面试现场：程序员战五渣勇闯互联网大厂

面试官（严肃脸）：欢迎来到我们公司，先介绍一下你自己吧。

战五渣（紧张搓手）：我叫战五渣，三年Java开发经验，精通Hello World和Ctrl+C/V……啊不是，是熟悉Spring Boot、MyBatis这些主流框架！

面试官：好，那我们开始。假设我们现在做一个内容社区平台，支持用户上传图文和短视频，结合AI生成推荐内容。第一轮问题来了——

🟢 第一轮：基础架构与Web框架

1. 如果我们要快速搭建一个高可用的内容服务，你会选择哪种技术栈？为什么用Spring Boot而不是传统的Spring MVC？

   战五渣：这个我知道！Spring Boot可以自动配置，内嵌Tomcat，启动快，不用写一堆XML，还能用@SpringBootApplication一键启动，贼方便！

   面试官（点头）：不错，Spring Boot的确提升了开发效率。那你如何实现RESTful API的设计规范？

2. 如何保证接口的统一响应格式和异常处理机制？

   战五渣：我一般会写个Result<T>类封装data、code、msg，然后用@ControllerAdvice配合@ExceptionHandler做全局异常捕获。

   面试官：很好，有工程化思维。继续——

3. 前端需要动态渲染文章详情页，你推荐使用Thymeleaf还是前后端分离？为什么？

   战五渣：现在都前后端分离了，Thymeleaf太老了，我们用Vue+Spring Boot打接口就行，SEO的话可以用Nuxt.js或者SSR。

   面试官：回答得很好，看来基础扎实。

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🟡 第二轮：数据层与安全控制

4. 用户发布内容后，如何确保数据一致性？比如插入文章同时要记录操作日志。

   战五渣：嗯……我可以用@Transactional注解，把两个DAO操作放一个方法里，这样要么全成功，要么回滚。

   面试官：那如果日志系统是独立的微服务呢？跨服务事务怎么处理？

5. 面对分布式事务问题，你了解哪些解决方案？

   战五渣：呃……我知道有2PC、TCC，还有基于消息队列的最终一致性。我们项目里用了RocketMQ发消息，消费方再写日志……不过我没配过事务消息，都是同事搞的……

   面试官（微微皱眉）：还可以。那安全性方面——

6. 用户登录认证你是怎么做的？JWT和Session有什么区别？

   战五渣：我用过Spring Security + JWT。JWT就是把用户信息加密放到token里，无状态，适合分布式；Session要存服务器，还得配Redis共享……但是JWT登出不好搞，只能等它过期……

   面试官：理解到位。

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🔴 第三轮：微服务与AI集成进阶

7. 现在要接入AI生成标题功能，调用外部大模型API，你会怎么设计？

   战五渣：我在Service层写个HttpClient去请求……哦不对，应该用RestTemplate或者WebClient……最好是WebClient，非阻塞的！

   面试官：如果是高并发场景，频繁调用AI接口导致延迟上升怎么办？

8. 如何优化AI接口调用性能？是否考虑缓存？用什么缓存策略？

   战五渣：可以加Redis缓存！比如把“科技类文章”常生成的标题缓存起来……查的时候先看Redis有没有……key就用文章分类+关键词MD5……

   面试官：如果AI返回结果经常变呢？缓存不一致怎么办？

   战五渣：那……那就设短一点的TTL？比如30秒？或者监听AI那边的更新事件……但我不知道他们有没有……

   面试官：思路方向是对的。

9. 当AI服务宕机时，如何保障系统可用性？

   战五渣：可以用try-catch兜底……返回默认标题……或者降级到本地规则引擎……比如‘震惊！’开头那种……

   面试官：有点意思。最后一个问题——

10. 整个系统上线后，如何监控AI调用的延迟和错误率？

战五渣：呃……System.out.println("start...")？开玩笑的！我们可以打日志，然后用ELK收集……或者Prometheus + Micrometer暴露指标，再用Grafana画图！

面试官（露出难得的笑容）：你还真知道不少东西。

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面试官：今天的面试就到这里，你的表现……还算可以。我们会尽快通知你结果，请回家等通知。

战五渣（松了一口气）：谢谢！我回去一定好好复习Spring Cloud Alibaba！

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💡 答案详解：从场景到技术点拆解

场景背景：内容社区 + AIGC 推荐系统

我们设想的是一个类似小红书或知乎的内容平台，用户发布UGC内容，后台通过AI分析内容并自动生成吸引人的标题和推荐语，提升点击率。

技术点深度解析

1. 为何选择Spring Boot？

• 自动装配：通过spring-boot-autoconfigure减少重复配置。
• 起步依赖：如spring-boot-starter-web整合了Tomcat、Spring MVC、Jackson等。
• 外部化配置：支持properties/yaml多环境配置。
• Actuator：提供健康检查、指标暴露等生产级特性。

✅ 适用场景：微服务架构中每个服务独立部署，Spring Boot是理想选择。

2. RESTful API 设计规范

• 使用@RestController返回JSON。
• 统一响应体：

  public class Result<T> {
      private int code;
      private String msg;
      private T data;
  }
  

• 全局异常处理：

  @ControllerAdvice
  public class GlobalExceptionHandler {
      @ExceptionHandler(Exception.class)
      public Result<String> handle(Exception e) {
          return Result.fail(e.getMessage());
      }
  }
  

3. 分布式事务解决方案

| 方案 | 说明 | 适用场景 | |------|------|----------| | Seata AT模式 | 基于数据库undo_log实现两阶段提交 | Java生态内微服务 | | TCC | Try-Confirm-Cancel，侵入性强但灵活 | 支付、订单 | | SAGA | 长事务拆分为多个本地事务，失败则补偿 | 跨系统流程 | | 消息最终一致性 | 发消息+本地事务表 | 日志、通知类 |

⚠️ 实际项目中，应尽量避免强一致性，优先采用最终一致性。

4. JWT vs Session

| 对比项 | JWT | Session | |--------|-----|---------| | 存储位置 | 客户端（localStorage/cookie） | 服务端（内存/Redis） | | 可扩展性 | 高（无状态） | 依赖共享存储 | | 登出难度 | 困难（需黑名单或短期限） | 简单（删除session） | | 安全性 | 易受XSS攻击 | 易受CSRF攻击 |

🔐 推荐做法：JWT配合Redis黑名单管理登出状态，设置合理过期时间（如15分钟），刷新token延长登录态。

5. AI接口调用优化策略

• 异步调用：使用@Async或CompletableFuture避免阻塞主线程。
• 缓存策略：
  • 缓存键：ai:title:generate:${contentHash}
  • 过期时间：根据业务容忍度设定（如30s~5min）
  • 更新策略：主动失效 or 定时预热
• 降级机制：Hystrix或Resilience4j实现熔断降级，返回默认模板：“【AI未响应】为您智能生成标题中…”

6. 监控体系搭建

• Micrometer + Prometheus：

  management:
    metrics:
      export:
        prometheus:
          enabled: true
    endpoints:
      web:
        exposure:
          include: prometheus,health
  

• Grafana仪表盘：监控AI调用P99延迟、错误率、QPS。
• 告警规则：错误率 > 5% 持续1分钟 → 触发企业微信/钉钉通知。

7. 安全加固建议

• 使用HTTPS传输JWT。
• 敏感接口增加IP限流（如Redis + Lua脚本）。
• AI接口调用增加签名验证，防止被恶意刷量。

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📚 总结：求职者该如何准备？

1. 夯实基础：JVM、集合、多线程、IO是根本。
2. 掌握主流框架原理：Spring Boot自动装配、Spring AOP、IoC源码要有了解。
3. 具备生产意识：日志、监控、容灾、性能优化缺一不可。
4. 紧跟趋势：AI集成、向量数据库、Agentic Workflow是新热点。

🎯 提示：不要只背八股文，要学会将技术点融入真实业务场景中表达，这才是大厂真正看重的能力。

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本文模拟真实面试对话，帮助开发者理解技术选型背后的逻辑，适合初中级Java工程师进阶学习。