Java面试全栈通关：从微服务到AI的技术深度解析
Java面试全栈通关：从微服务到AI的技术深度解析
面试现场：大厂技术终面室
面试官：谢飞机同学，今天我们将从基础到架构，全面考察你的Java技术栈掌握程度。请真实展示你的技术水平。 谢飞机：（挺胸抬头）面试官好！Java开发5年经验，从基础到架构全栈精通！Spring Boot、微服务、分布式都做过，AI也有研究！
第一轮：Java基础与框架应用
面试官：请详细说明Java内存模型（JMM）的核心作用，以及volatile关键字的实现原理和使用场景。 谢飞机：（自信地）JMM是Java内存模型！规定所有变量存在主内存！线程有工作内存！volatile保证可见性和禁止指令重排！不能保证原子性！用在状态标记、单例双重检查！ 面试官：（微笑）不错。Spring事务的传播机制有哪些？在嵌套事务场景下如何正确选择传播行为？ 谢飞机：Spring事务传播机制有7种！REQUIRED、REQUIRES_NEW、NESTED最常用！嵌套事务用NESTED！REQUIRES_NEW是新开事务！REQUIRED是继承父事务！ 面试官：MyBatis的一级缓存和二级缓存区别是什么？如何避免缓存一致性问题？ 谢飞机：一级缓存是SqlSession级别的！默认开启！二级缓存是Mapper级别的！需要配置开启！缓存一致性问题用刷新缓存！或者禁用缓存！更新操作后清空缓存！ 面试官：JUnit 5的Extension模型相比JUnit 4的Runner有哪些改进？如何实现一个自定义Extension？ 谢飞机：JUnit 5 Extension更灵活！可以实现多个扩展！不像Runner只能一个！自定义Extension要实现BeforeEachCallback接口！加@ExtendWith注解！
第二轮：分布式与微服务架构
面试官：在电商秒杀场景下，如何设计一个高可用的分布式系统？请从前端到数据库层详细说明。 谢飞机：（语速加快）前端限流！按钮置灰！Nginx限流！Redis预减库存！消息队列异步处理！分布式锁防超卖！服务熔断降级！数据库分库分表！读写分离！ 面试官：Spring Cloud Gateway的工作原理是什么？如何实现动态路由和限流功能？ 谢飞机：Gateway基于Netty！用WebFlux响应式编程！动态路由可以写配置类！或者用数据库存储路由信息！限流用Redis+Lua脚本！集成Resilience4j！ 面试官：Kafka的分区策略和消费者组重平衡机制是什么？如何优化Kafka的消息吞吐量？ 谢飞机：分区策略有轮询、按key哈希！重平衡是消费者组变化时重新分配分区！优化吞吐量要增加分区数！调大batch.size！linger.ms！压缩消息！用异步发送！ 面试官：分布式事务的TCC模式实现步骤是什么？相比SAGA模式有哪些优缺点？ 谢飞机：（眼神闪烁）TCC分Try、Confirm、Cancel！要写三个方法！优点是性能好！缺点是代码侵入性强！SAGA是补偿事务！实现复杂！TCC适合短事务！SAGA适合长事务！
第三轮：AI集成与架构设计
面试官：如何基于Spring AI实现一个RAG应用？向量数据库的选择标准是什么？ 谢飞机：（挠头）Spring AI有RAG模块！把文档转向量存向量数据库！用户提问也转向量！相似度匹配！向量数据库选Milvus！因为性能好！支持大规模数据！ 面试官：微服务架构中，如何实现服务可观测性？请详细说明Metrics、Logging、Tracing的技术选型和实现方案。 谢飞机：Metrics用Micrometer+Prometheus！Logging用Logback+ELK！Tracing用Jaeger！集成Spring Boot Actuator！埋点监控关键接口！日志要规范格式！追踪要加traceId！ 面试官：企业级AI应用如何解决幻觉问题？请从技术层面说明几种有效方案。 谢飞机：（含糊其辞）用RAG检索增强！加事实校验！限制知识截止日期！输出格式约束！还有人工审核！对，这些方法都能减少幻觉！ 面试官：（合上笔记本）今天的面试就到这里，我们会综合评估，一周内通知结果。 谢飞机：（如释重负）谢谢面试官！希望能加入贵公司！
技术点深度解析
一、Java核心技术
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Java内存模型与volatile
// volatile使用示例 public class VolatileExample {private volatile boolean flag = false;public void setFlag() {flag = true; // 写volatile变量，立即刷新到主内存}public void doWork() {while (!flag) { // 读volatile变量，直接从主内存读取// 业务逻辑}} }原理：volatile通过内存屏障实现可见性（读前加LoadLoad屏障，读后加LoadStore屏障；写前加StoreStore屏障，写后加StoreLoad屏障），禁止指令重排序。
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Spring事务传播机制 | 传播行为 | 含义 | 适用场景 | |---------|------|---------| | REQUIRED | 如果当前有事务则加入，没有则新建 | 大多数增删改操作 | | REQUIRES_NEW | 无论当前是否有事务，都新建事务 | 日志记录、审计操作 | | NESTED | 如果当前有事务，则嵌套在事务中执行 | 子事务需要独立回滚的场景 | | SUPPORTS | 如果当前有事务则加入，没有则非事务执行 | 查询操作 | | NOT_SUPPORTED | 以非事务方式执行，暂停当前事务 | 高并发读操作 |
二、分布式系统设计
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电商秒杀架构全流程
1. 前端层 - 静态资源CDN加速 - 按钮置灰防重复提交 - 验证码/滑块验证限流2. 接入层 - Nginx限流（limit_req_module） - API Gateway动态路由3. 应用层 - 服务熔断降级（Resilience4j） - 分布式锁（Redis Redisson） - 异步处理（Kafka消息队列）4. 数据层 - Redis预扣库存（decrby） - 库存预热与缓存 - 数据库最终一致性（事务补偿） -
Kafka性能优化实践
# producer.properties优化 bootstrap.servers=broker1:9092,broker2:9092 key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer acks=1 # 只需leader确认 retries=3 batch.size=16384 # 16KB linger.ms=5 # 延迟5ms发送 compression.type=lz4 # 启用压缩 buffer.memory=33554432 # 32MB缓冲区# topic优化 partitions=16 # 合理设置分区数 replication-factor=2 # 副本数
三、AI应用实践
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Spring AI RAG实现流程
@Service public class RAGService {private final VectorStore vectorStore;private final EmbeddingClient embeddingClient;private final ChatClient chatClient;public RAGService(VectorStore vectorStore, EmbeddingClient embeddingClient, ChatClient chatClient) {this.vectorStore = vectorStore;this.embeddingClient = embeddingClient;this.chatClient = chatClient;}// 加载文档并向量化public void loadDocument(InputStream inputStream) {List<Document> documents = new TxtDocumentReader().read(inputStream);vectorStore.add(documents);}// 检索增强生成public String generateAnswer(String question) {// 1. 检索相关文档List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(question, 3);// 2. 构建提示词String prompt = String.format("使用以下信息回答问题，不要编造内容:\n%s\n问题: %s",relevantDocs.stream().map(Document::getContent).collect(Collectors.joining("\n\n")),question);// 3. 调用LLM生成回答return chatClient.call(new Prompt(prompt)).getResult().getOutput().getContent();} } -
AI幻觉解决方案 | 方案 | 实现方式 | 效果 | |------|---------|------| | 检索增强生成（RAG） | 将问题与知识库内容匹配，基于检索结果生成 | 解决知识时效性和准确性问题 | | 事实校验 | 生成回答后调用外部API验证关键事实 | 减少错误信息传播 | | 提示工程 | 明确指令（如"不知道就说不知道"）+格式约束 | 引导模型规范输出 | | 模型微调 | 使用高质量数据微调模型 | 长期优化模型输出质量 |
面试锦囊：大厂面试注重技术深度与广度结合，建议重点准备：1-2个完整项目的架构设计与技术选型；核心技术的底层原理（如JVM、Spring事务）；分布式系统的常见问题解决方案；AI技术的实际应用经验。准备时结合业务场景分析技术选型理由，展示解决问题的能力。