面试现场：谢飞机大战互联网大厂面试官

场景：某头部互联网公司会议室，阳光斜照。面试官李工正襟危坐，面前摆着一份简历——“谢飞机，3年Java开发经验”。门一开，谢飞机拎着双肩包蹦跶进来，头发略显凌乱。

---

第一轮：基础与Web框架（Spring Boot打底）

面试官：请介绍一下你在项目中是如何使用Spring Boot的？

谢飞机：哦！这个我熟！我们用Spring Boot做后台，自动配置超方便，不用写一堆XML，启动类加个@SpringBootApplication就完事了，贼快！

面试官（点头）：不错。那如果我想自定义一个 Starter，该怎么做？

谢飞机：嗯……就是建个Maven项目，然后写个配置类，再在spring.factories里注册一下……对吧？

面试官：基本正确。那你了解Spring Boot的条件化配置吗？比如@ConditionalOnMissingBean？

谢飞机：知道知道！就是如果没有这个Bean，它才创建，避免冲突，像数据源啥的都这么干。

面试官：很好。那Spring MVC中的@Controller和@RestController有什么区别？

谢飞机：@RestController等于@Controller + @ResponseBody，返回字符串或JSON不用再写注解了！

面试官（微笑）：回答得很清晰，基础扎实。

---

第二轮：微服务与分布式（电商秒杀场景延伸）

面试官：假设我们现在要做一个电商秒杀系统，你会如何设计服务拆分？

谢飞机：用户、商品、订单、库存，拆成四个微服务！用Spring Cloud Alibaba，Nacos做注册中心！

面试官：很好。那高并发下如何防止超卖？

谢飞机：呃……数据库加锁？或者Redis扣库存？先减缓存，再异步同步到DB！

面试官：那如果Redis挂了呢？

谢飞机：啊？那……那就……上ZooKeeper？或者……熔断降级？

面试官（皱眉）：思路不够完整。那服务间调用你用Feign，怎么实现负载均衡？

谢飞机：Feign默认集成Ribbon，有轮询、随机这些策略……吧？

面试官：那现在Ribbon被标记为维护模式了，替代方案是什么？

谢飞机：啊？维护了？那……是不是用Spring Cloud LoadBalancer？

面试官（点头）：勉强过关。

---

第三轮：AI增强架构与复杂场景（智能客服系统）

面试官：我们现在要构建一个企业级智能客服系统，支持文档问答和语义检索，你怎么设计？

谢飞机：嗯……可以用Spring AI，接入大模型，用户问问题，直接让AI回答！

面试官：如果问题是关于公司内部合同或财务制度呢？

谢飞机：那就……把文档喂给AI？

面试官：具体怎么“喂”？

谢飞机：呃……转成PDF，上传……然后让它读？

面试官：我们希望实现RAG（检索增强生成），流程是什么？

谢飞机：RAG？是……先搜再生成？好像是先把文档切片，向量化，存到Milvus，然后用户提问时，查相似片段，再交给大模型生成答案？

面试官：那如果出现AI幻觉怎么办？

谢飞机：幻觉？就是胡说八道？那……加个验证？或者……限制输出？

面试官：有没有更系统的方案？

谢飞机：这个……我们当时没遇到……

面试官（叹气）：最后一个问题，Agentic RAG 和传统 RAG 的区别？

谢飞机：呃……Agentic 是不是有“代理”？能自己决策？比如先查A，再查B？我听说很牛……

面试官：今天就到这里。你的基础还可以，但深度有待加强。回去等通知吧。

谢飞机（松一口气）：好嘞！谢谢面试官！

---

答案详解：从实战出发的技术全景

第一轮：Spring Boot 核心机制

• Starter 原理：通过META-INF/spring.factories或spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports（Spring Boot 3+）实现自动装配。
• 条件化配置：如@ConditionalOnClass、@ConditionalOnProperty，实现按环境动态加载Bean，是Starter的核心。
• @RestController vs @Controller：前者内置@ResponseBody，适合RESTful API；后者需配合@ResponseBody返回JSON，或直接返回视图名。

第二轮：微服务高并发设计

• 秒杀防超卖：
  1. Redis原子操作（DECR或Lua脚本）预减库存；
  2. 消息队列（Kafka/RabbitMQ）削峰；
  3. 数据库最终一致性校验；
  4. 熔断限流（Resilience4j/Sentinel）。
• 服务发现与负载均衡：
  • Nacos/Consul 实现服务注册与发现；
  • Spring Cloud LoadBalancer 替代 Ribbon，基于 Reactor 实现响应式负载均衡。

第三轮：AI原生应用架构（RAG系统）

• RAG流程：
  1. 文档加载：使用LangChain4j或Spring AI加载PDF/Word等；
  2. 文本切片：按段落或固定长度分割；
  3. 向量化：调用OpenAI或Ollama的Embedding模型生成向量；
  4. 存储：存入向量数据库（如Milvus、Chroma、RedisSearch）；
  5. 语义检索：用户提问 → 向量化 → 相似度搜索 → 获取Top-K上下文；
  6. 生成答案：将上下文拼接提示词（Prompt）送入大模型生成回答。
• 应对AI幻觉：
  • 强化检索质量（rerank、多跳检索）；
  • 输出引用来源；
  • 设置置信度阈值，低则转人工；
  • 使用COT（思维链）提升逻辑性。
• Agentic RAG：引入智能代理（Agent），可自主决策检索路径、调用工具（如查数据库、执行代码），实现复杂工作流自动化，远超传统RAG的“检索+生成”线性模式。

技术栈映射

| 场景 | 技术点 | |------|--------| | 微服务通信 | Spring Cloud, OpenFeign, Resilience4j | | 分布式缓存 | Redis, Spring Cache | | 服务治理 | Nacos, Consul | | AI架构 | Spring AI, RAG, Agentic RAG, 向量数据库, Embedding模型 | | 安全 | JWT, OAuth2（未展开） | | 运维监控 | Prometheus, Zipkin（可扩展） |

总结：现代Java工程师不仅要掌握传统SSM/Spring Boot，还需深入微服务治理与云原生，并拥抱AI原生架构。RAG已成为企业知识库问答的标准范式，而Agentic RAG正引领下一代智能系统。