Java大厂面试实录：Spring Boot+微服务+AI场景下的程序员求生指南

面试官（推了推眼镜，面无表情）：请进。

战五渣（紧张地搓手）：您好您好！我是来面试Java开发岗的，我叫战五渣……啊不是，战星辰！

面试官：嗯。我们这边是做智慧医疗+AI问答系统的，用的是Spring Cloud Alibaba + Spring Boot 2.7 + JDK17 技术栈。你先说说你在项目里怎么用Spring Boot的？

战五渣：这个我会！我在上家公司写过一个用户健康档案系统，用的就是Spring Boot，自动配置太香了，不用写一堆XML，@SpringBootApplication 一贴，main函数一跑，项目就起来了！

面试官（微微点头）：不错。那如果我想在启动时执行一段逻辑，比如预加载一些疾病关键词到缓存，怎么做？

战五渣：呃……我可以用 @PostConstruct？

面试官：也可以，但更标准的是实现 CommandLineRunner 或 ApplicationRunner 接口。

战五渣：哦对对对！我用过！就是那个 run(String... args) 方法，我用来初始化Redis缓存来着……其实是我同事写的，但我 review 过！

面试官：行。接下来，假设我们要把健康档案服务拆成微服务，用户、病历、医院三个服务独立部署，怎么让它们互相调用？

战五渣：用Feign！OpenFeign！声明式客户端，超好用！@FeignClient(name = "medical-record-service")，然后写个接口，自动就调了！

面试官：如果调用失败了呢？比如病历服务挂了。

战五渣：呃……前端显示“服务器开小差了”？

面试官：我说的是后端容错机制。

战五渣：哦！熔断！降级！我用过Hystrix！……不过听说停更了？现在用Resilience4j？我……了解过一点。

面试官：还行。那你用过服务注册中心吗？

战五渣：用过Eureka！也配过Nacos，国产之光嘛！服务一启动，自己就注册上去了，还能心跳检测。

面试官：如果想做灰度发布呢？比如只让部分用户访问新版本的健康推荐AI模型。

战五渣：灰度？是不是……改Hosts文件？

面试官：……我们是云原生环境，用Kubernetes + Istio做流量切分。你没接触过？

战五渣：Istio……听过！就是那个服务网格，Sidecar代理，很厉害！我打算下周深入学习！

面试官：嗯。最后一个问题：我们现在要加一个AI智能客服，能根据企业内部文档回答医生问题，技术上怎么实现？

战五渣：AI客服？用ChatGPT不就行了？

面试官：我们要私有化部署，不能用公网API。而且要基于企业PDF、Word文档回答，保证准确。

战五渣：呃……可以把文档喂给AI？用向量数据库存起来？我听说过Redis也能做向量搜索……然后用Spring AI 调用本地模型？

面试官：思路有，但不够清晰。具体流程？

战五渣：先……文档加载，然后切片，再用Embedding模型转成向量，存到Milvus……查的时候也转成向量，找最像的……再让大模型生成答案。这样？

面试官：接近了，这叫RAG（检索增强生成）。你还知道哪些相关技术？

战五渣：呃……Agentic RAG？工具调用？我刷过面试题，但没实战过……

面试官：好了。今天就到这里。你的基础还行，但深度不够。我们会综合评估，回去等通知吧。

战五渣（松一口气）：好的好的，我等您电话！一定保持手机畅通！

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面试问题解析与知识点详解

第一轮：Spring Boot 核心机制

1. @SpringBootApplication 做了什么？

   • 组合注解，包含 @Configuration, @EnableAutoConfiguration, @ComponentScan
   • 自动扫描主类所在包及子包下的组件
   • 启用自动配置机制，根据classpath依赖自动配置Bean

2. 如何在Spring Boot启动时执行逻辑？

   • @PostConstruct：作用于方法，Bean初始化后执行
   • CommandLineRunner：按参数顺序执行，适合简单任务
   • ApplicationRunner：封装参数为ApplicationArguments，更灵活
   • 执行顺序：@PostConstruct → CommandLineRunner → ApplicationRunner

第二轮：微服务架构设计

1. 服务间通信方案

   • HTTP客户端：RestTemplate（已淘汰）、WebClient（响应式）、OpenFeign（声明式）
   • RPC框架：Dubbo、gRPC（高性能，跨语言）

2. 服务容错机制

   • 熔断（Circuit Breaker）：防止雪崩，Resilience4j/Hystrix
   • 降级（Fallback）：提供默认响应
   • 限流：控制请求速率，避免系统过载

3. 服务注册与发现

   • Eureka：Netflix开源，AP优先
   • Nacos：Alibaba开源，支持CP/AP切换，集成配置中心
   • Consul：HashiCorp出品，强一致性，多数据中心支持

4. 灰度发布实现

   • 应用层：Spring Cloud Gateway + 自定义Filter，基于Header/UserID路由
   • 服务网格：Istio + VirtualService，通过Sidecar实现精细化流量控制
   • K8s Ingress：使用金丝雀发布策略

第三轮：AI智能客服系统（RAG架构）

业务场景：智慧医疗中，医生需快速查询内部药品说明书、诊疗指南等非结构化文档。

技术挑战：

• 文档私有，不可上传公网
• 要求回答准确，避免AI幻觉
• 支持自然语言语义搜索

解决方案：RAG（Retrieval-Augmented Generation）

架构流程：

1. 文档加载：使用LangChain或Unstructured读取PDF/Word/PPT等格式
2. 文本切片：按段落或固定长度分割，保留上下文
3. 向量化：使用Embedding模型（如text-embedding-ada-002、BGE）将文本转为向量
4. 存储：存入向量数据库（Milvus、Chroma、Pinecone、RedisSearch）
5. 查询：用户提问 → 向量化 → 向量数据库相似性检索（Top-K）→ 获取相关片段
6. 生成：将原始问题 + 检索到的片段 作为上下文输入大模型 → 生成最终答案

关键技术点：

• 向量数据库选型：Redis（轻量、已有）、Milvus（专业、高并发）
• Embedding模型：OpenAI、Ollama本地部署、HuggingFace开源模型
• 防幻觉：答案必须基于检索内容，不可编造
• 扩展架构：Agentic RAG，允许AI调用工具（查数据库、调API）完成复杂任务

Java生态支持：

• Spring AI：Spring官方推出的AI框架，统一API，支持多种模型厂商
• 客户端-服务器架构：前端聊天界面 → 后端Spring Boot → 调用向量库 + 大模型
• 工具执行框架：类似LangChain4j，支持Function Calling

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本文通过一场虚构但真实的面试，串联起Java后端从传统开发到云原生再到AI融合的技术演进路径。建议开发者不仅要掌握CRUD，更要理解系统设计与前沿技术整合能力。