互联网大厂Java面试实战：AIGC平台下的Spring Boot+微服务核心问答

面试场景简介

本次面试聚焦于一家顶级互联网大厂正在打造的AIGC智能内容生成平台。平台通过海量算力和微服务架构，为用户实时生成高质量图文、视频等多媒体内容。技术栈涵盖：Java SE 8/11/17、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、Redis、Docker、Kubernetes、Prometheus、Grafana、Spring Security 等。

面试官：我是贵司资深架构师，这次面试围绕“AIGC智能内容生成平台”展开。 应聘者：谢飞机，一枚热爱技术但略带段子精神的Java工程师。

Round 1：基础与框架选型

1. 面试官：在AIGC平台高并发计算场景下，为什么要使用Java 11而非旧版？

   谢飞机：Java 11 LTS 支持新特性例如 HTTP Client、多模块系统，还有更好的垃圾回收器。嗯，大概就是这些。

   面试官（点头）：不错，Java 11 在性能、安全性和长期支持上都有优势。

2. 面试官：Maven 与 Gradle 在项目构建和依赖管理上各有什么优缺点？

   谢飞机：Maven 配置简单易读，社区插件多；Gradle 构建速度更快，DSL 更灵活。

   面试官：对，Gradle 的增量编译和缓存机制确实对大型项目有帮助。

3. 面试官：Spring Boot 的自动配置原理是什么？如何定制自己的启动引导？

   谢飞机（有点紧张）：它通过 @SpringBootApplication 注解结合 spring.factories 文件来加载自动配置……然后你可以写自己的 @EnableAutoConfiguration。

   面试官：回答得不错，自动配置的源码解读是面试重点，回头多看看。

Round 2：微服务与数据管理

4. 面试官：AIGC平台有多个服务实例，如何用 Spring Cloud 实现服务注册与发现？

   谢飞机：用 Eureka 或者 Consul 客户端，在服务启动时自动注册，然后消费者通过 @LoadBalanced RestTemplate 发现服务。

   面试官：很好，Spring Cloud 生态对接就是这样。

5. 面试官：AIGC生成任务读写数据库时，用 MyBatis 如何优化数据库连接和批量操作？

   谢飞机：可以在 XML 里使用 batchExecutor，或者在配置里调整 HikariCP 连接池参数。

   面试官：嗯，还可以结合 MyBatis 的二级缓存和分页插件进一步优化。

6. 面试官：生成结果需要实时缓存，如何使用 Redis 提升并发性能？

   谢飞机：通过 Lettuce 或 Jedis 客户端连接 Redis，常见模式是缓存穿透、缓存击穿的解决方案有布隆过滤器和互斥锁。

   面试官：不错，对高并发场景很关键。

7. 面试官：如果某个微服务调用异常过多，你会如何做限流和熔断？

   谢飞机（支支吾吾）：可以用 Resilience4j 或者 Hystrix……然后定义一些注解配置……大概是这样。

   面试官：熔断和降级策略要有具体方案，面试后多研究下源码。

Round 3：安全、监控与 CI/CD

8. 面试官：AIGC 平台需要统一鉴权和用户权限管理，你会选择什么方案？

   谢飞机：用 Spring Security + JWT，或者 Keycloak 做统一认证中心。

   面试官：可以深入了解 OAuth2 授权码模式和权限控制细节。

9. 面试官：如何使用 Prometheus + Grafana 对微服务进行全链路监控？

   谢飞机：在服务里集成 Micrometer，暴露 /actuator/prometheus 接口，然后 Prometheus 抓取数据，Grafana 做可视化。

   面试官：回答很到位。

10. 面试官：请描述基于 Docker + Kubernetes 的 CI/CD 流程。

谢飞机：代码推送到 GitLab CI，触发流水线构建镜像，推到私有仓库，然后 Helm 部署到 K8s。不过具体写 YAML 有点忘了。

面试官：CI/CD 工具链是项目命脉，务必熟练掌握。

11. 面试官：如果上线后出现回归问题，你会如何通过日志和链路追踪定位？

谢飞机：看 Logback 和 Zipkin 追踪 ID，然后定位异常堆栈……

面试官：链路追踪是运维必备，注意日志规范化。

12. 面试官：AI 模型推理存在安全风险，比如恶意输入，你会如何防护？

谢飞机（吞吞吐吐）：可以做输入校验、沙箱环境，还有 API 鉴权……

面试官：安全与风控环节也要有细化方案。

面试官：今天到这里，谢谢分享，我们会尽快联系，请回家等通知。

面试答案详解

以下为上述问题的详细解答与技术点梳理，旨在帮助小白读者系统掌握核心要点。

1. Java 11 选型理由：

   • LTS 支持、GC（ZGC、G1）优化、模块化系统、TLS协议更新。
   • 业务场景：AIGC平台需长时间稳定运行，并发大、延迟低。

2. Maven vs Gradle：

   • Maven：声明式，插件生态成熟；Gradle：基于 Groovy/Kotlin DSL，增量构建与缓存性能更优。
   • 场景：快速迭代时优选 Gradle，大项目统一规范易选 Maven。

3. Spring Boot 自动配置：

   • 核心：@EnableAutoConfiguration + spring.factories + 条件注解（@ConditionalOnClass等）。
   • 场景：快速启动微服务，减少样板代码。

4. 服务注册与发现：

   • 使用 Spring Cloud Netflix Eureka 或 Consul，客户端依赖 spring-cloud-starter-netflix-eureka-client。
   • 场景：多实例部署，自动扩容后自动被发现。

5. MyBatis 优化：

   • 批量执行：ExecutorType.BATCH；连接池参数：HikariCP maximumPoolSize、connectionTimeout。
   • 二级缓存：<cache/>；分页插件：分页拦截器。

6. Redis 缓存：

   • 客户端：Lettuce（线程安全、异步）或 Jedis；分布式锁：Redisson。
   • 缓存策略：过期策略、布隆过滤器、双层缓存。

7. 限流与熔断：

   • 工具：Resilience4j、Spring Cloud Netflix Hystrix；策略：令牌桶、漏桶、滑动窗口。
   • 业务：保护下游服务，提升系统稳定性。

8. 统一鉴权：

   • Spring Security + JWT：轻量；Keycloak：完整 IAM。
   • 授权码模式、密码模式、客户端模式场景分析。

9. 监控方案：

   • 集成 Micrometer，暴露 Metrics；Prometheus 拉取；Grafana 可视化告警。
   • 场景：实时监控 QPS、延迟、错误率等。

10. CI/CD 流程：

    • GitLab CI/GitHub Actions：流水线定义；Dockerfile 构建镜像；Helm Chart 部署。
    • 场景：代码—构建—测试—发布全自动。

11. 日志与链路追踪：

    • 使用 SLF4J + Logback；链路追踪：Spring Cloud Sleuth + Zipkin。
    • 场景：快速定位跨服务调用问题。

12. 安全与风控：

    • 输入校验、内容审查（OCR/AI刷脸）、沙箱隔离；API 限流鉴权。
    • 场景：防止模型注入、恶意调用。

本文示例中的“谢飞机”纯属虚构，如有雷同，纯属巧合。