面试现场：战五渣勇闯互联网大厂Java岗

面试官（推了推眼镜，面无表情）：请进。

战五渣（手抖脚颤，差点把门撞倒）：您好！我是来面试Java开发的，我叫战五渣……不是战士，是战五渣，战斗力只有5的渣……

面试官（皱眉）：……坐下吧。我们开始。

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第一轮：基础技术栈考察（Spring Boot + Web + 构建工具）

面试官：你用过Spring Boot吗？说说它的核心优势。

战五渣：当然用过！自动配置、起步依赖、内嵌Tomcat，三连击！再也不用手动配XML了，爸爸再也不用担心我加班到凌晨！

面试官（微微点头）：不错。那如果我想在项目中集成Swagger生成API文档，该怎么配置？

战五渣：加个springfox-swagger2和swagger-ui依赖，然后写个配置类，加上@EnableSwagger2，再定义一个Docket Bean……呃，具体代码我背不太住，但IDEA有插件自动生成！

面试官：还行。Maven和Gradle你更倾向哪个？为什么？

战五渣：Maven！因为公司用Maven，我复制别人的pom.xml就能跑！Gradle听说很牛，DSL语法像写诗，但我只会背古诗……

面试官（嘴角微抽）：……下一个问题。

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第二轮：微服务与消息队列（Kafka + Spring Cloud）

面试官：假设我们现在做一个智能客服系统，用户提问会异步处理，你会怎么设计？

战五渣：简单！用户问，我扔Kafka，后台消费者慢慢处理，处理完再回调！解耦万岁！

面试官：Kafka如何保证消息不丢失？

战五渣：呃……生产者设acks=all，Broker副本同步，消费者手动提交offset……我记得要关自动提交！

面试官：如果消费者处理失败了呢？

战五渣：重试！100遍！不行就进死信队列……啊不是，Kafka没有死信队列，那……我记不清了，反正不能丢！

面试官（略带失望）：那Spring Cloud里，服务间调用你用Feign还是RestTemplate？

战五渣：Feign！注解一写，接口一定义，就像本地方法一样调用，还能整合Ribbon做负载均衡！

面试官：如果服务雪崩了怎么办？

战五渣：熔断！降级！Hystrix！……哦不对，现在都用Resilience4j了，我……我还没学……

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第三轮：AI集成与复杂场景（RAG + 向量数据库 + 安全）

面试官：现在我们要在客服系统中接入AI，实现企业知识库问答，你会怎么设计？

战五渣：RAG！先把PDF、Word文档加载进来，切片，用OpenAI的Embedding模型转成向量，存到Redis或者Milvus……然后用户问问题，我也转向量，去查最相似的，再喂给大模型生成答案！

面试官（眼睛一亮）：不错。那怎么避免AI胡说八道，产生幻觉？

战五渣：呃……让AI只根据检索到的内容回答？加个提示词说“不要编造”？……具体技术我还不太熟，但我知道不能让它瞎说！

面试官：系统安全呢？比如JWT认证。

战五渣：登录后返回Token，每次请求Header带上，用Spring Security拦截，解析JWT验签名、看有效期……我还会用Lombok的@Data省代码！

面试官：最后一个问题——如果这个系统日均千万级访问，你怎么做性能优化？

战五渣：Redis缓存热点数据！Kafka削峰！数据库读写分离！JVM调优！……还有……还有上Kubernetes扩Pod！实在不行……加钱升级服务器！

面试官（终于露出一丝笑意）：行。今天先到这里，你回去等通知吧。

战五渣（激动）：有希望？！

面试官：……我们下周才开始看简历。

战五渣：啊？？？

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参考答案与技术解析

一、业务场景：AI智能客服系统

这是一个典型的 AIGC + 微服务 + 高并发 场景。用户通过前端提问，请求进入Spring Boot应用，通过Kafka异步解耦，由AI服务消费并结合RAG技术从企业知识库中检索信息，最终生成准确回答。

二、核心技术点详解

1. Spring Boot + Swagger

• 作用：快速构建RESTful API，并自动生成可视化文档。
• 配置关键：

  @Configuration
  @EnableSwagger2
  public class SwaggerConfig {
      @Bean
      public Docket api() {
          return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
              .select()
              .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.example.controller"))
              .paths(PathSelectors.any())
              .build();
      }
  }
  

2. Kafka 消息可靠性

• 生产者：acks=all（所有ISR副本确认）、retries=Integer.MAX_VALUE、enable.idempotence=true（幂等性）
• Broker：replication.factor>=3，min.insync.replicas=2
• 消费者：关闭enable.auto.commit，处理成功后手动commitSync()

3. RAG（检索增强生成）架构

1. 文档加载：使用LangChain4j或自定义Loader读取PDF/Word等
2. 文本切片：按段落或固定长度分割
3. 向量化：调用OpenAI或Ollama的Embedding模型（如text-embedding-ada-002）
4. 存储：存入向量数据库（Milvus/Chroma/RedisSearch）
5. 语义检索：用户问题向量化，KNN搜索相似文本片段
6. 生成回答：将检索结果拼接为Prompt，调用LLM生成最终回复

4. 防止AI幻觉（Hallucination）

• 策略：
  • Prompt中明确指令：“仅根据以下内容回答，未知则回复‘我不知道’”
  • 设置引用机制，标注答案来源
  • 后置验证：用小模型判断回答是否基于上下文

5. 高并发优化方案

• 缓存层：Redis缓存热点问答对（Spring Cache + @Cacheable）
• 异步化：Kafka削峰，避免AI处理阻塞主线程
• 数据库：读写分离 + 分库分表（ShardingSphere）
• JVM：合理设置堆大小，选择ZGC/Shenandoah低延迟GC
• 容器化：Kubernetes自动扩缩容（HPA）

三、完整技术栈映射

| 类别 | 使用技术 | |------|----------| | 核心框架 | Spring Boot, Spring Cloud | | 消息队列 | Kafka | | AI能力 | Spring AI, OpenAI Embedding, RAG | | 向量库 | Redis / Milvus | | 安全 | JWT + Spring Security | | 监控 | Prometheus + Grafana | | 部署 | Docker + Kubernetes |

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给初学者的建议：不要像战五渣一样只背概念，要动手搭建一个迷你版AI客服系统，从文档加载→向量化→检索→生成，跑通全流程，才能真正掌握。