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，主攻增删改查……啊不是，是高并发分布式系统！

面试官（冷笑）：哦？那我们先从基础开始。

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🟢 第一轮：Spring Boot 基础 + Web 场景（电商秒杀预热）

Q1：你在项目中用过 Spring Boot 自动装配吗？能说说原理吗？

战五渣：当然！就是 @SpringBootApplication 注解，它里面有 @EnableAutoConfiguration，会去读 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports 文件，把一堆自动配置类加载进来。比如我用了 Redis，就会自动配 RedisTemplate！

面试官（点头）：不错，知道新版本用 .imports 替代了 spring.factories，说明看过源码。

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Q2：如果我想在自动装配时排除某个类，怎么做？

战五渣：加 @SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class) 就行！我在做单元测试的时候经常排除数据源，不然老报错。

面试官：很好，实际场景应用得当。

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Q3：现在有个电商秒杀活动，首页要展示热门商品，怎么防止缓存雪崩？

战五渣：用 Redis 缓存！设置不同的过期时间，比如 30 分钟 ± 随机 5 分钟。还可以用互斥锁，缓存失效时只让一个线程去查数据库，其他的等着。

面试官：那如果大量 key 同时失效呢？

战五渣：呃……我可以……提前刷新？或者用布隆过滤器？不对，那是防穿透……（挠头）

面试官（打断）：可以用永不过期的策略，后台异步更新缓存。先记一下。

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🟡 第二轮：微服务与消息队列（订单超时取消）

Q4：订单创建后 30 分钟未支付要自动取消，你怎么实现？

战五渣：我之前用定时任务，每分钟扫一遍数据库，看有没有超时订单……

面试官：那数据量大了怎么办？

战五渣：呃……加索引！分表！

面试官：有没有更实时、低延迟的方式？

战五渣：可以用 RabbitMQ 的死信队列！发个 30 分钟 TTL 的消息，到期自动进死信，消费者收到就取消订单！

面试官：如果 MQ 挂了呢？

战五渣：我……我备份到数据库？或者用 Kafka？但 Kafka 不支持精确延迟……（声音越来越小）

面试官：可以结合 Redis ZSet 或时间轮算法，先放一放。

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Q5：订单服务和库存服务之间调用，如何保证一致性？

战五渣：用 OpenFeign 调用！加个 @Transactional 就行了吧？

面试官：跨服务了还 @Transactional 有用吗？

战五渣：啊？难道……要自己写回滚？

面试官：考虑过 Saga 模式或 Seata 吗？

战五渣：Seata……听过，但没用过……（低头抠桌角）

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🔴 第三轮：AI + 复杂架构（智能客服系统）

Q6：我们现在要做一个企业级智能客服，支持文档问答，怎么设计？

战五渣：可以用 Spring AI！接入大模型，然后用户问问题，直接丢给 AI 回答！

面试官：如果回答要基于公司内部 PDF 手册呢？

战五渣：那就先把 PDF 上传，然后……AI 读一遍？

面试官：具体流程？向量化？检索？

战五渣：呃……用 OCR 提取文字？然后存到 MySQL？搜索的时候用 LIKE？

面试官（扶额）：应该用 LangChain4j 或 Spring AI 的 RAG 架构。文档加载 → 文本切片 → Embedding 向量化 → 存入 Milvus/Chroma → 用户提问时语义检索 → 注入 prompt → 大模型生成答案。

战五渣：原来如此！我回去就学！

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Q7：怎么防止 AI 幻觉（Hallucination）？

战五渣：多训练？喂更多数据？

面试官：RAG 本身就能降低幻觉，因为答案基于真实文档。还可以加引用溯源、置信度评分。

战五渣：学到了学到了……

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面试官（合上笔记本）：今天就到这里。你的基础还可以，但深度不够。我们会综合评估，回去等通知吧。

战五渣（站起来鞠躬）：谢谢！我一定好好复习 Spring Cloud 和 AI 架构！

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✅ 参考答案详解（小白也能懂）

1. Spring Boot 自动装配原理

• 业务场景：快速搭建微服务，减少配置。
• 技术点：
  • @SpringBootApplication = @Configuration + @ComponentScan + @EnableAutoConfiguration
  • 自动配置类来自 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports
  • 条件注解如 @ConditionalOnClass 控制是否生效

2. 缓存雪崩解决方案

• 场景：秒杀系统首页商品信息缓存集中失效，导致数据库被打垮。
• 方案：
  • 随机过期时间：避免集体失效
  • 互斥锁（Redis SETNX）：仅一个请求重建缓存
  • 永不过期 + 异步刷新：后台定时更新，前端无感

3. 订单超时取消方案对比

方案	优点	缺点
定时任务扫描	简单易懂	延迟高，DB 压力大
RabbitMQ 死信队列	实时性好	不支持动态延迟，MQ 故障风险
Redis ZSet（score=到期时间）	精确控制，轻量	需轮询或监听
时间轮算法（如 Netty）	高效低耗	实现复杂

4. 分布式事务一致性

• 场景：下单扣库存，服务拆分后需跨服务保证原子性。
• 方案：
  • Seata AT 模式：两阶段提交，自动生成回滚 SQL
  • Saga 模式：补偿事务，适合长事务
  • 本地消息表 + MQ：最终一致性

5. 智能客服 RAG 架构

• 业务场景：企业文档问答，避免 AI 胡说八道。
• 技术栈：
  • 文档加载：PDF, Word → 文本
  • 向量化：使用 OpenAI 或 Ollama 的 Embedding 模型
  • 向量数据库：Milvus / Chroma / RedisSearch
  • 语义检索：相似度匹配 top-k 文档片段
  • 提示工程：将检索结果注入 prompt，让 AI 基于事实回答
  • Agentic RAG：AI 主动拆解问题、调用工具、迭代查询

6. 防止 AI 幻觉

• 方法：
  • RAG 提供事实依据
  • 输出引用来源
  • 设置温度（temperature）较低
  • 使用 guardrails 限制输出范围

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💡 总结：大厂面试不仅考 CRUD，更看重 场景设计能力 + 技术深度 + 新技术敏感度。建议掌握：Spring Boot 源码、分布式事务、高并发缓存、微服务治理、AI 与系统融合。