面试现场：谢飞机大战互联网大厂面试官

场景一：初探基础，稳扎稳打

面试官：请介绍一下你在项目中是如何使用Spring Boot进行快速开发的？

谢飞机：呃……这个，我一般就是新建一个Spring Initializr项目，选上Web、JPA、MySQL这些依赖，然后写个Controller返回Hello World就完事了。

面试官（微微一笑）：还行，至少流程熟悉。那你说说自动配置（Auto-Configuration）是怎么实现的？

谢飞机：哦！我知道！是通过@EnableAutoConfiguration注解，它会扫描META-INF/spring.factories文件里的配置类，然后根据条件加载Bean，比如classpath有DataSource就会自动配数据源！

面试官：不错，理解到位。那如果我想自定义一个starter，该怎么写？

谢飞机：嗯……建个独立模块，引入spring-boot-autoconfigure，再写个配置类加上@ConditionalOnClass之类的条件注解，最后在spring.factories注册就行！

面试官：很好，基础扎实。

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场景二：深入微服务与分布式

面试官：你们系统用的是哪种服务注册中心？Eureka还是Consul？

谢飞机：我们用的是Nacos！啊不是……题目说的是Eureka和Consul……那就Eureka吧，心跳机制保活，每隔30秒发一次。

面试官：如果Eureka挂了，服务还能调用吗？

谢飞机：能！因为客户端有本地缓存，而且OpenFeign+Ribbon可以负载均衡，断了也能靠缓存调用一阵子。

面试官：那熔断降级呢？用的什么？

谢飞机：Resilience4j！它可以做熔断、限流、重试。比如接口错误率超过50%，就打开熔断器，直接 fallback。

面试官：很好。那Kafka消息队列你用过吗？如果消费者宕机了，消息会不会丢？

谢飞机：不会丢！只要不提交offset，重启后还能继续消费。我们设置的是手动提交，确保处理完才提交偏移量。

面试官：如果消息积压了怎么办？

谢飞机：这……加消费者？但topic分区数得够多才行……要不然……我再开几个线程？

面试官（皱眉）：思路有点乱，不过方向是对的。

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场景三：AI与高阶架构融合提问

面试官：现在我们要做一个智能客服系统，结合RAG和向量数据库，你怎么设计？

谢飞机：嗯……先把企业文档用Embedding模型转成向量，存到Redis或者Milvus里，用户问问题的时候也转成向量，做语义检索，找到最像的几段话，再喂给大模型生成回答。

面试官：那怎么防止AI幻觉（Hallucination）？

谢飞机：要限制它只能根据检索到的内容回答，不能瞎编。可以在提示词里写清楚：‘请基于以下上下文回答，不要编造信息’。

面试官：如果用户连续对话，怎么保持上下文？

谢飞机：可以用聊天会话内存，比如把历史记录存在Redis里，每次请求带上session ID，读取之前的对话。

面试官：Agentic RAG了解吗？

谢飞机：这个……是不是就是让AI像个代理一样，自己决定要不要查资料、调工具……听着像是高级版RAG……

面试官（点头）：概念有点模糊，但勉强过关。

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面试官：今天先到这里，你的表现……还可以。回去等通知吧。

谢飞机（小声嘀咕）：又是一句“等通知”，我都听了八回了……

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【附录】详细答案解析与技术点说明

1. Spring Boot 自动配置原理

• 核心技术：@EnableAutoConfiguration + spring.factories + 条件注解（如@ConditionalOnClass）
• 业务场景：快速搭建微服务模块，减少重复配置。
• 扩展知识：自定义Starter需包含autoconfigure模块和starter依赖模块，便于团队复用。

2. 微服务注册与发现

• Eureka工作模式：服务注册、心跳检测、客户端缓存、自我保护机制。
• 高可用方案：Eureka集群部署，避免单点故障。
• 替代方案：Consul（支持多数据中心）、Nacos（集注册+配置中心于一体）。

3. 熔断与容错 —— Resilience4j

• 核心功能：CircuitBreaker（熔断）、RateLimiter（限流）、Retry（重试）。
• 集成方式：配合Spring Cloud OpenFeign使用，通过注解启用熔断逻辑。
• 适用场景：支付系统、订单创建等关键链路保护。

4. Kafka 消息可靠性保障

• 不丢消息策略：
  • 生产者：acks=all，确保ISR副本都写入。
  • 消费者：手动提交offset（enable.auto.commit=false），处理成功后再提交。
• 积压处理方案：
  • 增加消费者实例（需足够分区）。
  • 批量拉取+多线程处理提升吞吐。
  • 死信队列处理异常消息。

5. AI智能客服系统设计（RAG + 向量数据库）

• 整体架构流程：
  1. 文档加载 → 2. 分块（Chunking）→ 3. 向量化（OpenAI Embedding / Ollama）→ 4. 存入向量数据库（Milvus/Chroma/RedisAI）→ 5. 用户提问 → 6. 语义检索Top-K → 7. 提示填充 → 8. 大模型生成回答。
• 防幻觉措施：
  • 明确提示词约束（Prompt Engineering）。
  • 设置置信度阈值，低相关结果直接返回‘未找到相关信息’。
• 会话记忆管理：
  • 使用Redis存储session_id -> conversation history映射。
  • 结合Spring Session实现分布式会话共享。
• Agentic RAG：
  • 不再是简单“检索+生成”，而是AI作为Agent自主决策是否检索、调用工具、分解任务。
  • 示例：用户问‘帮我查上周销售额并生成报表’，AI先调API查数据，再调用报表服务，最后返回结果。

6. 技术栈融合趋势

当前Java后端已不再是单纯的CRUD，而是向云原生 + 微服务 + AI增强应用演进。例如：

• 在线教育平台：用Kafka处理学习行为日志，Flink实时分析学生专注度，AI推荐个性化课程。
• 医疗健康系统：通过Spring Security + OAuth2实现医生/患者权限隔离，用Elasticsearch做病历全文检索，结合RAG构建医学问答机器人。

掌握这些技术，不仅能应对面试，更能胜任现代复杂系统的构建任务。