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，面无表情）：请进。

战五渣（慌张进门，差点被地毯绊倒）：您好您好！我是来面试Java开发岗的，我叫战五渣……不是，我叫张伟！

面试官：嗯。我们是做智慧医疗+AI客服系统的，用的是Spring Boot + Spring Cloud + AI增强架构。先问几个基础问题。

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🟢 第一轮：基础构建与Web框架（难度：⭐）

1. 你平时用什么构建工具？Maven和Gradle有啥区别？

   战五渣：我用Maven！pom.xml贼熟悉，依赖管理靠它，打包一键mvn clean package！Gradle我也听说过，用Groovy脚本，写法更灵活，但我们公司不用，所以没深入。

   面试官：还行，至少没说“我用IDEA自动导入”。那你用过Spring Boot吗？自动配置是怎么实现的？

2. Spring Boot自动配置原理是什么？

   战五渣：这个我知道！是@SpringBootApplication里的@EnableAutoConfiguration，会扫描META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件，把一堆自动配置类加载进来，比如数据源、Redis这些，只要类路径有，就自动配！

   面试官：不错。那如果我想自定义一个Starter，该怎么做？

3. 如何自定义一个Spring Boot Starter？

   战五渣：呃……建个xxx-spring-boot-starter模块，里面放个spring.factories？不对，新版本好像是org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports……然后写个自动配置类，加@ConditionalOnClass之类的条件注解……大概这样？

   面试官：勉强及格。下一个环节。

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🟡 第二轮：微服务与数据一致性（难度：⭐⭐⭐）

我们现在有个在线问诊系统，医生和患者通过App通信，订单状态要实时同步。

4. 订单服务和其他微服务之间怎么保证数据最终一致？

   战五渣：用消息队列！比如Kafka，下单成功发个OrderCreatedEvent，其他服务监听，比如通知服务发短信，积分服务加积分……

   面试官：如果消息丢了怎么办？

5. 如何保证Kafka消息不丢失？

   战五渣：呃……生产者设置acks=all，Broker副本至少2个，消费者手动提交offset？我记得是这样……不过我们测试环境经常丢消息，重启就好了……

   面试官：……你这属于“玄学运维”。再问你个简单的——缓存雪崩怎么防？

6. 缓存雪崩是什么？如何预防？

   战五渣：就是大量缓存同时失效，请求全打到数据库，数据库崩了！预防？加随机过期时间！比如原来都是30分钟，现在30±5分钟，错开失效时间。还有多级缓存，本地缓存+Redis……

   面试官：算你答对。进入最后一轮。

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🔴 第三轮：AI与复杂架构（难度：⭐⭐⭐⭐⭐）

我们正在做一个AI智能导诊系统，用户输入症状，AI推荐科室和医生。

7. 如果要用RAG（检索增强生成）实现这个功能，整体架构怎么设计？

   战五渣：RAG？是不是……Retina……不，Recognition……啊！是 Retrieval-Augmented Generation！我看过标题！先把病历文档向量化，存到向量数据库，比如Redis或者Milvus……用户一问，就语义搜索最像的几条，喂给大模型，让它生成回答……

   面试官：那如果大模型“胡说八道”（AI幻觉），怎么办？

8. 如何减少AI幻觉？

   战五渣：呃……让模型只基于检索到的内容回答？加个提示词：“请根据以下内容回答，不要编造”……还有，结果出来后，用规则引擎校验下，比如不能推荐不存在的科室……

   面试官：还行。最后一个问题——如果要做Agentic RAG，让AI能调用挂号接口完成全流程，怎么设计？

9. 什么是Agentic RAG？如何实现工具调用？

   战五渣：Agentic……是不是像Agent 007？（沉默3秒）呃……可能是AI能自己决策？比如先查症状，再查医生空闲时间，再调用API挂号……工具调用？我听说Spring AI支持Function Calling，可以把Java方法暴露给模型……

   面试官：……你这属于“半懂不懂”。

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面试官（合上笔记本）：今天就到这里。你的基础还行，但深度不够，尤其AI部分还需要加强。我们会尽快评估，你回去等通知吧。

战五渣（激动）：有戏！有戏！等我好消息！（转身撞到门框）

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💡 面试问题详解：从小白到看懂技术内幕

场景背景：智慧医疗AI导诊系统

这是一个典型的“产业互联网 + AI”融合项目，涉及：

• 微服务架构（Spring Cloud）
• 高并发与数据一致性（Kafka + 事务）
• 缓存高可用（Redis + 多级缓存）
• AI能力集成（RAG、向量化、语义搜索）

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1. Maven vs Gradle

| 对比项 | Maven | Gradle | |--------|-------|--------| | 脚本语言 | XML | Groovy/Kotlin DSL | | 构建速度 | 较慢 | 更快（增量构建） | | 灵活性 | 低 | 高 | | 学习成本 | 低 | 中 |

✅ 推荐：新项目优先选Gradle，老项目可继续用Maven。

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2. Spring Boot 自动配置原理

• @SpringBootApplication = @Configuration + @ComponentScan + @EnableAutoConfiguration
• @EnableAutoConfiguration 会读取 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports 文件
• 该文件列出所有自动配置类，如 DataSourceAutoConfiguration
• 条件注解控制是否生效：
  • @ConditionalOnClass：类路径存在某类
  • @ConditionalOnMissingBean：容器中无该Bean

🔧 示例：只有引入spring-data-jpa，才会自动配置JPA相关Bean。

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3. 自定义 Starter 步骤

1. 创建模块：my-spring-boot-starter
2. 引入 spring-boot-autoconfigure
3. 编写自动配置类 MyServiceAutoConfiguration
4. 添加条件注解，避免误加载
5. 在 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports 中注册该类
6. 提供 MyService 和默认配置属性 @ConfigurationProperties(prefix = "my.service")

✅ 最佳实践：命名规范为 xxx-spring-boot-starter，便于识别。

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4. 微服务数据一致性 —— 事件驱动架构

使用 SAGA 模式 或 事件溯源 实现最终一致：

// 下单成功后发布事件
eventPublisher.publish(new OrderCreatedEvent(orderId, userId));

// 其他服务监听
@EventListener
public void handle(OrderCreatedEvent event) {
    smsService.send("订单创建成功");
    pointsService.addPoints(event.getUserId(), 10);
}

📌 关键点：事件必须持久化，确保不丢失。

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5. Kafka 消息不丢失保障

| 角色 | 配置 | |------|------| | 生产者 | acks=all, retries>0, enable.idempotence=true | | Broker | replication.factor>=3, min.insync.replicas=2 | | 消费者 | 手动提交 offset（enable.auto.commit=false），处理完再提交 |

⚠️ 注意：自动提交可能造成“重复消费”或“消息丢失”。

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6. 缓存雪崩与应对策略

缓存雪崩：大量Key在同一时间失效，导致数据库瞬时压力激增。

✅ 解决方案：

• 随机过期时间：expireTime = baseTime + random(0, 300)
• 多级缓存：Caffeine（本地） + Redis（分布式）
• 缓存预热：服务启动时提前加载热点数据
• 限流降级：Hystrix / Resilience4j 防止雪崩扩散

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7. RAG 架构设计（检索增强生成）

graph LR
A[用户提问] --> B(Embedding模型)
B --> C[向量]
C --> D[向量数据库: Milvus/Chroma]
D --> E[相似文档]
E --> F[大模型 + Prompt填充]
F --> G[生成回答]

✅ 技术栈组合：

• Embedding模型：OpenAI text-embedding-ada-002 或 Ollama本地模型
• 向量数据库：Chroma（轻量）、Milvus（企业级）、Redis（已有的可复用）
• 框架支持：Spring AI 提供统一API

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8. 减少 AI 幻觉（Hallucination）

• 约束输出：在Prompt中强调“仅基于提供的上下文回答”
• 引用溯源：返回结果时附带原文片段，供人工验证
• 后处理校验：用规则引擎过滤非法结果（如“推荐火星科室”）
• 知识蒸馏：将专家规则注入小模型，替代部分大模型推理

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9. Agentic RAG 与 工具调用

Agentic RAG = RAG + Agent（智能代理）+ Tool Calling

AI不仅能回答，还能自主决策并执行动作，如：

• 查询医生排班 → 调用 DoctorAvailabilityService
• 检查用户医保状态 → 调用 InsuranceService
• 最终调用 AppointmentService.book() 完成挂号

🛠️ 实现方式：

• Spring AI 支持 @Tool 注解暴露Java方法
• 模型输出函数调用请求，框架自动执行
• 支持回调机制，获取执行结果并继续推理

@Tool("查询医生是否可预约")
public String checkDoctorAvailable(String doctorId, String date) {
    return appointmentService.isAvailable(doctorId, date);
}

🧠 应用场景：智能客服、自动化工作流、企业级AI助手。

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✅ 总结：大厂Java面试核心能力图谱

| 能力维度 | 关键技术 | |----------|----------| | 基础编码 | Java SE, Maven, Git | | Web开发 | Spring Boot, Spring MVC, REST API | | 微服务 | Spring Cloud, Kafka, Resilience4j | | 数据存储 | MySQL + JPA, Redis, HikariCP | | 运维监控 | Prometheus + Grafana, ELK | | AI集成 | Spring AI, RAG, 向量数据库, 工具调用 |

📌 建议：传统Java开发者应尽早拥抱 AI原生开发，掌握 Spring AI、RAG、Agent 等新范式，才能在“Java卷王大战”中脱颖而出。

本文模拟真实面试场景，帮助开发者查漏补缺，建议收藏+实战演练。