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）：欢迎来到字节跳动后端工程师终面。我是技术主管王磊。

战五渣（紧张搓手）：您好！我叫张三，三年Java开发经验，精通HelloWorld和Ctrl+C/V……啊不是，是Spring全家桶！

---

第一轮：基础夯实 → 电商秒杀场景

面试官：我们先从简单的开始。假设你现在要做一个高并发的电商秒杀系统，你会选择哪个Web框架？为什么？

战五渣：这题我会！用Spring Boot！因为启动快、配置少，还能整合各种starter，比如spring-boot-starter-web一键搞定REST接口。

面试官（点头）：不错。那数据库连接池呢？HikariCP和C3P0你选哪个？

战五渣：HikariCP！速度快、性能强，GitHub上标星超高，连Spring Boot都默认集成它了！

面试官：很好。如果订单创建后要异步发短信、更新库存，你怎么解耦？

战五渣：用RabbitMQ！生产者发消息，消费者处理逻辑，削峰填谷，稳得一批！

面试官（微笑）：基础扎实，继续。

---

第二轮：进阶挑战 → AIGC内容审核平台

面试官：现在我们要做一个AI生成内容（AIGC）的自动审核平台，用户上传图文视频，系统调用大模型判断是否违规。你怎么设计微服务架构？

战五渣（挠头）：呃……可以用Spring Cloud Alibaba，Nacos做注册中心，Sentinel限流，OpenFeign调远程服务……

面试官：那多个AI模型怎么管理？比如有的检测色情，有的识别政治敏感？

战五渣：这个……可以搞个路由规则？根据内容类型转发到不同模型？或者……用gRPC统一通信？

面试官：如果某个模型响应慢导致整体超时呢？

战五渣：加缓存？Redis先把结果存起来……或者……重试三次？

面试官（皱眉）：有没有更优雅的方式？比如熔断降级？

战五渣：哦对！Resilience4j！我记得有retry、circuitbreaker……具体咋配忘了，但肯定能行！

面试官：还行吧，勉强过关。

---

第三轮：AI融合 → 智能客服系统

面试官：最后一个问题。我们要构建一个企业级智能客服，支持自然语言问答、文档检索增强（RAG）、防止AI幻觉。你会怎么设计？

战五渣（眼神飘忽）：嗯……用Spring AI？接入OpenAI？然后把知识库扔进Redis当向量数据库？

面试官：Redis支持向量搜索吗？

战五渣：啊？不是……Milvus才是专业的？但我没用过……听说Chroma轻量一点？

面试官：如何保证会话记忆不丢失？

战五渣：Session存Redis？或者用WebSocket保持长连接？

面试官：如果用户问‘上周我买的课程为啥没到账’，你怎么关联历史订单？

战五渣：呃……在prompt里拼接聊天记录+用户ID查数据库？

面试官（叹气）：这是最原始的做法。你应该考虑Agentic RAG，让AI代理主动调用工具API查询订单服务。

战五渣：Agent……代理？像钢铁侠里的贾维斯？

面试官：……今天的面试就到这里。我们会尽快通知你结果。

战五渣（起身鞠躬）：谢谢！我回去等电话，24小时开机，微信不拉黑，短信不屏蔽！

---

【附录】详细解析：从小白到懂哥的技术拆解

场景一：电商秒杀系统设计要点

• 技术栈组合：Spring Boot + HikariCP + RabbitMQ
• 业务痛点：高并发下数据库连接耗尽、库存超卖、响应延迟
• 解决方案：
  • 使用HikariCP提升数据库连接效率（相比C3P0快近10倍）
  • 引入RabbitMQ实现订单异步化，避免同步阻塞
  • 结合Redis预减库存 + Lua脚本保证原子性

✅ 推荐学习路径：掌握Spring Boot自动装配原理、RabbitMQ死信队列、Redis分布式锁

---

场景二：AIGC内容审核平台架构设计

• 核心需求：多模型调度、低延迟响应、容错机制
• 推荐架构：

  用户请求 → API Gateway (Zuul) → 内容分发服务 → gRPC调用AI集群
                                    ↓
                             Resilience4j 熔断器
                                    ↓
                          Prometheus + Grafana 监控告警
  

• 关键技术点：
  • 使用gRPC高效传输大量图像特征数据
  • Resilience4j配置熔断策略（如失败率>50%则跳闸）
  • 利用Kubernetes弹性伸缩应对流量高峰

✅ 推荐学习路径：掌握gRPC Protobuf定义、Spring Cloud Gateway路由、K8s Pod扩缩容

---

场景三：企业级智能客服系统（AI工程化落地）

• 目标功能：语义理解、文档问答、防幻觉、可追溯

• 完整技术链路：

  用户输入 → 聊天会话内存管理（Redis）→ Prompt工程填充上下文 →
  ↓ ↑
  向量化查询 ← Embedding模型（Ollama/OpenAI） ← 知识库文档加载（PDF/Word）
  ↓
  语义检索（Chroma/Milvus）
  ↓
  Agentic RAG → 工具执行框架 → 调用订单/用户/支付等内部API
  ↓
  输出回答

• 关键概念说明：

  • RAG（Retrieval-Augmented Generation）：先检索再生成，减少幻觉
  • Agentic RAG：AI作为“智能代理”自主决策是否调用工具、查数据库
  • 向量数据库：Milvus适合大规模，Chroma轻量易部署，Redis通过模块支持向量搜索
  • Embedding模型：将文本转为向量，常用OpenAI text-embedding-ada-002或本地Ollama模型

✅ 推荐学习路径：动手搭建Spring AI + Chroma + Ollama本地问答系统，实践RAG全流程

---

总结：大厂到底想要什么样的Java程序员？

能力维度	初级程序员	中高级程序员	大厂期望
框架使用	会写Controller	理解自动装配原理	能定制Starter
微服务	能跑通Eureka	熟悉熔断限流	设计高可用架构
AI融合	听说过ChatGPT	会调API	能构建Agentic工作流

未来已来，Java程序员不能再只盯着CRUD，必须向云原生+AI工程化转型！

---

💡 作者注：本文纯属虚构，如有雷同，说明你也面过类似的坑 😂