面试现场：战五渣勇闯互联网大厂
面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。
战五渣（紧张地搓手）：您好您好，我是来面试Java开发岗的，我叫战五渣......不是，我叫张伟。
第一轮：基础不牢，地动山摇
面试官：我们先从简单的问题开始。你在项目中用过Spring Boot吗？说说自动配置原理。
战五渣 ：当然用过！Spring Boot就是靠@SpringBootApplication启动的，里面有个@EnableAutoConfiguration，它会扫描META-INF/spring.factories文件，把写好的自动配置类加载进来。比如我用了Redis，就会自动配RedisTemplate。
面试官（微微点头）：不错，理解到位。那HikariCP作为连接池，相比C3P0有什么优势？
战五渣：哦这个我知道！HikariCP贼快，号称是最快的数据库连接池。它是基于字节码精简和优化设计的，比如用了FastList替代ArrayList，还用了自定义的FIFO队列。而且默认连接超时时间短，能快速发现坏连接。
面试官：很好。那如果我要在Spring Boot里集成JWT做登录认证，流程是怎么样的？
战五渣：嗯......用户登录，后端验证账号密码，然后生成一个JWT字符串返回去。前端每次请求带上这个token，后端用拦截器解析，看有没有过期、签名对不对......
面试官：那签名算法一般用什么？
战五渣：啊？是不是MD5？
面试官（皱眉）：......我们继续下一轮。
第二轮：微服务与高并发场景
面试官：假设你现在做一个本地生活服务平台，类似美团，订单服务和用户服务拆开了，怎么保证数据一致性？
战五渣：用@Transactional就行了吧？
面试官：两个微服务之间。
战五渣：哦......可以用消息队列！比如下单成功发个MQ，用户服务消费，加积分。
面试官：如果消息丢了呢？
战五渣：呃......重启MQ？
面试官：考虑过RocketMQ的事务消息吗？或者Seata？
战五渣：Seata......好像是个电影名字？
面试官（扶额）：下一个问题。缓存雪崩是什么？怎么预防？
战五渣：就是缓存全挂了，请求全打到数据库，数据库就崩了。我们可以用Redis集群，还有给缓存加随机过期时间。
面试官：很好。那如果要做一个秒杀系统，你会怎么设计？
战五渣：先用Redis预减库存，然后下订单，再用消息队列削峰，最后异步落库......我觉得应该没问题。
面试官：如果有人刷接口呢？
战五渣：让他刷呗，反正我们有队列......
第三轮：AI融合与前沿技术
面试官：我们现在要构建一个智能客服系统，支持企业文档问答，你了解RAG吗？
战五渣：RAG？是"rag"衣服的意思吗？
面试官：Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。
战五渣：哦！我知道！就是让AI去查资料再回答！我们用Elasticsearch搜一下，把结果喂给大模型。
面试官：那向量数据库呢？比如Milvus或Chroma？
战五渣 ：向量？是不是数组？int[] vec = new int[3]？
面试官：......Embedding模型了解吗？
战五渣：Emmm......embedding是嵌入式吧？单片机那种？
面试官：最后一个问题：如何避免AI幻觉（Hallucination）？
战五渣：戴个墨镜就行了！
面试官（深吸一口气）：今天的面试就到这里。你的简历我们会交给HR，回去等通知吧。
战五渣（激动）：有戏！有戏！我感觉要成了！
答案详解：从小白到高手的技术跃迁
1. Spring Boot自动配置
- 原理 ：通过
spring.factories加载自动配置类，结合条件注解如@ConditionalOnClass控制是否生效。 - 业务场景：快速搭建微服务，减少样板代码。
2. HikariCP vs C3P0
- HikariCP优势：性能极高、内存占用低、响应速度快。
- 技术点：字节码优化、自定义集合类、无锁设计。
3. JWT安全机制
- 正确答案：应使用HMAC-SHA256或RSA等安全算法，MD5已不推荐。
- 流程：登录 → 生成Token → 拦截器校验 → 刷新机制。
4. 微服务一致性
- 方案 ：
- 最终一致性：通过MQ + 本地事务表
- 强一致性：Seata AT模式
- 补偿机制：TCC
5. 缓存雪崩与秒杀设计
- 雪崩对策 ：
- 随机过期时间
- 多级缓存（本地+Redis）
- 熔断降级（Resilience4j）
- 秒杀核心 ：
- Redis预减库存
- Lua脚本原子操作
- 消息队列异步化
- 接口限流（Sentinel）
6. RAG与AI智能客服
- RAG流程 ：
- 文档加载 → 分块
- 使用Embedding模型向量化
- 存入向量数据库（如Milvus）
- 用户提问 → 向量化 → 语义检索 → 拼接上下文 → 大模型生成答案
- 防幻觉 ：
- 提供可靠上下文
- 设置置信度阈值
- 多源验证
- 工具调用补充事实
7. 技术栈整合示例
java
// 示例：Spring AI + RAG
@Configuration
public class VectorStoreConfig {
@Bean
public VectorStore vectorStore() {
return new MilvusVectorStore(
milvusClient(),
EmbeddingModel.openAI() // 或 Ollama
);
}
}总结：大厂面试不仅考察基础，更看重系统设计与新技术融合能力。建议深入理解Spring生态、微服务治理、以及AI与传统系统的结合方式。