面试现场：谢飞机大战互联网大厂面试官

场景设定：某一线互联网大厂会议室，阳光透过玻璃洒在白板上。严肃的面试官李老师正襟危坐，面前坐着笑容灿烂、自信满满的“水货”程序员——谢飞机。

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第一轮：基础不牢，地动山摇？

面试官李老师（推了推眼镜）：我们从基础开始。你用过Spring Boot吧？说说自动装配原理。

谢飞机（秒答）：当然！@SpringBootApplication组合了@ComponentScan、@Configuration和@EnableAutoConfiguration。自动装配靠的是spring.factories文件，把各种starter的配置类加载进来，条件注解比如@ConditionalOnClass判断有啥依赖才生效！

面试官李老师（点头）：不错，理解到位。那如果我想自定义一个starter，该怎么做？

谢飞机（挠头）：呃……建个模块叫xxx-spring-boot-starter，里面放个自动配置类，然后在META-INF/spring.factories注册……应该就行了吧？

面试官李老师：还行。那HikariCP为什么性能比C3P0好？

谢飞机：因为Hikari是日语‘光’的意思，它像光一样快！而且用了FastList、ConcurrentBag，减少了锁竞争。

面试官李老师（微微一笑）：比喻不错。继续——Maven和Gradle的区别？

谢飞机：Maven是XML配置，啰嗦；Gradle用Groovy或Kotlin DSL，简洁优雅，还能写逻辑！

面试官李老师：很好，进入下一轮。

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第二轮：微服务与高并发，灵魂发问！

面试官李老师：假设我们现在做一个电商系统，订单服务调用库存服务，网络抖动导致超时，怎么办？

谢飞机：加超时！Retry！

面试官李老师：如果重试也失败呢？

谢飞机：那就……返回用户“系统繁忙”？

面试官李老师：有没有更优雅的方案？比如熔断降级？

谢飞机（支吾）：Resilience4j？我知道名字……但没怎么用过，听说可以配熔断器状态机…… CLOSED、OPEN、HALF_OPEN……具体咋配，我忘了……

面试官李老师：嗯。那Kafka和RabbitMQ选型你怎么看？

谢飞机：Kafka吞吐量大，适合日志、大数据；RabbitMQ功能全，支持多种协议，适合业务消息。我们公司都用RabbitMQ，因为……领导喜欢。

面试官李老师（皱眉）：如果要做实时推荐，用户行为数据流怎么处理？

谢飞机：用Flink？还是Spark Streaming？反正都是流式计算……

面试官李老师：具体怎么集成？状态怎么管理？

谢飞机：这个……等我查查文档……

面试官李老师：好，最后一轮。

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第三轮：AI时代，Java程序员的觉醒？

面试官李老师：现在我们要做一个智能客服系统，能基于企业文档回答问题，怎么设计？

谢飞机：用ChatGPT不就行了？喂给它文档，让它回答呗！

面试官李老师：如何避免AI幻觉？如何保证答案来自企业知识库？

谢飞机：呃……多训练几次？或者……人工审核？

面试官李老师：听说过RAG吗？

谢飞机：RAG？是‘抢劫’的意思吧？

面试官李老师：Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。先语义检索向量数据库，再让大模型基于检索结果生成答案。

谢飞机（恍然大悟）：哦！就是先搜再答！那向量数据库用Redis就行了吧？

面试官李老师：Embedding模型用哪个？如何做文档切片和向量化？

谢飞机：OpenAI的text-embedding-ada-002？或者Ollama本地跑？文档……就按段落切？

面试官李老师：如果要实现Agentic RAG，让AI自己决定是否搜索、调用工具，怎么设计？

谢飞机（彻底懵了）：Agent？是特工吗？这……得用Spring AI框架？还是Google A2A？我……我平时主要写CRUD……

面试官李老师（合上笔记本）：今天就到这里。你的基础知识还可以，但深度和前沿技术掌握有待加强。回去等通知吧。

谢飞机（起身鞠躬）：谢谢李老师！我回去就学RAG和Resilience4j！

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答案详解：从小白到大厂预备役

1. Spring Boot 自动装配与自定义Starter

• 业务场景：快速搭建微服务，减少重复配置。
• 技术点：
  • @EnableAutoConfiguration 扫描 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports（新版本）或 spring.factories。
  • 条件装配注解如 @ConditionalOnMissingBean, @ConditionalOnClass 确保安全注入。
  • 自定义Starter包含 autoconfigure 模块（核心逻辑）和 starter 模块（引入autoconfigure + 常用依赖）。

2. HikariCP vs C3P0

• 业务场景：高并发下数据库连接稳定高效。
• 技术点：
  • HikariCP 使用 FastList（针对ArrayList优化迭代）、ConcurrentBag（无锁设计）提升性能。
  • 编译期代理生成，减少反射开销。
  • C3P0 配置复杂，性能较低，已逐渐被淘汰。

3. Resilience4j 熔断降级

• 业务场景：电商下单时防止库存服务雪崩影响订单主流程。
• 技术点：
  • 熔断器三种状态：CLOSED（正常）、OPEN（熔断，直接失败）、HALF_OPEN（试探恢复）。
  • 结合 @CircuitBreaker 注解 + Fallback 方法实现优雅降级。
  • 可与Spring Cloud Gateway集成，实现网关层容错。

4. Kafka vs RabbitMQ

• 业务场景：
  • Kafka：日志收集、用户行为分析、流式计算（Flink/Spark）。
  • RabbitMQ：订单状态通知、短信邮件发送、事务消息补偿。
• 技术点：
  • Kafka 基于日志结构存储，顺序读写，吞吐量极高（百万级/秒）。
  • RabbitMQ 基于Erlang OTP，支持复杂路由、延迟队列、消息确认机制完善。

5. RAG 智能客服系统

• 业务场景：企业内部知识库问答、产品文档智能检索、AI客服助手。
• 技术点：
  • 文档加载：使用LangChain或Spring AI的Document Loader读取PDF、Word等。
  • 切片：按段落或固定token长度分割文本（如RecursiveCharacterTextSplitter）。
  • 向量化：调用OpenAI/Ollama的Embedding模型生成向量。
  • 向量存储：存入Milvus、Chroma或RedisSearch。
  • 语义检索：用户提问 → 向量化 → 相似度搜索（如cosine similarity）→ 获取Top-K相关片段。
  • 生成答案：将检索到的上下文拼接进Prompt，交由LLM生成最终回复，避免幻觉。
  • Agentic RAG：AI Agent可自主决策是否需要检索、调用API、执行工具，实现复杂工作流。

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总结：大厂面试不仅考基础，更看重系统设计能力和技术前瞻性。掌握Spring生态、微服务治理、云原生是基本功，而AI+Java的融合（Spring AI、RAG、向量数据库）将是未来核心竞争力。