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！我是来面试Java开发岗的，三年经验，主攻Spring Boot……

---

🟢 第一轮：基础构建与Web框架（电商场景）

面试官：我们平台要做一个高并发秒杀系统，用Spring Boot起步，你怎么初始化项目？

战五渣：我用Spring Initializr！选上Web、JPA、MySQL、Redis，再加Lombok和Actuator，搞定！

面试官（点头）：不错。那如果要支持高QPS，你如何优化启动速度？

战五渣：呃……我把不必要的自动配置关了，比如邮件服务？还有……嗯……把日志级别调成WARN？

面试官：还行。那Controller里怎么返回JSON？

战五渣：加@RestController注解就行！或者@Controller + @ResponseBody，我都懂！

面试官：如果要用异步非阻塞处理大量商品查询请求呢？

战五渣：那个……可以用@Async？线程池搞一下……WebFlux我也听说过，但没实战过，听说是响应式的，像RxJava？

面试官（微微皱眉）：了解即可。

---

🟡 第二轮：微服务与数据一致性（本地生活服务场景）

面试官：现在要把订单、用户、支付拆成微服务，你用什么技术栈？

战五渣：Spring Cloud Alibaba！Nacos做注册中心，OpenFeign调接口，Sentinel限流，稳！

面试官：下单成功后要发短信、更新积分、通知骑手，如何保证最终一致性？

战五渣：用消息队列！Kafka发个消息，其他服务消费，挂了也能重试！

面试官：如果Kafka宕机，消息丢了怎么办？

战五渣：啊？不会吧……我发两遍？要不……加个数据库记录状态？等它恢复再补发？

面试官：这是补偿事务的一种思路。那分布式锁呢？防止超卖？

战五渣：Redis的setnx！我写过！

面试官：可重入怎么实现？

战五渣：呃……加个UUID？然后用Lua脚本释放？好像Redission有现成的？

面试官：勉强过关。

---

🔴 第三轮：AI集成与复杂架构（智能客服系统场景）

面试官：我们要做一个企业级智能客服，能读PDF合同并回答问题，怎么做？

战五渣：呃……用ChatGPT？直接上传文件问？

面试官：要私有化部署，不能外传数据。

战五渣：那……用Ollama本地跑个模型？再结合向量数据库？我记得叫……Milvus？

面试官：对，RAG架构。怎么把PDF转成向量？

战五渣：用Python的PyPDF2读？然后喂给Embedding模型？Java有Tika可以解析文档……

面试官：如何避免AI胡说八道，比如编造合同条款？

战五渣：这个……让它只答‘根据文档第X页’？不然……加个审核流程？

面试官：这叫对抗AI幻觉。提示词工程和检索准确性是关键。

面试官：最后，如果系统要支持工具调用，比如查库存、下订单，怎么设计？

战五渣：让AI生成JSON指令？然后后端解析执行？像函数调用？我在OpenAI见过……

面试官：Spring AI已经支持Tool Calling标准化了，你可以了解一下。

---

面试官（合上面试评价表）：今天就到这里，你的基础还可以，对新技术也有接触。回去等通知吧。

战五渣（松了一口气）：好嘞！谢谢！我随时能入职！

---

💡 答案详解：从小白到进阶的技术串联

场景一：电商秒杀系统（Spring Boot + WebFlux）

• 业务需求：高并发、低延迟响应。
• 技术点：
  • 使用 Spring Boot 快速搭建项目，通过 spring-boot-starter-webflux 启用响应式编程。
  • WebFlux 基于 Reactor 模型，支持非阻塞I/O，适合处理大量并发请求。
  • 优化启动：排除无用自动配置（@SpringBootApplication(exclude)），启用缓存依赖解析。

场景二：本地生活服务（Spring Cloud + Kafka + Redis）

• 业务需求：服务解耦、最终一致性、防超卖。
• 技术点：
  • Spring Cloud Alibaba 提供完整微服务解决方案。
  • Kafka 实现异步消息解耦，配合 事务消息 或 确认机制 防止丢失。
  • Redis 分布式锁：使用 SET key value NX EX seconds 实现，生产环境推荐 Redission 的 RLock 支持可重入、锁续期。

场景三：智能客服系统（RAG + 向量数据库 + AI Tool Calling）

• 业务需求：基于企业文档问答，避免幻觉，支持工具执行。
• 技术点：
  • RAG（Retrieval-Augmented Generation）：先从知识库检索相关片段，再生成答案，降低幻觉。
  • 文档加载：Java可用 Apache Tika 解析PDF、Word等格式。
  • 向量化：使用 Embedding模型（如BGE、text2vec）将文本转为向量，存入 Milvus/Chroma/Redis Stack。
  • 语义检索：通过向量相似度查找最相关内容。
  • Tool Calling：定义Java方法为工具，AI生成结构化调用指令，由框架执行（如Spring AI支持@Tool注解）。
  • Agentic RAG：AI作为代理，自主决定检索、调用工具、总结结果，实现复杂工作流。

✅ 小白学习路径建议：先掌握Spring Boot + MySQL + Redis → 进阶微服务（Spring Cloud）→ 再接触消息队列与分布式架构 → 最后融合AI能力（Spring AI + RAG）。

---

面试真相：大厂不仅考你会不会写CRUD，更看重你能否将技术串联成解决真实业务的方案。