面试官VS战五渣：Spring Boot + AI 微服务实战面试现场

第一轮：基础构建与服务启动（音视频内容社区场景）

面试官：我们先聊聊你最近做的项目。假设你现在要开发一个音视频内容社区，使用Spring Boot作为核心框架，你会怎么搭建项目结构？用Maven还是Gradle？

战五渣：呃……这个，我一般用Maven，因为公司都用它，pom.xml写习惯了。依赖管理方便，插件生态也多。

面试官：不错，那如果我们要做自动化的数据库版本控制，比如上线时自动执行SQL脚本，你会选哪个工具？

战五渣：啊？SQL脚本？我们都是手动执行的……哦你说自动化！应该是Flyway或者Liquibase吧？我记得Flyway简单点，就几个命令就行。

面试官：很好，Flyway确实轻量易上手。那日志呢？生产环境用什么日志框架？

战五渣：Logback！Spring Boot默认就是它，配合SLF4J，还能输出到ELK。

面试官：回答得很准，看来基础扎实。

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第二轮：微服务架构与数据交互（AIGC生成内容审核场景）

面试官：现在我们的社区要加入AIGC功能，用户上传的内容需要经过AI模型进行合规性审核。这个审核服务独立部署，你怎么让主服务调用它？

战五渣：嗯……可以用RestTemplate？或者WebClient？WebClient是响应式的，性能好一点？

面试官：可以，但如果要考虑熔断降级呢？比如AI服务挂了不能影响主流程。

战五渣：熔断？那个……Hystrix？但好像停更了……Resilience4j？对对对，加个注解就行，@CircuitBreaker，应该可以。

面试官：正确。那如果审核结果要异步通知前端，你会用什么技术？

战五渣：异步通知？可以用WebSocket实时推，或者发个消息到RabbitMQ，前端轮询？不对，WebSocket更好！

面试官：思路清晰，加分项。

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第三轮：安全、缓存与AI深度集成（企业级智能客服系统场景）

面试官：现在我们要做一个企业级智能客服，集成了RAG和向量数据库。用户的聊天记录需要保存上下文，你怎么设计会话存储？

战五渣：聊天记录？存数据库呗……MySQL？

面试官：频繁读写，且要求低延迟，MySQL合适吗？

战五渣：呃……那用Redis？键值对快，还能设过期时间，适合会话！

面试官：很好。那如果多个客服实例部署在Kubernetes上，如何保证会话一致性？

战五渣：一致性？每个请求打到同一个实例？Nginx sticky session？或者……Redis本身就是共享的，直接读就行了？

面试官：接近答案了，基于Redis的共享会话是最优解。最后一个问题：AI模型返回的结果可能存在幻觉（Hallucination），你怎么做风险控制？

战五渣：幻觉？就是瞎说？那……加个规则引擎过滤关键词？或者让人工复核？再不行……关掉AI？

面试官：（微笑）虽然最后一个回答有点草率，但整体表现不错。这样吧，你回去等我们的通知。

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答案详解：技术点与业务场景解析

1. 项目构建与数据库版本控制

• Maven vs Gradle：Maven强调约定优于配置，适合标准化团队；Gradle基于Groovy/Kotlin DSL，灵活性高，适合复杂构建逻辑。
• Flyway/Liquibase：用于数据库迁移（Database Migration），确保不同环境数据库结构一致。Flyway以SQL脚本为主，Liquibase支持XML/JSON/YAML描述变更，更适合版本化管理。
• Logback + SLF4J：SLF4J是门面模式的日志接口，Logback是其原生实现，性能优于Log4j2，在Spring Boot中为默认选择。

2. 微服务通信与容错机制

• WebClient vs RestTemplate：RestTemplate已进入维护模式，WebClient是Spring WebFlux提供的响应式客户端，支持非阻塞IO，适合高并发场景。
• Resilience4j：轻量级容错库，提供熔断、限流、重试等功能，通过函数式编程或注解方式集成，适用于微服务间的稳定性保障。
• WebSocket：全双工通信协议，适合实时消息推送，如聊天、通知、直播弹幕等场景，避免轮询带来的资源浪费。

3. 分布式会话与AI风险控制

• Redis共享会话：在分布式或多实例部署下，传统Session本地存储失效。Redis作为集中式缓存，可存储Session数据，配合Spring Session实现透明化管理。
• Kubernetes会话一致性：可通过Ingress的session affinity（sticky session）绑定用户与Pod，但更推荐无状态设计 + Redis共享会话，提升弹性伸缩能力。
• AI幻觉防控：
  • RAG（检索增强生成）：先从知识库中检索相关信息，再交给LLM生成回答，减少虚构内容。
  • 语义检索 + 向量数据库：使用Milvus、Chroma或Redis Vector相似度搜索，提高检索准确性。
  • 后处理校验：结合规则引擎、关键词过滤、置信度评分等方式进行结果验证。
  • 人工审核兜底：关键场景设置人工复核流程，确保输出安全可靠。

拓展知识点

• OAuth2 & Spring Security：保护API接口，实现第三方登录与权限控制。
• Kafka消息队列：可用于日志收集、事件驱动架构、异步解耦，适合高吞吐场景。
• Prometheus + Grafana：监控微服务健康状态，采集JVM、HTTP请求、自定义指标，实现可视化告警。
• CI/CD流水线：Jenkins/GitLab CI集成单元测试、代码扫描、Docker镜像打包、K8s部署，实现自动化发布。

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总结：本次面试覆盖了从项目搭建、微服务通信到AI集成的完整链路，既考察基础知识，也关注前沿技术应用。建议开发者不仅要掌握“怎么用”，更要理解“为什么用”，并在真实业务场景中不断实践优化。