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。我们开始吧。
战五渣（紧张地搓手）：好、好的！我准备好了！
第一轮：基础与Web框架（电商场景）
面试官：假设我们要开发一个高并发的电商平台，为什么选择 Spring Boot 而不是传统的 Spring MVC？
战五渣：啊这个我知道！Spring Boot 可以自动配置，不用写那么多 XML，启动也快，还有内嵌 Tomcat，打包就能跑，贼方便！
面试官（微微点头）：不错。那如果商品详情页访问量巨大，如何用 Redis 缓存来优化？
战五渣 ：我把商品信息查出来，塞进 Redis，key 就用 product:10086 这样，下次先查缓存，没有再查数据库，查到了再放进去！
面试官：缓存穿透怎么解决？
战五渣：呃......加个默认值？比如空对象？
面试官：还可以用布隆过滤器预判 key 是否存在。继续。如果要用消息队列解耦下单流程，你会选 Kafka 还是 RabbitMQ？
战五渣：嗯......哪个都行吧，Kafka 吞吐量大，RabbitMQ 灵活......我都用过一点点。
面试官：Kafka 更适合日志和大数据场景，RabbitMQ 在业务解耦上更轻量。第一轮不错。
第二轮：微服务与安全（AIGC内容平台）
面试官：现在我们要做一个 AIGC 内容生成平台，微服务架构下，如何保证用户鉴权统一？
战五渣：用 Spring Security + JWT！登录后发 token，每个请求带 token，网关里拦截校验！
面试官（赞许）：很好。那如果用户生成的内容涉及敏感词，如何实时检测？
战五渣：可以用正则匹配关键词......
面试官：正则效率低且难维护。考虑用 Elasticsearch 做语义检索，或接入 AI 模型做自然语言语义搜索。
战五渣：哦对对对，AI也能干这事......我还用过百度的敏感词接口。
面试官：如果微服务之间调用，如何避免雪崩？
战五渣：加 try-catch？
面试官：要用熔断降级，比如 Resilience4j 或 Hystrix，在 OpenFeign 中集成。
战五渣：Hystrix 我听过！但没配过......
第三轮：AI 与复杂架构（智能客服系统）
面试官：现在要实现一个企业级智能客服，支持文档问答，怎么设计？
战五渣：嗯......做个 FAQ 表，用户问啥就查表？
面试官：要支持非结构化文档，比如 PDF 手册。如何处理？
战五渣：用 POI 读 Word......PDF 不太会。
面试官：需要文档加载器解析各类文件，然后通过 Embedding 模型向量化，存入向量数据库如 Milvus，用户提问时做语义检索，结合 RAG 生成答案。
战五渣：哇，这么高级......那是不是还得记聊天记录？
面试官：对，需要聊天会话内存管理。如果用户说"帮我查上个月订单"，你怎么理解"上个月"？
战五渣：这......得写死逻辑吧？
面试官：要用 LLM 的上下文理解能力，结合 MCP 协议调度工具，比如调用订单查询 API。这叫 Agentic RAG。
战五渣：Agent？像机器人？
面试官（叹气）：今天的面试就到这里。你先回去等通知吧。
战五渣（松了一口气）：好嘞！谢谢面试官！
附录：详细解析与学习指南
1. 为什么选 Spring Boot？
- 业务场景：电商平台需快速迭代、独立部署。
- 技术点：Spring Boot 约定优于配置，简化依赖管理（Starter），内嵌容器，Actuator 监控，非常适合微服务。
2. Redis 缓存优化
- 场景：商品详情页高频访问，数据库压力大。
- 方案：Cache Aside 模式，先读缓存，命中返回；未命中查 DB 并回填。设置合理 TTL，防止数据长期不一致。
- 缓存穿透 ：恶意查询不存在的 key。解决方案：
- 缓存空值（
cache.put(key, null, 2min)） - 布隆过滤器前置判断 key 是否存在
- 缓存空值（
3. 消息队列选型
- Kafka：高吞吐、持久化、分布式，适合日志、行为追踪、大数据管道。
- RabbitMQ：灵活路由、易管理，适合业务解耦，如发送短信、异步下单。
4. 微服务鉴权
- JWT + Spring Security：无状态认证，适合分布式。Token 包含用户信息，网关统一校验，服务间可传递认证信息。
5. 敏感内容检测
- 传统：关键词库 + 正则 → 维护难、误杀多。
- 现代 ：
- 语义检索：Elasticsearch 分词 + 相似度匹配
- AI 模型：使用 BERT 类模型做文本分类，识别违规内容
6. 服务雪崩与熔断
- 雪崩：某服务宕机导致调用方线程阻塞，连锁反应。
- 解决方案 ：
- 超时控制
- 限流（Sentinel / Resilience4j）
- 熔断降级：Resilience4j 提供 CircuitBreaker，失败达到阈值自动熔断，防止资源耗尽。
7. 智能客服系统（AIGC + RAG）
- 业务需求：企业文档多格式（PDF/Word/Excel），用户自然语言提问。
- 技术架构 ：
- 文档加载：LangChain 或自研加载器解析文件
- 向量化：使用 OpenAI text-embedding-ada-002 或 Ollama 本地模型生成 embedding
- 存储：向量数据库（Milvus / Chroma / RedisSearch）存储向量
- 语义检索：用户提问 → 向量化 → 检索 top-k 相似文档片段
- RAG 生成：将检索结果作为上下文，喂给 LLM（如 GPT、通义千问）生成答案
- Agentic RAG：LLM 可主动调用工具（如查询订单 API），实现复杂工作流
- 防幻觉：结果必须基于检索内容，避免 AI 胡编乱造
8. 聊天会话内存
- 使用 Redis 或内存 Map 存储用户 session，维护上下文，支持"昨天"、"他"等指代理解。
总结
本文通过三轮递进式面试，串联了 Java 核心技术栈在电商、AIGC、智能客服等真实场景中的应用，从基础到 AI 架构，帮助开发者构建系统性认知。