Java大厂面试真题：从Spring Boot到AI微服务的三轮技术拷问（一）

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

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🎯 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。

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⚙️ 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。

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🤖 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：

1. 使用 Spring AI 接入大模型（如 OpenAI 或 Ollama）
2. 文档加载模块解析 PDF/Word 简历（Apache Tika）
3. 使用 Embedding 模型 向量化文本
4. 存入 向量数据库（如 Chroma 或 Milvus）
5. 用户提问时进行 语义检索 + RAG，生成精准回复
6. 配合 聊天会话内存 实现多轮对话
7. 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。

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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……

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✅ 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

1. 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）

2. 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）

3. AI智能客服架构：

   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”。

4. 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

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📌 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：

1. 精通 Spring Boot + Spring Cloud
2. 掌握 Redis、Kafka 实战应用
3. 学习 Spring AI 与 RAG 架构
4. 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。”