Java大厂面试真题：从Spring Boot到AI智能客服，三轮技术拷问实录

场景设定：某一线互联网大厂会议室，严肃的资深架构师（面试官）正在面试一位自称“全栈通”的程序员——战五渣。

---

第一轮：基础构建与Web框架（考察扎实程度）

面试官：我们先来点基础的。你说你熟悉Spring Boot，那它自动配置的原理是什么？

战五渣：呃……这个我知道！就是@SpringBootApplication注解里有个@EnableAutoConfiguration，它会去加载META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports里面的配置类，然后根据条件判断要不要加载。

面试官（点头）：不错，还算清楚。那如果我想自定义一个 Starter，该怎么写？

战五渣：嗯……新建个Maven项目，引入spring-boot-autoconfigure，然后写个配置类加上@ConditionalOnClass之类的条件注解，再在META-INF/spring.factories注册一下就行了吧？我记得以前是.factories，现在好像是.imports……对吧？

面试官：还行，知道版本变化。那你在项目中用过Thymeleaf吗？和JSP比有什么优势？

战五渣：用过用过！Thymeleaf是HTML模板，可以直接预览，不像JSP必须跑服务器才能看；而且支持自然模板，前后端可以协作开发。不过我现在都用Vue了，Thymeleaf只用来做邮件模板……

面试官：OK，至少没乱说。

---

第二轮：数据层与微服务架构（深入设计能力）

面试官：假设我们现在做一个内容社区，用户发布文章后需要异步更新推荐流。你会怎么设计？

战五渣：啊？这个……我可以用Spring Data JPA把文章存进MySQL，然后发个事件……哦不，用Kafka发个消息，另一个服务消费了去更新ES？

面试官：为什么不用RabbitMQ？

战五渣：因为……Kafka吞吐量大？我们公司都说Kafka牛逼……

面试官：那连接池呢？HikariCP 和 C3P0 有什么区别？

战五渣：HikariCP快！特别快！C3P0老古董了，听说有内存泄漏……但我也不会配HikariCP的参数……

面试官：如果你要保证数据库变更和消息发送的一致性，怎么办？

战五渣：加事务？……或者……双写？不行不行，可能会丢……哎呀，是不是有种叫‘事务消息’的东西？RocketMQ好像有……但我没用过……

面试官（皱眉）：嗯……继续吧。

---

第三轮：高阶技术与AI融合（前瞻视野）

面试官：现在我们要做一个企业级智能客服系统，支持文档问答和语义检索，你怎么设计？

战五渣：这……不是直接上ChatGPT吗？

面试官：不行，数据不能出内网。

战五渣：那……部署个Ollama本地模型？然后把知识库文档切片，向量化存到Redis里？查的时候拿用户问题也向量化，算相似度？

面试官：用哪个Embedding模型？如何避免AI幻觉？

战五渣：OpenAI的text-embedding-ada-002……但我们没有API Key……本地的话……BGE？我不知道……幻觉嘛……多给提示词，限制格式……实在不行人工审核？

面试官：如果要实现Agentic RAG，让AI能调用多个工具完成复杂任务，比如查订单+发短信+记录日志，你怎么做？

战五渣：Agent？像AutoGPT那样？我看过视频……但没写过代码……应该是定义工具列表，让LLM自己决定调哪个……Spring AI好像支持Tool Calling？

面试官（叹气）：你回去等通知吧。

---

答案详解：从业务场景到技术落地

场景背景：企业级AI智能客服 + 内容社区UGC平台

我们要构建的是一个集内容发布、推荐引擎、智能客服于一体的企业级SaaS平台，涉及以下核心技术链路：

---

一、第一轮知识点解析

1. Spring Boot 自动配置原理

• @EnableAutoConfiguration 是核心入口，由 @Import(AutoConfigurationImportSelector.class) 实现
• 加载路径已从 spring.factories 迁移到 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports（Spring Boot 3+）
• 使用 @Conditional 系列注解控制加载时机，如：
  • @ConditionalOnClass：类路径存在指定类
  • @ConditionalOnMissingBean：容器中无该Bean

✅ 建议：自定义Starter时命名规范为 xxx-spring-boot-starter

2. Thymeleaf vs JSP

特性	Thymeleaf	JSP
预览能力	可直接浏览器打开HTML	必须启动Servlet容器
标准化	HTML5兼容，天然支持Vue语法	需EL表达式
模板模式	自然模板（Natural Templates）	耦合Java EE
使用场景	邮件、静态页、SSR	传统Web应用

📌 注意：现代前端多采用前后端分离，Thymeleaf主要用于服务端渲染补充场景。

---

二、第二轮知识点解析

1. UGC内容社区的数据一致性设计

典型链路：

用户发布文章 → 写DB → 发Kafka → 推荐服务消费 → 更新Elasticsearch/Redis推荐流

⚠️ 问题：DB写成功但消息发送失败 → 数据不一致

✅ 解决方案：

• 本地事务表 + 定时补偿：将消息写入本地表，事务提交后由定时任务扫描发送
• Debezium + CDC：监听MySQL binlog，自动捕获变更并投递到Kafka
• Spring Cloud Stream + Kafka Transactions：开启事务生产者，确保“先写DB再发消息”原子性

2. HikariCP vs C3P0

对比项	HikariCP	C3P0
性能	极致优化，延迟低至几纳秒	较慢，反射使用多
维护状态	活跃维护	已基本停止更新
配置复杂度	简洁清晰	配置项繁杂
内存泄漏风险	极低	曾曝出ClassLoader泄漏

🔧 推荐HikariCP作为首选连接池，尤其在高并发场景。

---

三、第三轮知识点解析

1. 企业级AI智能客服架构设计（RAG + Agent）

技术栈组合：

• Embedding模型：BGE-Small-ZH（本地）、text-embedding-ada-002（云端）
• 向量数据库：Chroma（轻量）、Milvus（高性能）、Redis 7+（多用途）
• 文档处理：LangChain4j / Spring AI Document Loader → 分块 → 向量化
• 语义检索：相似度匹配（Cosine Similarity）+ 关键词过滤
• 防幻觉策略：
  • Prompt工程：加入“根据以下上下文回答”
  • 输出约束：JSON Schema限定格式
  • 后置验证：规则引擎校验结果合理性

Agentic RAG 设计思路：

@Tool("queryOrder")
public String queryOrder(String orderId) { ... }

@Tool("sendSMS")
public boolean sendSMS(String phone, String content) { ... }

• LLM输出{ "tool": "queryOrder", "params": {"orderId": "123"} }
• 框架自动调用对应方法
• 结果返回LLM继续决策下一步

✅ Spring AI 提供原生支持，可无缝集成OpenAI、Ollama、Azure AI等Provider

---

四、完整技术全景图

---

小白学习指南

1. 先掌握Spring Boot核心机制：自动配置、Starter开发、外部化配置
2. 理解异步解耦思想：Kafka/RabbitMQ选型依据、消息可靠性保障
3. 进入云原生微服务：Spring Cloud Gateway、Nacos、Resilience4j熔断
4. 拥抱AI工程化：学习Spring AI、LangChain4j，动手实现一个私有知识库问答机器人

📌 推荐学习路径：

• 书籍：《Spring实战》《微服务设计模式》
• 开源项目：Spring AI Samples、ChatWiki（GitHub）
• 工具实践：Docker部署Ollama + Chroma + FastAPI搭建本地RAG服务

---

结语：真正的高手不仅懂技术，更能结合业务场景做出合理取舍。不要做只会背八股的‘战五渣’，而要成为能解决问题的工程师。

—— 面试结束，你真的能‘回家等通知’吗？