Java大厂面试官灵魂拷问：从Spring Boot到AI智能代理，战五渣如何应对？

大家好，今天我们模拟一场真实的互联网大厂Java工程师面试现场。面试官严肃专业，候选人“战五渣”则是一位看似轻松实则内心慌张的程序员。我们将围绕多个技术栈和业务场景展开三轮提问，并在文末提供完整答案解析，助你掌握核心知识点。

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第一轮：基础构建与Web框架（音视频场景）

面试官：我们先从基础开始。假设你现在要开发一个音视频内容社区，使用Spring Boot作为主框架，你会怎么进行项目初始化？Maven和Gradle有什么区别？

战五渣：嗯……这个简单！我一般用Spring Initializr生成项目，选上Web、JPA、MySQL这些依赖就行。Maven和Gradle嘛，一个是XML配置，一个是Groovy脚本，Gradle更快一点，像抖音那种高并发项目应该用Gradle吧？

面试官：不错。那如果用户上传视频后需要异步转码并通知前端，你会用哪种设计模式或技术实现？

战五渣：啊？异步……我知道可以用@Async注解，然后配个线程池，这样就不会卡主线程了！

面试官：很好。那转码完成后要推送消息给用户，你会选择哪种消息中间件？为什么？

战五渣：Kafka！因为……它吞吐量大，而且很多大厂都在用，比如B站！

面试官：回答得不错，有实际场景联想。

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第二轮：微服务与数据一致性（电商场景）

面试官：现在切换到电商场景。订单、库存、支付分布在不同微服务中，如何保证下单时的数据一致性？

战五渣：这个……可以用分布式事务，比如Seata！

面试官：Seata的AT模式原理是什么？

战五渣：呃……就是自动记录undo_log表，出问题就回滚……具体的我忘了，但肯定能 rollback！

面试官：如果你的服务突然流量暴增，如何防止系统崩溃？

战五渣：加机器！不行就限流，Sentinel我知道！

面试官：除了Sentinel，还有哪些熔断降级方案？

战五渣：Hystrix？好像停更了……Resilience4j？对，也是类似的，不过我没实战过……

面试官：了解趋势，值得鼓励。

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第三轮：AI集成与高级架构（企业智能客服）

面试官：最后一个问题。我们要做一个基于RAG的企业级智能客服系统，用户提问时能结合内部文档给出准确回答。你会如何设计？

战五渣：RAG？是不是 Retrieval-Augmented Generation？我看过文章，先搜文档，再让AI生成答案！

面试官：那具体流程呢？用什么工具？

战五渣：呃……先把PDF、Word加载进来，然后向量化存到Redis或者Milvus，用户问的时候先语义搜索，再调用大模型……好像是Spring AI可以整合？

面试官：那如何避免AI胡说八道，也就是幻觉（Hallucination）？

战五渣：这个……可以让AI只根据检索到的内容回答，不许瞎编！具体参数我不太熟……

面试官：思路是对的。你提到的限制输出源、引用来源、设置temperature低值都是有效手段。

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面试官：今天的面试就到这里，你的基础知识还算扎实，对新技术也有关注。我们会尽快评估，回去等通知吧。

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📚 答案详解与技术点梳理

一、第一轮：音视频社区场景

1. Spring Boot 初始化

   • 使用 start.spring.io 或 IDE 插件快速搭建。
   • 推荐 Gradle：语法简洁、构建速度快，适合复杂多模块项目。

2. 异步处理视频转码

   • 使用 @EnableAsync + @Async 注解开启异步支持。
   • 自定义线程池避免阻塞Tomcat线程。
   • 可结合任务队列（如RabbitMQ）做持久化任务调度。

3. 消息中间件选型：Kafka

   • 高吞吐、高可用、可持久化。
   • 适用于日志收集、事件驱动架构、实时流处理。
   • 在音视频平台中常用于行为日志、转码状态通知等。

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二、第二轮：电商场景 - 分布式事务与容错

1. 数据一致性解决方案

   • 2PC / TCC / Saga / 最终一致性
   • Seata AT 模式：
     • 一阶段：本地事务提交前，Seata 会自动生成反向 SQL（undo_log），并写入 undo_log 表。
     • 二阶段：成功则删除 undo_log；失败则根据 undo_log 回滚数据。
     • 基于全局锁实现隔离性，性能优于传统XA。

2. 服务保护机制

   • Sentinel / Resilience4j：
     • 流控规则：QPS、线程数控制。
     • 熔断策略：慢调用比例、异常比例触发。
     • 降级逻辑：返回兜底数据或静态页面。

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三、第三轮：AI智能客服系统（RAG + Spring AI）

RAG 架构设计流程：

1. 文档加载（Document Loading）

   • 工具：Apache Tika、POI、PDFBox 加载 Word、PDF、HTML 等格式。

2. 文本切片（Chunking）

   • 将长文档按段落或字符长度分割成小块（chunk），便于向量匹配。

3. 向量化（Embedding）

   • 使用 OpenAI text-embedding-ada-002 或本地 Ollama 模型生成向量。
   • 向量维度通常为 384~1536。

4. 向量存储（Vector Database）

   • Milvus / Chroma / RedisSearch / Pinecone 支持高效近似最近邻搜索（ANN）。

5. 语义检索（Semantic Search）

   • 用户提问 → 向量化 → 在向量库中查找 Top-K 相似 chunk。

6. 提示填充（Prompt Augmentation）

   • 将检索到的相关文本插入 Prompt 中，作为上下文输入给 LLM。
   • 示例：

     根据以下信息回答问题：
     [检索到的内容片段]
     
     问题：XXX？
     

7. 调用大模型生成答案

   • 使用 Spring AI 或直接调用 API（OpenAI、通义千问等）。
   • 输出需限制范围，避免自由发挥。

8. 防止 AI 幻觉（Hallucination）

   • 方法：
     • 设置 temperature=0 减少随机性。
     • 强制要求“仅基于提供的上下文回答”。
     • 添加引用标记，让用户知道来源。
     • 使用 Guardrails 或 Post-processing 过滤错误信息。

9. Spring AI 支持能力

   • 统一 API 调用不同模型（OpenAI、Azure、Ollama）。
   • 集成 Prompt Template、Chat Memory、Tool Calling。
   • 支持 Agentic RAG：AI 主动调用数据库查询、HTTP请求等工具完成任务。

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✅ 总结：面试考察重点

| 能力维度 | 考察点 | |--------|-------| | 基础编码 | Java语法、集合、多线程、JVM内存模型 | | 框架掌握 | Spring Boot 自动装配、AOP、事务管理 | | 分布式 | 微服务拆分、CAP理论、注册中心、网关 | | 中间件 | Kafka/RabbitMQ、Redis缓存穿透/雪崩/击穿 | | 数据一致性 | 分布式事务、幂等设计、补偿机制 | | 系统设计 | 高并发、高可用、可扩展性 | | 新技术敏感度 | 对 AI、RAG、Agent、向量数据库的理解 |

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💡 建议：不要只背八股文！要理解技术背后的业务场景和权衡取舍。比如为什么选Kafka而不是RabbitMQ？为什么用Resilience4j替代Hystrix？这才是大厂真正看重的能力。

如果你正在准备Java面试，不妨收藏这篇文章，逐个攻克每一个技术点。下期我们将带来《Java八股文终极背诵手册》，敬请期待！