Java大厂面试现场：Spring Boot+微服务+AI场景下的程序员求生实录

本文通过一场虚构但高度真实的面试，串联起Java工程师在现代AIGC平台中必须掌握的核心技能树：✅ Spring Boot底层机制✅ 微服务通信与容错✅ 缓存与数据库优化✅ 消息中间件应用✅ AI时代的新范式：向量化与RAG打牢Java & Spring基础掌握Redis/Kafka实际应用场景深入微服务治理（服务发现、熔断、网关）跨入AI工程化领域：向量数据库、Embedding、LangCha

银河果然

348人浏览 · 2025-11-02 08:02:38

银河果然 · 2025-11-02 08:02:38 发布

Java大厂面试现场：Spring Boot+微服务+AI场景下的程序员求生实录

面试官（推了推眼镜）：欢迎参加我们音视频AIGC内容平台的技术岗终面。我是后端架构组负责人。

战五渣（紧张搓手）：您好！我…我会写Hello World！

第一轮：基础构建与Web框架（围绕“用户上传短视频并自动生成字幕”业务）

面试官：我们在用户上传视频时使用Spring Boot进行服务编排，请问自动配置原理是什么？

战五渣：这个我知道！是@SpringBootApplication里的@EnableAutoConfiguration，它会扫描META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件，把符合条件的Bean加载进来！

面试官（点头）：不错，那如果想排除某个自动配置类呢？

战五渣：用@SpringBootApplication(exclude = XXX.class)就行！
面试官：很好。现在我们要对上传接口做统一异常处理，该怎么做？

战五渣：用@ControllerAdvice结合@ExceptionHandler！比如捕获FileSizeLimitExceededException返回JSON提示。
面试官：如果不用Spring MVC而选响应式编程呢？

战五渣：啊……可以用Spring WebFlux？听说性能好，非阻塞……但我没实战过，只知道要用Mono和Flux……

✅ 面试官评价：基础扎实，Web层理解到位。

第二轮：数据持久化与缓存优化（继续深化“视频元数据存储与热点查询”）

面试官：视频信息存MySQL，用的是MyBatis还是JPA？

战五渣：我们项目用MyBatis Plus！SQL写得清楚，还能用Lambda表达式查：lambdaQuery().eq(Video::getUserId, id)。
面试官：首页推荐频繁读取热门视频，怎么优化？

战五渣：加Redis缓存！第一次从DB查完放redisTemplate.opsForValue().set("hot:videos", list)，设置TTL两小时。
面试官：缓存穿透怎么办？

战五渣：嗯……布隆过滤器？或者空值也缓存5分钟？我记得叫什么……Cache Null……

面试官引导：叫缓存空对象（Cache Aside Pattern的一种变体），还可以配合布隆过滤器预判是否存在。
面试官：数据库连接池选型？

战五渣：HikariCP！因为快，据说用了FastList和ConcurrentBag……比C3P0强多了！

✅ 面试官评价：对常见性能瓶颈有意识，能说出主流方案。

第三轮：微服务与AI集成（进入“AIGC智能字幕生成系统”复杂场景）

面试官：字幕生成由独立AI微服务完成，如何调用？

战五渣：用OpenFeign！定义个接口@FeignClient(name = "ai-service")，然后注入就能远程调用了。
面试官：若AI服务不稳定，如何防止雪崩？

战五渣：呃……降级？熔断？好像是Resilience4j……或者Hystrix？但我不太会配……

面试官提示：可以使用Resilience4j的@RateLimiter或@CircuitBreaker注解，结合Micrometer监控。
面试官：生成的字幕需异步通知前端，技术选型？

战五渣：可以用WebSocket？或者发邮件……等等，是不是该用消息队列？Kafka？我只听过名字……
面试官：AI模型输入需要检索历史相似字幕提升准确率，如何实现？

战五渣：搜一下数据库like '%关键词%'？

面试官严肃：这是典型语义搜索场景。应采用向量化+RAG架构：用Embedding模型将文本转为向量，存入Redis或Milvus，在向量空间中做近似最近邻搜索（ANN），实现“意思匹配”而非关键字匹配。

❌ 战五渣冷汗直流。

面试官（合上笔记本）：今天就到这里。你有一定的基础知识，但在高可用、AI融合系统方面还需加强。我们会综合评估，后续HR会联系你。

战五渣（起身鞠躬）：谢谢！我回去一定恶补Kafka和向量数据库！！

【附录】详细知识点解析（小白也能学会）

场景背景：音视频AIGC平台核心流程

用户上传视频 → 后端接收并暂存 → 触发AI微服务生成字幕 → 异步返回结果 → 前端实时展示

一、Spring Boot 自动配置原理

@SpringBootApplication 组合了 @Configuration, @ComponentScan, @EnableAutoConfiguration
spring.factories（旧版）或 org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports（新版）中声明了所有自动配置类
条件注解如 @ConditionalOnClass, @ConditionalOnMissingBean 控制是否生效

二、统一异常处理

@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(FileSizeLimitExceededException.class)
    public ResponseEntity<ApiResponse> handleFileSize(Exception e) {
        return ResponseEntity.badRequest().body(ApiResponse.error("文件过大"));
    }
}

三、响应式编程 WebFlux

基于Reactor项目，支持非阻塞I/O
使用WebClient替代RestTemplate发起异步请求
适用于高并发IO密集型场景，如直播弹幕、实时推荐

四、MyBatis-Plus vs JPA

| 对比项 | MyBatis-Plus | JPA | |--------|--------------|-----| | 灵活性 | 高，可写原生SQL | 中，依赖JPQL | | 学习成本 | 较低 | 较高 | | 缓存支持 | 二级缓存需整合 | 一级/二级缓存内置 |

五、Redis 缓存设计模式

Cache Aside Pattern（旁路缓存）：先操作DB，再更新缓存
缓存穿透：查询不存在的数据 → 解决方案：空值缓存 + 布隆过滤器
缓存击穿：热点Key过期瞬间大量请求 → 加互斥锁
缓存雪崩：大批Key同时过期 → 随机TTL + 多级缓存

六、HikariCP 连接池优势

使用FastList优化内部集合操作
ConcurrentBag实现无锁化资源获取
初始化快、性能高、稳定性强，成为Spring Boot默认连接池

七、OpenFeign 远程调用

@FeignClient(name = "ai-service", url = "${ai.service.url}")
public interface AiClient {
    @PostMapping("/generate-subtitle")
    Mono<SubtitleResult> generate(@RequestBody VideoTask task);
}

八、Resilience4j 熔断与限流

resilience4j.circuitbreaker:
  instances:
    aiService:
      failureRateThreshold: 50%
      waitDurationInOpenState: 50s

resilience4j.ratelimiter:
  instances:
    aiService:
      limitForPeriod: 10
      limitRefreshPeriod: 1s

九、Kafka 实现异步通知

生产者：上传完成后发送事件到topic video.processed
消费者：WebSocket服务监听该topic，推送进度给前端
优势：解耦、削峰、保证最终一致性

十、AI语义检索：RAG + 向量数据库

架构流程：

文本清洗 → 2. 使用OpenAI或Ollama的Embedding模型向量化 → 3. 存入Milvus/Chroma/RedisVector
查询时同样向量化 → 5. 向量相似度搜索（Cosine Similarity）→ 6. 返回Top-K结果供LLM参考

示例代码（伪）：

// 将字幕文本转为向量
float[] vector = embeddingModel.embed("这是一段关于春天的描述...");

// 存入Redis作为向量数据库
redis.execute("FT.ADD", "idx:subtitles", id, "VECTOR", Base64.encode(vector));