Java全栈技术面试实录：Spring Boot、微服务与AI技术的幽默对话

面试背景

在一家知名互联网大厂，技术面试官老王带着严肃认真的表情，准备面试候选人谢飞机。老王技术经验丰富，提问条理清晰；谢飞机则有点搞笑，对简单问题能回答出来，但对复杂问题含糊其辞。

第一轮：电商订单处理场景 🛒

老王（面试官）：谢飞机，你好！我们先从电商订单处理说起。请问，Java SE 8和Java SE 11在性能和新特性上有什么区别？为什么我们团队升级到Java 11？

谢飞机：嗯，Java 11比Java 8新，听说性能更好，还有新的API？

老王：不错，Java 11引入了新的HTTP客户端API，更好的GC选项，还有对Lambda的增强。升级后，我们能写出更简洁高效的代码，提升订单处理速度。👍

老王：接下来，电商订单服务用Spring Boot如何保证高并发下的稳定性？

谢飞机：用Spring Boot写服务，然后用数据库？

老王（微笑）：对，但还要用连接池（如HikariCP）管理数据库连接，结合Redis缓存热点订单数据，减轻数据库压力，还可以用Resilience4j实现服务熔断，防止雪崩效应。

老王：最后，订单状态变更时如何保证数据一致性？

谢飞机：这个...用事务？分布式事务？

老王：是的，可以使用Spring事务管理，对于分布式场景可以用Seata或TCC模式。

第二轮：内容社区与UGC场景 📱

老王：很好，我们进入第二轮。假设我们要构建一个内容社区平台，如何处理用户生成内容的高并发读写？

谢飞机：可以用缓存？Redis？

老王：对，Redis缓存热点内容，同时使用Elasticsearch实现全文搜索。对于图片和视频，可以用CDN加速。

老王：Spring Security如何保护用户数据安全？

谢飞机：Spring Security可以做认证和授权，防止未授权访问。

老王：很好！那JWT和OAuth2的区别是什么？

谢飞机：JWT是令牌，OAuth2是授权框架...具体区别我有点模糊了。

老王：JWT是令牌格式，OAuth2是授权协议。在微服务架构中，我们通常结合使用。

老王：如何用Spring Cloud实现服务发现？

谢飞机：用Eureka？

老王：是的，Eureka是服务注册中心，Consul和Nacos也是不错的选择。

第三轮：AI技术与智能客服场景 🤖

老王：最后一轮，我们来谈谈AI技术。Spring AI在Java开发中有什么应用场景？

谢飞机：Spring AI...是做人工智能的吗？

老王：是的，Spring AI集成了AI能力，可以用于智能客服、文档问答等场景。

老王：RAG（检索增强生成）技术如何提升AI回答质量？

谢飞机：RAG...是增强检索？

老王：RAG通过检索相关知识库来增强AI生成内容，减少AI幻觉问题。

老王：向量数据库如Milvus在AI系统中起什么作用？

谢飞机：向量数据库...存储向量？

老王：是的，用于存储和检索Embedding向量，实现语义搜索。

老王：最后，如何设计一个智能客服系统的微服务架构？

谢飞机：这个场景好大，要处理很多用户请求...我会把对话服务、知识库服务和AI服务分开，但具体怎么搭建...可能还需要照个镜子想一下！

老王：哈哈，思路很明确！架构设计确实需要深思熟虑。谢谢你的分享，你可以回家等通知了！

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技术知识点详解

第一轮问题答案

1. Java SE 8 vs 11 vs 17

• Java 8：引入Lambda表达式、Stream API、新的日期时间API
• Java 11：引入新的HTTP客户端、局部变量类型推断、ZGC垃圾回收器
• Java 17：密封类、模式匹配、新的垃圾回收器改进

2. Spring Boot高并发优化

• 连接池：HikariCP提供高性能数据库连接管理
• 缓存：Redis缓存热点数据，减少数据库压力
• 熔断：Resilience4j防止服务雪崩
• 异步处理：@Async注解实现异步方法调用

3. 数据一致性保证

• 本地事务：@Transactional注解
• 分布式事务：Seata、TCC模式
• 最终一致性：消息队列+重试机制

第二轮问题答案

1. 内容社区架构

• 缓存层：Redis集群缓存热点内容
• 搜索层：Elasticsearch全文搜索
• 存储层：MySQL分库分表
• CDN：图片视频静态资源加速

2. 安全框架

• Spring Security：认证授权框架
• JWT：无状态令牌，适合微服务
• OAuth2：授权协议，支持第三方登录

3. 微服务治理

• 服务发现：Eureka、Consul、Nacos
• 配置中心：Spring Cloud Config
• API网关：Spring Cloud Gateway

第三轮问题答案

1. Spring AI应用

• 智能客服：基于大模型的对话系统
• 文档问答：企业知识库智能检索
• 代码生成：AI辅助编程

2. RAG技术

• 检索：从知识库检索相关信息
• 增强：将检索结果作为上下文
• 生成：基于增强的上下文生成回答

3. 向量数据库

• Embedding：将文本转换为向量
• 相似度搜索：基于向量距离的语义搜索
• Milvus/Chroma：专业的向量数据库

4. 智能客服架构

• 对话服务：处理用户输入和AI响应
• 知识库服务：管理企业文档和FAQ
• AI服务：集成大模型和RAG能力
• 会话内存：维护对话上下文

通过这次面试，我们可以看到Java全栈技术在各个业务场景中的广泛应用，从传统的电商系统到现代的AI智能客服，Java技术栈都在不断演进和扩展。