互联网大厂Java/Agent面试实战：Spring Boot、JVM、微服务、Agent与RAG全栈问答
场景：某互联网大厂Java后端/Agent岗位现场面试。面试官（严肃、专业）与资深程序员"牢大"进行问答。问题围绕实际业务场景（内容社区/UGC、AIGC与检索、消息流、微服务扩展等）循序渐进，由浅入深、兼顾业务与技术实现。
面试对话（4轮）
第一轮：基础与JVM调优（场景：UGC内容社区高并发上传与处理）
面试官：我们有一个内容社区，用户上传图片/短视频，后台要做转码、审核与特征抽取。请你描述系统关键组件和技术选型。
牢大：前端走CDN+对象存储（如S3/OSS），后端采用Spring Boot微服务，异步任务用Kafka或RabbitMQ转发，转码用独立转码服务/容器，模型推理放在GPU集群或推理服务，元数据落库MySQL或Elasticsearch。
面试官：在高并发上传场景下，JVM层面有哪些优化点？
牢大：堆与GC调优（G1/ZGC/ Shenandoah视JDK版本），合理设置Xms/Xmx，线程池限流，避免Full GC，使用逃逸分析、String deduplication，监控Prometheus+JFR。
面试官：如果发现频繁Full GC怎么办？
牢大：先分析GC日志和堆转储，定位内存泄漏或老年代增长，检查大对象分配与缓存策略，调整GC算法或堆大小，优化代码避免长生命周期对象占用。
第二轮：微服务、RPC与容错（场景：电商秒杀与库存一致性）
面试官：秒杀场景库存一致性怎么保证？有哪些设计可选？
牢大：常见做法有库存预扣（Redis作库存扣减+异步补偿）、使用数据库乐观锁或Pessimistic锁、分布式事务（如Saga/基于消息的补偿），限流熔断（Resilience4j/Hystrix替代方案）、队列削峰。
面试官：微服务间通信你会选择REST还是gRPC？为什么？
牢大：关键看场景：跨语言、高并发、低延迟偏向gRPC（HTTP/2、Protobuf），对外REST/OpenAPI更友好，易调试，适合公开API。内部服务间可用gRPC或HTTP/JSON，根据生态。
面试官：如何做服务发现与配置管理？
牢大：Eureka/Consul/Kubernetes内建Service，配置中心可用Spring Cloud Config或Consul、ZooKeeper，K8s场景下优先使用Kubernetes ConfigMap/Secret与Service。
第三轮：数据持久化、缓存与消息（场景：社交关系与推荐）
面试官：社交关系图与推荐系统你会如何存储与检索？
牢大：社交关系图可用图数据库或Cassandra等宽列存储，Redis做热点缓存，推荐特征与召回用离线Spark/Flink计算并入向量索引（Elasticsearch/FAISS/Milvus）。
面试官：消息系统选择Kafka还是RabbitMQ？哪种场景用哪种？
牢大：Kafka适合高吞吐、日志式、流处理与Event Sourcing；RabbitMQ适合复杂路由、事务ACK与低延迟点对点消息。实时流处理搭配Flink/Spark Streaming。
面试官：缓存击穿/雪崩/穿透如何防护？
牢大：穿透用布隆过滤器或校验，击穿用互斥锁或单机互斥 + 互斥cache（如Caffeine），雪崩用TTL随机化、二级缓存与多级限流。
第四轮：AI/Agent与检索增强生成（RAG）实战（场景：智能客服与企业文档问答）
面试官：我们要做一个企业文档问答系统，如何设计RAG（检索增强生成）体系？
牢大：文档预处理（分片、文本清洗）、Embedding生成存入向量数据库（Milvus/Chroma/RedisVector）、检索召回向量->基于上下文拼接提示(提示工程)->调用大模型生成答案。增加检索证据并返回可溯源性。
面试官：Agent与工具调用如何设计？举例说明。
牢大：Agent负责解析用户意图、选择工具（检索、数据库、计算服务、外呼等），采用工具调用规范（统一输入输出），维护会话内存与工具结果。示例：客服Agent接到订单查询请求，调用订单DB查询工具，再调用文档检索工具组合答案。
面试官：如何防止AI幻觉（hallucination）与保证可审计？
牢大：通过RAG把生成依赖在检索到的证据上，返回source与置信度；限制生成模型的发散，加入检验规则和可信度阈值；对敏感场景引入人工在环（Human-in-the-loop）。
面试官（总结）：非常好，牢大回答清晰且结合了实际场景。我们就到这里，你回去等通知。
问题与答案详解（按面试顺序，便于自学）
- 系统关键组件与技术选型（UGC内容社区） 答案：
- 业务场景：用户上传媒体需存储、转码、审核、特征抽取并供检索/推荐。
- 技术点：前端CDN+对象存储（S3/OSS）；后端微服务（Spring Boot）；异步消息（Kafka/RabbitMQ）用于削峰、转码任务队列；转码服务容器化（Docker/K8s）；推理服务（GPU/TF-Serve或自建推理集群）；元数据用MySQL/Elasticsearch存放用于检索。
- 小白提示：把重任务异步化，前端返回上传成功后快速响应，异步处理耗时任务并更新状态。
- JVM优化（堆/G1/ZGC/线程池） 答案：
- 业务场景：大量并发上传和短视频处理，内存分配多，GC敏感。
- 技术点：根据JDK版本选择GC（JDK8常用G1，JDK11+可选ZGC或Shenandoah以降低停顿），合理设置-Xms/-Xmx/Metaspace，开启JFR和GC日志收集；使用堆转储分析OOM；避免频繁短命大对象，使用对象池或直接内存（慎用）；使用逃逸分析减少同步开销。
- 示例：对缓存对象使用Caffeine，控制最大容量并设置合理TTL，避免无限增长。
- 频繁Full GC排查步骤 答案：
- 收集GC日志（-Xlog:gc*），获取堆转储（jmap/jcmd），分析堆（MAT/VisualVM）找出占用高的类或泄漏点。
- 优化手段：修复内存泄漏（关闭未释放的资源、弱引用缓存）、调整新生代/老年代大小、切换GC器、减少大对象分配。
- 秒杀库存一致性设计 答案：
- 业务场景：高并发抢购，库存需准确且响应快。
- 方案：Redis预扣（原子Lua脚本）+异步落库；或数据库乐观锁版本号更新；采用消息队列削峰并最终一致性；复杂支付场景用Saga模式保证跨服务补偿。
- 示例：Redis做库存扣减，成功后消息入队消费端再去落库与扣减支付流水，消费失败再做补偿。
- REST vs gRPC 答案：
- REST优势：易于调试、兼容性好、适合外部API；gRPC优势：高性能、强类型、双向流、适合内部服务或实时RPC。
- 场景建议：公开API用REST，内部高性能服务间通信用gRPC。
- 服务发现与配置管理 答案：
- 选型：在Kubernetes上优先使用K8s服务发现与ConfigMap/Secret；在传统VM/容器环境使用Eureka/Consul，配置中心可用Spring Cloud Config或Consul KV。
- 要点：配置要有版本回滚与灰度发布能力，配合CI/CD实现自动化部署。
- 社交关系与推荐存储 答案：
- 社交图大数据量适合图数据库（Neo4j）或分布式宽列（Cassandra）存储关系，推荐特征离线计算(Spark/Flink)并导入向量库，实时热点用Redis缓存、召回结果入ES做搜索。
- Kafka vs RabbitMQ 答案：
- Kafka：高吞吐、partition、消息保留、适合流式处理和日志型事件；RabbitMQ：复杂路由、确认机制、插件灵活，适合传统消息传递。
- 缓存击穿/雪崩/穿透防护 答案：
- 穿透：布隆过滤器或参数校验；击穿：互斥锁/单机互斥或热点缓存；雪崩：TTL随机化、冷热分离、多级缓存、限流降级。
- RAG系统设计要点 答案：
- 流程：文档清洗->分片->生成Embedding->向量库索引->检索召回->构建Prompt->模型生成->返回并附证据。
- 工具：Embedding模型（OpenAI/本地模型）、向量DB（Milvus/RedisVector）、大模型API或自托管Llama系列。
- Agent与工具调用设计 答案：
- 组成：意图识别模块、策略决策模块、工具抽象层、会话记忆、工具执行与回滚机制。
- 示例：客服Agent接到问题先检索知识库，如果缺信息调用订单DB工具，再根据结果生成答案并记录对话记忆。
- 防止AI幻觉与可审计性 答案：
- 方法：RAG提供证据；限制生成范围，使用置信度阈值；强审计日志记录每次检索与模型调用的输入输出；对敏感场景人工复核。
- 日志与监控实践 答案：
- 技术：结构化日志(Log4j2/Logback+ELK)，指标（Micrometer->Prometheus），分布式追踪（Jaeger/Zipkin）。
- 要点：日志和指标分级，关键路径采样追踪，请求链路ID贯穿。
- CI/CD与容器化 答案：
- 推荐：代码仓+流水线（Jenkins/GitHub Actions/GitLab CI），镜像构建与扫描，部署到K8s，使用健康探针、滚动更新与Canary发布。
- 测试策略 答案：
- 单元测试（JUnit5/Mockito），集成测试（Testcontainers），端到端测试（Selenium/Cucumber），契约测试（Pact）用于微服务。
- 性能与压力测试 答案：
- 工具：JMeter/Gatling/Perf。关注指标：吞吐、P95/P99延迟、系统资源、GC停顿。测试场景包括并发上传、消息高峰、数据库压力。
小结
本文通过情境化面试对话覆盖了从JVM调优、微服务设计、数据与缓存、消息系统到AI/Agent与RAG等重点技术栈，并在后文给出逐题详解，便于面试准备与实际工程落地。祝你面试顺利！