Java大厂面试真题：从Spring Boot到AI微服务的三轮技术拷问
场景设定：某头部互联网公司会议室，阳光透过玻璃洒在白板上。面试官（M）面无表情地翻着简历，对面坐着一位自称"全栈战五渣"的Java求职者（Z）。
第一轮：基础不牢，地动山摇？
M：看你简历写了熟悉 Spring Boot，说说它和传统 Jakarta EE 的区别？
Z：啊这个我知道！Spring Boot 是简化开发的，自动配置、内嵌 Tomcat，不用打 war 包部署了，启动快！而 Jakarta EE 要配一堆 xml，还得扔到 WebLogic 这种服务器里......像坐绿皮火车。
M：嗯，比喻有点意思。那 Maven 和 Gradle 你怎么选？
Z：我们公司用 Maven，依赖管理清晰，pom.xml 看得懂。Gradle 我只在 Android 项目见过，脚本写法太自由，容易写出天书代码......
M：还行。那如果我要做用户注册登录，怎么设计安全模块？
Z：哦！用 Spring Security 啊！加个 @EnableWebSecurity，搞个 UserDetailsService 实现类，密码加密用 BCryptPasswordEncoder......登录接口就出来了！
M：不错，至少没说 Shiro。那你了解 OAuth2 吗？比如第三方微信登录？
Z：呃......是不是有个 Authorization Code 模式？用户点微信登录跳过去，授权后回调我们网站，拿到 code 再换 access_token......然后查用户信息？
M：勉强及格。下一个问题------日志怎么收集？
Z：System.out.println("我来了")！开玩笑开玩笑！生产肯定用 Logback + SLF4J，输出 JSON 格式，丢给 ELK 去搜！
M：......你这笑声很尴尬。第一轮结束，进入微服务环节。
第二轮：微服务风暴，水货开始冒汗
M：假设我们现在是个电商系统，订单服务要调库存服务，怎么做远程通信？
Z：用 OpenFeign！声明式客户端，写个接口加 @FeignClient，再配合 Eureka 注册中心就行！
M：如果库存服务挂了怎么办？
Z：呃......重启？不行的话......让运维顶上去！
M：我说的是容错机制。
Z：容错？哦！Hystrix 断路器！等等......好像淘汰了？现在用 Resilience4j？可以限流、降级、熔断......具体咋配我忘了，但我知道有 yaml 配置文件能搞定！
M：还行。那订单创建成功后，要发短信、更新积分、通知推荐系统，怎么解耦？
Z：用 Redis Pub/Sub！订单发完消息，其他服务订阅 channel 就行了！
M：万一 Redis 宕机了呢？消息丢了？
Z：啊？不会吧......那......那就......多存一份数据库？
M：考虑过 Kafka 吗？持久化、高吞吐、可重放。
Z：Kafka......听说过！是那个蜜蜂嗡嗡叫的消息队列？Producer 发，Consumer 消费，Topic 分主题......Broker 是中间人！
M：名字都对得上。最后一个问题：服务太多怎么监控？
Z：看日志呗！还能......用 Prometheus 抓 metrics？加个 /actuator/prometheus......然后 Grafana 展示？
M：算你答上来一个。下一轮更难。
第三轮：AI时代，水货彻底崩盘
M：我们现在要做一个智能客服系统，支持企业文档问答，怎么实现？
Z：嗯......做个网页，左边聊天框，右边知识库列表......用户问啥我就查数据库返回？
M：这不是智能客服，这是人工智障。要用 RAG。
Z：RAG？是拉链（zipper）吗？哦！检索增强生成！就是先把文档读进来，切成段落，向量化存进向量数据库，比如 Redis 或 Chroma......用户提问时也转成向量去搜相似内容，再喂给大模型生成答案！
M：不错嘛。那怎么避免 AI 幻觉？
Z：幻觉？戴墨镜就行了！哈哈哈......不是，是加引用来源！回答后面标出出自哪份文档第几页，让用户判断真假！
M：还行。如果要支持工具调用，比如查订单、退换货，怎么做？
Z：这个我在 ChatGPT 上玩过！Function Calling 对吧？定义个工具描述，比如 {"name": "queryOrder", "parameters": {...}}，模型决定要不要调......然后我们后台接住执行！
M：那会话状态怎么保持？
Z：Session 啊！用 Redis 存 sessionId 对应的聊天记录，每次请求带上 token 就能找到上下文！
M：如果工作流复杂，比如先验证身份 → 查订单 → 判断是否可退货 → 调退款接口 → 发短信通知，如何编排？
Z：呃......写个 if-else 大串？或者......用状态机？Spring State Machine？但我没用过......可能是用 Agent 自己决策下一步？
M：......你的知识边界我很清楚了。今天就到这里，回去等通知吧。
Z：好嘞！等您电话！我觉得我发挥还挺稳定的！
【附录】面试题深度解析：从小白到进阶
🌐 场景背景：电商平台智能客服系统
我们设想一个典型的互联网业务场景：某大型电商平台需要构建一套基于AI的智能客服系统，支持自然语言问答、企业文档检索、订单查询、退换货处理等复杂功能。该系统需具备高可用、可扩展、低延迟的特点，并与现有微服务架构无缝集成。
🔧 第一轮技术点详解
1. Spring Boot vs Jakarta EE
- Spring Boot：基于约定优于配置理念，提供自动装配、起步依赖（starter）、内嵌容器（Tomcat/Jetty），极大简化 Spring 应用开发。
- Jakarta EE（原 Java EE）：企业级标准，依赖外部应用服务器（如 WildFly、WebLogic），配置繁琐，适合传统银行等稳定环境。
✅ 推荐场景：互联网快速迭代项目首选 Spring Boot；国企或金融核心系统可考虑 Jakarta EE。
2. 构建工具对比：Maven vs Gradle
| 特性 | Maven | Gradle |
|---|---|---|
| 配置方式 | XML (pom.xml) | Groovy/Kotlin DSL |
| 性能 | 中等 | 更快（增量构建） |
| 学习成本 | 低 | 较高 |
| 社区生态 | 成熟稳定 | Android 主流 |
💡 建议：中小企业推荐 Maven；大型复杂项目或 Android 开发建议 Gradle。
3. 安全框架：Spring Security + OAuth2
- 使用
@EnableWebSecurity自定义安全策略。 - 密码存储必须使用不可逆加密算法，如
BCryptPasswordEncoder。 - 第三方登录采用 OAuth2.0 授权码模式 ：
- 用户跳转至微信授权页
- 授权后回调携带 code
- 后端用 code + client_secret 换取 access_token
- 获取用户 openid & userinfo
⚠️ 注意：access_token 必须安全存储，建议结合 JWT 返回前端。
4. 日志体系：SLF4J + Logback + ELK
- SLF4J：日志门面，统一 API 调用。
- Logback：具体实现，性能优于 Log4j。
- 输出 JSON 格式便于 Logstash 解析，送入 Elasticsearch 存储，Kibana 可视化。
xml
<encoder>
<pattern>{"timestamp":"%d{ISO8601}","level":"%level","class":"%logger","msg":"%message"}</pattern>
</encoder>☁️ 第二轮技术点详解
1. 微服务通信：OpenFeign + Eureka
- OpenFeign：声明式 HTTP 客户端，只需定义接口即可完成远程调用。
- Eureka：服务注册与发现中心，解决 IP 变动问题。
java
@FeignClient(name = "inventory-service", path = "/api/inventory")
public interface InventoryClient {
@GetMapping("/deduct")
Result deduct(@RequestParam("skuId") String skuId);
}2. 容错机制：Resilience4j 替代 Hystrix
Hystrix 已停更，Resilience4j 提供轻量级容错方案：
- Circuit Breaker（断路器）：失败次数达到阈值自动熔断
- Rate Limiter（限流）：控制每秒请求数
- Retry（重试）：失败后自动重试
配置示例（YAML）：
yaml
resilience4j.circuitbreaker:
instances:
inventoryService:
failureRateThreshold: 50
waitDurationInOpenState: 5s3. 异步解耦：Kafka 替代 Redis Pub/Sub
| 方案 | Redis Pub/Sub | Kafka |
|---|---|---|
| 持久化 | ❌ 不支持 | ✅ 支持 |
| 吞吐量 | 中等 | 极高 |
| 消息回溯 | ❌ | ✅ |
| 多消费者 | ❌ 广播模式 | ✅ Consumer Group |
✅ 订单事件分发应使用 Kafka，确保消息不丢失。
4. 监控体系：Micrometer + Prometheus + Grafana
- Micrometer ：Spring Boot Actuator 默认集成，暴露
/actuator/prometheus端点。 - Prometheus：定时抓取指标（CPU、内存、HTTP 请求数、自定义 metric）。
- Grafana：可视化仪表盘展示 QPS、延迟、错误率等。
yaml
management:
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
endpoints:
web:
exposure:
include: prometheus,health,info🤖 第三轮技术点详解
1. 智能客服核心：RAG（Retrieval-Augmented Generation）
流程如下：
- 文档加载：PDF、Word、Excel → 文本提取
- 文本切片：按段落或固定长度分割
- 向量化：使用 Embedding 模型（如 OpenAI text-embedding-ada-002 或 Ollama 的 nomic-embed-text）生成向量
- 存入向量数据库：Milvus、Chroma、RedisSearch 等
- 语义检索：用户提问 → 向量化 → 最近邻搜索（ANN）→ 返回 Top-K 相似文本
- 生成答案：将检索结果作为上下文输入 LLM（如 GPT、Qwen）生成自然语言回复
✅ 优势：减少幻觉，提升准确性；适用于企业私有知识库问答。
2. 避免 AI 幻觉：引用溯源 + 置信度判断
- 在回答末尾标注数据来源（如《售后服务手册_v2.3.pdf》P12）
- 设置阈值：若相似度低于 0.6，则返回"暂未找到相关信息"而非强行编造
3. 工具调用（Function Calling / Tool Execution）
定义工具描述 JSON Schema：
json
{
"name": "queryOrder",
"description": "根据订单号查询订单详情",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"orderId": { "type": "string" }
},
"required": ["orderId"]
}
}LLM 决定是否调用 → 返回 tool_call → 后端执行函数 → 结果回填继续对话。
4. 会话状态管理：Redis + SessionId
- 前端生成唯一 sessionId（localStorage 或 cookie）
- 每次请求携带 sessionId
- 后端用 Redis 存储
{sessionId}: [msg1, msg2, ...]，TTL 设置为 30 分钟
5. 复杂工作流编排：Agentic RAG or Workflow Engine
- Agentic RAG：让 AI Agent 自主决策下一步动作（如先查订单 → 再判断 → 调退款）
- Workflow Engine：使用 Camunda、Temporal 或自研状态机引擎，定义 BPMN 流程图
⚠️ 生产环境建议结合两者：Agent 做高层决策，Workflow 执行确定性流程。
✅ 总结：成为合格 Java 架构师的学习路径
| 层级 | 技术栈 | 学习建议 |
|---|---|---|
| 基础 | Java SE, Spring Boot, MySQL, Git | 动手写 CRUD 项目 |
| 进阶 | Spring Cloud, Kafka, Redis, Docker | 搭建微服务 demo |
| 高级 | Prometheus, Jaeger, ELK | 掌握可观测性三大支柱 |
| 前沿 | RAG, 向量数据库, Agent, 工具调用 | 实践 LangChain/Spring AI |
📚 推荐学习资源：
- 书籍：《Spring 实战》《微服务设计模式》
- 工具：Spring AI、LangChain4j、Ollama + Llama3
- 实战：GitHub 搜索 "rag-chatbot" 参考开源项目
作者寄语 ：别像"战五渣"一样只会背概念，真正的高手是在复杂业务中灵活组合技术栈。记住：框架会过时，架构思维永存。