Java全栈面试实录：从Spring Boot到AI大模型的深度技术挑战

MyBatis灵活但需手动写SQL，JPA规范但性能依赖缓存。：Spring AI可以接入OpenAI API，但关于检索增强生成（RAG）的索引构建我不太懂……但假设你要改造一个旧系统，从Struts转向Spring Boot，你会如何设计迁移方案。：小曾，请描述一下Spring Boot如何实现自动配置，并举例说明你在项目中如何使用它简化开发。：假设你要开发一个AIGC内容社区，你会如何集成S

m0_75125940

359人浏览 · 2025-08-12 06:00:34

m0_75125940 · 2025-08-12 06:00:34 发布

第一轮：基础Java与Web框架

面试官：小曾，请描述一下Spring Boot如何实现自动配置，并举例说明你在项目中如何使用它简化开发。

小曾：Spring Boot通过@SpringBootApplication注解和SpringFactoriesLoader自动加载配置类，比如我上次用@EnableCaching轻松集成缓存。

面试官（点头）：很好！那如果需要处理高并发场景，你会选择Spring MVC还是Spring WebFlux？为什么？

小曾：WebFlux更好，因为它是响应式非阻塞的，适合音视频直播场景。

面试官：说得对。但假设你要改造一个旧系统，从Struts转向Spring Boot，你会如何设计迁移方案？

小曾（挠头）：可能需要逐步替换Controller，但具体细节我不太确定……

面试官（微笑）：没关系，迁移涉及MVC架构重构，后续会有更深入的探讨。

第二轮：数据库与微服务

面试官：你在电商项目中使用过MyBatis和JPA，请对比它们的优缺点，并说明如何选择。

小曾：MyBatis灵活但需手动写SQL，JPA规范但性能依赖缓存。我一般根据业务复杂度选——简单CRUD用JPA，复杂查询用MyBatis。

面试官（赞许）：思路清晰！现在假设你要设计一个秒杀系统，你会如何使用Kafka和Redis解决消息丢失问题？

小曾：Kafka保证消息顺序，Redis缓存库存。但具体如何防重复提交……我需要再研究下。

面试官：很好，防重复提交可以用分布式锁+幂等ID。接下来谈谈Spring Cloud，你在微服务项目中用过哪些组件？

小曾：Eureka做注册，Zuul做路由。但Netflix OSS现在不推荐了？

面试官：确实，现在用Consul或Nacos更主流。最后一个问题，如何用Resilience4j防分布式事务雪崩？

小曾（犹豫）：可能……需要限流降级？但具体实现我不太清楚……

第三轮：AI大模型与系统架构

面试官：假设你要开发一个AIGC内容社区，你会如何集成Spring AI？请说明数据流转和模型调用逻辑。

小曾：Spring AI可以接入OpenAI API，但关于检索增强生成（RAG）的索引构建我不太懂……**

面试官（递话术本）：这个问题很有深度，涉及Embedding向量化、语义检索等技术。你先回去准备，下周我们继续。

答案解析：

Spring Boot自动配置：通过@Conditional注解和SpringFactoriesLoader扫描META-INF/spring.factories中的配置类，如@ConditionalOnClass检查依赖。
WebFlux适用场景：音视频直播、WebSocket长连接、大数据量异步处理，其Flux和Mono类型通过reactor库实现背压优化。
Struts迁移方案：
- 逐步替换Action类为Spring @RestController
- 用@RequestMapping统一映射，废弃ActionMapping
- 重构拦截器为Spring HandlerInterceptor
秒杀系统设计：
- Kafka：开启幂等消息，设置transactional.id保证顺序
- Redis：设置过期锁（Lua脚本防超卖）+ 幂等Token
Spring Cloud选型：
- Eureka：Netflix OSS遗留，Consul支持健康检查与Key-Value存储
- Nacos：阿里云出品，集成配置管理

Spring AI集成流程：

RAG实现：

// 1. 文档向量化（Elasticsearch存Embedding）  
ElasticsearchClient client = ElasticsearchClient.builder().build();  
VectorSearchRequest request = new QueryVectorRequest("vector_index")  
    .addKnnPoint(new KnnPoint("query_vector", 0.8f))  
    .setSearchFields(new SearchFields("content", "url"));