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-本地生活服务部的Java高级工程师终面。我是今天的面试官，姓严。

战五渣（紧张地搓手）：您好严老师！我……我准备好了！

第一轮：基础技术栈与Web框架（电商场景切入）

严面试官：我们先从实际业务场景开始。假设你现在要开发一个高并发的秒杀系统，使用Spring Boot作为核心框架，你会如何设计？

战五渣：啊？秒杀？这个我知道！用Spring Boot搭项目快，加个@RestController就能写接口，再配个application.yml，数据库连上MySQL，搞定！

严面试官（微微点头）：嗯……基本结构是对的。那如果要提升性能，你用了哪些缓存技术？

战五渣：Redis！我背过！Redis是内存数据库，速度快，还能做分布式锁！setnx！

严面试官（嘴角微扬）：不错，知道setnx。那HikariCP呢？你在项目里用过吗？

战五渣：HikariCP？那个……是连接池吧？比Druid快，配置在yml里就行，auto-commit=true……

严面试官：还行。那你了解Spring Boot自动装配原理吗？比如@SpringBootApplication背后做了什么？

战五渣：呃……就是扫描包？还有@EnableAutoConfiguration，它会读META-INF/spring.factories……然后加载一堆配置类？

严面试官：勉强及格。提示一下：Spring Boot 2.7之后改成了spring/org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration，基于条件注解实现自动化配置。

第二轮：微服务与云原生 + 安全（AIGC内容审核场景）

严面试官：现在我们的平台引入了AIGC生成内容，需要对用户生成的文本进行敏感词过滤和权限控制。系统是微服务架构，你怎么设计？

战五渣：哦！用Spring Cloud！注册中心Eureka，网关Zuul或Gateway，服务之间Feign调用！

严面试官：那权限认证呢？比如用户登录后访问API。

战五渣：JWT！Token！每次请求带Authorization头，后端用Spring Security解析验证！

严面试官：很好。那如果Token被窃取了怎么办？怎么防止重放攻击？

战五渣：呃……设个短过期时间？比如30分钟？

严面试官（皱眉）：这只是缓解。有没有更安全的做法？比如结合OAuth2或Keycloak？

战五渣：OAuth2……好像是四种模式？授权码模式？密码模式？但我没用过Keycloak……听说是个SSO工具？

严面试官：看来你只停留在概念层。建议深入理解OAuth2的资源服务器与授权服务器分离架构。

第三轮：AI集成与复杂工作流（智能客服系统）

严面试官：我们现在要做一个企业级智能客服系统，支持文档问答、语义检索、避免AI幻觉。你会怎么设计？

战五渣：呃……用大模型？比如通义千问？用户问问题，直接喂给模型，返回答案！

严面试官：那如果模型胡说八道（AI幻觉）呢？

战五渣：那……加个判断？如果是不知道的回答“我不清楚”？

严面试官：这是治标不治本。有没有技术方案能减少幻觉？

战五渣：呃……RAG？检索增强生成？先把知识库搜一遍，再让模型回答？

严面试官：答对一半。具体怎么实现？向量数据库用哪个？

战五渣：Milvus？Redis也能存向量？Embedding模型……OpenAI的text-embedding-ada-002？

严面试官：还行。那Agentic RAG了解吗？和普通RAG有什么区别？

战五渣：呃……Agent？就是智能代理？能自己决策？比如先查文档，再调API，再汇总？听起来像机器人……

严面试官（叹气）：你的知识广度不错，但深度不够。Agentic RAG强调多步推理、工具调用、动态规划，不是简单检索。

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严面试官：今天的面试就到这里。你回去等通知吧。

战五渣（松了一口气）：好的好的！谢谢严老师！我一定等您消息！

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【附录】详细技术解析与学习指南

场景一：电商秒杀系统设计

• 技术栈：Spring Boot + Redis + HikariCP + JPA
• 核心要点：
  • 使用Redis缓存热点商品信息，减少DB压力。
  • 利用Redis的SETNX实现分布式锁，防止超卖。
  • HikariCP作为数据库连接池，通过最小/最大连接数、空闲超时等参数优化性能。
  • Spring Boot自动装配原理：@EnableAutoConfiguration扫描spring.factories中定义的自动配置类，结合@ConditionalOnMissingBean等条件注解按需加载。

场景二：AIGC内容审核微服务架构

• 技术栈：Spring Cloud + OAuth2 + JWT + Spring Security
• 核心要点：
  • 微服务间通过OpenFeign通信，注册中心使用Eureka或Consul。
  • 统一网关（Spring Cloud Gateway）负责鉴权，拦截非法请求。
  • JWT存储用户身份，但需配合短期有效期 + Refresh Token机制。
  • 更安全方案：使用Keycloak作为OAuth2授权服务器，实现集中式权限管理，支持SAML、LDAP集成。
  • 防止重放攻击：加入时间戳 + nonce随机值，服务端校验请求唯一性。

场景三：企业智能客服系统（AI工程化落地）

• 技术栈：Spring AI + RAG + 向量数据库 + Embedding模型
• 核心要点：
  • RAG（检索增强生成）：先从企业文档库中检索相关片段，再输入大模型生成答案，显著降低幻觉。
  • 向量化流程：文档 → 分块 → Embedding模型编码 → 存入向量数据库（如Milvus、Chroma、RedisSearch）。
  • 语义检索：用户提问同样向量化，在向量空间中进行相似度搜索（如余弦相似度）。
  • Agentic RAG：不同于传统RAG的单步检索，Agentic RAG允许AI代理执行多步操作，如：
    1. 解析用户意图
    2. 调用工具（查数据库、调API）
    3. 汇总信息生成最终回答
  • 工具执行框架：Spring AI提供Tool Calling支持，可定义Java方法为工具，由LLM决定是否调用。
  • 聊天会话内存：维护对话历史，提升上下文理解能力。
  • 避免AI幻觉：除RAG外，还可采用输出格式约束（JSON Schema）、事实核查模块、人工反馈强化学习（RLHF）等手段。

延伸学习建议

技术方向	推荐学习路径
JVM与性能调优	《深入理解Java虚拟机》+ Arthas实战
微服务治理	Spring Cloud Alibaba + Nacos + Sentinel
CI/CD	Jenkins Pipeline + Docker + Kubernetes Helm
监控告警	Prometheus + Grafana + AlertManager
AI工程化	LangChain4j / Spring AI + Ollama本地部署 + Chroma

总结：大厂面试不仅考“会不会”，更考“为什么这么选”和“边界在哪”。战五渣虽知识点零散，但只要持续深化理解，仍有逆袭可能。