Java大厂面试真题：从Spring Boot到AI微服务的三轮技术拷问
面试官 ：资深架构师 | 战五渣：水货程序员
🎯 第一轮：基础不牢，地动山摇？
面试官：我们先来点基础的。你说你用过 Spring Boot，那它自动配置是怎么实现的？
战五渣 ：呃......就是加个 @SpringBootApplication 注解，然后它自己就配好了，像魔法一样！
面试官 （微微一笑）：差不多，但不够准确。其实是通过 @EnableAutoConfiguration 扫描 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports 文件，加载条件装配类，比如 DataSourceAutoConfiguration，结合 @ConditionalOnClass 等注解按需注入Bean。
面试官：那如果我想排除某个自动配置呢？
战五渣 ：哦这个我知道！在注解里写 exclude = DataSourceAutoConfiguration.class 就行！
面试官（点头）：不错，看来你还真看过文档。
面试官：再问，你项目里用什么做缓存？
战五渣：Redis啊，我们公司人人都用Redis，不用都不好意思打招呼。
面试官：那缓存穿透怎么解决？
战五渣：嗯......我让前端加了个防抖，应该没问题了吧？
面试官（皱眉）：这是前端问题。我说的是后端查询数据库不存在的Key导致Redis无效的问题。
战五渣：哦！那我......我用布隆过滤器挡一下？
面试官：勉强及格。还可以缓存空值+设置短TTL，或限流降级。
⚙️ 第二轮：微服务与高并发，开始上强度
面试官：假设你现在做一个内容社区，用户发布图文，日活百万，如何设计点赞系统？
战五渣 ：用数据库直接 UPDATE user_post SET likes = likes + 1 就行了！
面试官：并发10万请求呢？锁表了怎么办？
战五渣：那......那我加个Redis，先累加在Redis，再异步刷回数据库！
面试官：很好。那用什么数据结构？
战五渣：String？存个数字......
面试官 ：可以，但更推荐用 Redis 的 INCR 命令操作字符串，原子性更强。或者用 Hash 存多个帖子的点赞数，节省内存。
面试官：如果要实时排行榜呢？
战五渣：List？每天清一次......
面试官 ：应该是 ZSet（有序集合） ，用分数排序，ZREVRANGE 拿Top N，配合过期策略和定时任务同步即可。
面试官：消息队列用过吗？为什么选 Kafka 而不是 RabbitMQ？
战五渣：Kafka更快，吞吐量大，我们老板说"高端大气上档次"！
面试官（扶额）：正确答案是：Kafka适合日志、事件流等高吞吐场景，基于分区和顺序写盘；RabbitMQ更适合复杂路由、延迟消息等企业级消息交互。
🤖 第三轮：AI时代，Java程序员也要懂智能
面试官：现在我们要在求职招聘平台接入 AI 智能客服，支持简历解析和岗位匹配，你怎么设计？
战五渣：找个AI模型，把简历丢进去，返回结果就行了！
面试官：太模糊。具体技术栈？
战五渣：呃......Spring AI？调OpenAI API？然后用Redis存一下结果？
面试官：还行。完整链路应是：
- 使用 Spring AI 接入大模型（如 OpenAI 或 Ollama）
- 文档加载模块解析 PDF/Word 简历（Apache Tika）
- 使用 Embedding 模型 向量化文本
- 存入 向量数据库（如 Chroma 或 Milvus）
- 用户提问时进行 语义检索 + RAG，生成精准回复
- 配合 聊天会话内存 实现多轮对话
- 使用 提示填充（Prompt Templating） 控制输出格式
面试官：如果模型回答错误，比如虚构某人工作经历，叫什么现象？
战五渣：这......AI喝多了？
面试官 ：这叫 AI幻觉（Hallucination）。解决方案包括：
- 提高检索质量（RAG）
- 加强上下文约束
- 输出验证机制
- 使用 Agentic RAG 实现自我修正
面试官：最后一个问题：如何保证这个AI系统的安全性？
战五渣：设个密码？登录用JWT？
面试官 ：接近了。要用 OAuth2 + JWT 做认证，敏感接口鉴权；输入内容做XSS过滤；调用链路用 Resilience4j 做熔断；日志用 ELK 收集，监控用 Prometheus + Grafana。
面试官（微笑）：今天的面试就到这里，你的表现......还可以提升。回去等通知吧。
战五渣（小声嘀咕）：又是这句话......我上次等了三个月都没信儿......
✅ 面试问题深度解析
场景背景：内容社区 + AI智能客服系统
这是一个典型的 互联网大厂复合型业务场景：
- 用户侧：UGC内容发布、互动（点赞）
- 平台侧：高并发、缓存、消息解耦
- 智能侧：AI简历解析、语义匹配、RAG问答
技术点拆解
| 技术域 | 核心技术 | 作用 |
|---|---|---|
| 核心框架 | Spring Boot, Spring MVC | 快速搭建服务，REST API暴露 |
| 缓存 | Redis (String, ZSet) | 高并发点赞计数、实时排行榜 |
| 消息队列 | Kafka | 异步处理点赞事件、解耦 |
| 数据库 | MySQL + HikariCP | 持久化数据，连接池管理 |
| 安全 | Spring Security + JWT + OAuth2 | 用户认证与权限控制 |
| 测试 | JUnit 5 + Mockito | 单元测试保障质量 |
| 微服务 | Spring Cloud + OpenFeign | 服务间调用 |
| AI集成 | Spring AI, Embedding, RAG | 实现智能客服核心能力 |
| 向量数据库 | Chroma / Milvus | 存储简历向量，支持语义搜索 |
| 运维监控 | Prometheus + Grafana + ELK | 全链路可观测性 |
| CI/CD | Jenkins + Docker + Kubernetes | 自动化部署 |
关键设计模式回顾
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缓存穿透解决方案：
- 布隆过滤器拦截非法Key
- 缓存空值（null value with TTL）
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高并发点赞系统：
- Redis INCR 原子操作
- 定时任务批量落库（避免频繁IO）
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AI智能客服架构：
plaintext用户提问 → Prompt工程 → 向量检索（RAG）→ LLM生成 → 输出校验 → 返回 ↑ 向量数据库（简历库）使用 Agentic RAG 可实现多步推理，例如："先查候选人技能，再匹配岗位要求，最后生成推荐理由"。
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防止AI幻觉：
- 所有生成内容必须基于检索到的文档片段
- 设置严格提示模板（Prompt Template）
- 引入验证Agent进行二次确认
📌 总结
这场面试涵盖了 传统Java开发 + 微服务 + AI融合 的全栈能力要求。现代Java工程师不能再只盯着SSH三大件，而要具备：
- 分布式系统设计能力
- 高并发处理经验
- 对AI技术的基本理解与集成能力
- 全链路监控与容错意识
💡 建议学习路径：
- 精通 Spring Boot + Spring Cloud
- 掌握 Redis、Kafka 实战应用
- 学习 Spring AI 与 RAG 架构
- 动手搭建一个企业级文档问答系统
只有这样，才能在下一次面试中，笑着说出："您问的我都懂。"