访问。
- Chroma / Milvus：向量数据库，支持自然语言语义搜索。
- OpenAI API + Spring AI：调用大模型，实现文本生成。
- Resilience4j：熔断、重试，提升系统容错能力。
- Prometheus + Kubernetes：监控与自动扩缩容，应对高并发。
二、关键问题深入解析
1. Kafka vs RabbitMQ
- Kafka：高吞吐、持久化、分布式、适合日志流、事件流。适用于大数据、实时计算场景。
- RabbitMQ：低延迟、灵活路由、适合任务队列、消息可靠性要求高的场景。
- 选择依据：AIGC平台任务多、吞吐高，Kafka更合适。
2. 提示词注入（Prompt Injection）防御
- 类似SQL注入，攻击者通过输入控制AI行为。
- 防御手段：
- 输入过滤与清洗
- 使用专用提示模板（Prompt Templating）
- 引入AI检测模型判断输入是否异常
- 限制模型权限（如禁止执行系统命令）
3. RAG（检索增强生成）原理
- Retrieval：从知识库中检索相关文档片段（如用向量相似度搜索）。
- Augmentation：将检索到的内容作为上下文拼接到提示词中。
- Generation：大模型基于增强后的提示词生成答案。
- 优势：减少幻觉，提升回答准确性。
4. AI幻觉（Hallucination）防范
- 定义：AI编造虚假信息。
- 解决方案 ：
- RAG：基于真实数据生成
- 事实校验模块：调用知识图谱或搜索引擎验证
- 人工审核机制
- 输出置信度评分
5. 高并发应对策略
- 缓存：Redis缓存热点内容
- 异步化：Kafka解耦，任务异步处理
- 限流降级：Sentinel或Resilience4j防止雪崩
- 自动扩缩容：K8s + Prometheus实现弹性伸缩
- 数据库优化：读写分离、分库分表
三、总结：Java程序员如何应对AI时代
AI不是替代程序员，而是改变技术栈。Java工程师应：
- 掌握Spring生态（Boot, Cloud, AI）
- 熟悉消息队列、缓存、分布式架构
- 了解AI基本原理：Embedding、向量化、RAG、Agent
- 具备系统设计能力：高并发、高可用、安全
- 拥抱云原生：Docker, K8s, CI/CD
未来属于"Java + AI + 云原生"的复合型人才。
本文模拟真实大厂面试，帮助开发者查漏补缺，建议收藏反复学习。