面试现场：谢飞机勇闯互联网大厂

面试官（推了推眼镜，面无表情）：请进。

谢飞机（提着双肩包，咧嘴一笑）：您好！我是来面试Java开发岗的，我叫谢飞机，不是起飞那个飞机，是飞机的机，谢谢！

面试官（皱眉）：……坐吧。

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第一轮：基础构建与Web框架（Spring Boot入门）

面试官：我们先从简单的问题开始。你用过Spring Boot吗？说说它的自动配置原理。

谢飞机：当然用过！Spring Boot的核心就是@SpringBootApplication，它等于@Configuration + @EnableAutoConfiguration + @ComponentScan。自动配置靠的是spring.factories文件，启动时加载META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports里的配置类，根据条件注解比如@ConditionalOnClass来决定是否生效。

面试官（点头）：不错，理解得比较到位。那如果我想自定义一个Starter，该怎么做？

谢飞机：首先创建一个Maven项目，引入spring-boot-autoconfigure依赖，写一个配置类加上@Configuration和条件注解，然后在META-INF/spring/下新建org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件，把配置类全路径名写进去。最后别人引入这个jar就能自动装配了！

面试官：很好。那你知道Spring Boot的外部化配置有哪些方式吗？

谢飞机：有application.properties、application.yml、命令行参数、环境变量、配置中心比如Nacos、还有@Value和@ConfigurationProperties注入。

面试官：还行。下一个问题——

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第二轮：微服务与分布式场景（电商订单系统）

面试官：假设我们现在做一个电商平台，订单服务调用库存服务扣减库存，如何保证一致性？

谢飞机：用OpenFeign就行，加个@FeignClient注解，声明接口，Spring Cloud会自动注册到Eureka，然后Ribbon负载均衡调用。

面试官：我说的是“一致性”，比如下单成功但库存没扣？

谢飞机：哦！那是要分布式事务。我们可以用Seata，AT模式自动回滚，或者TCC手动控制Try-Confirm-Cancel。

面试官：如果服务雪崩了呢？

谢飞机：上Resilience4j！可以熔断、限流、降级。比如用@CircuitBreaker注解，失败次数多了就直接返回兜底数据。

面试官：那请求链路追踪怎么做？

谢飞机：用Zipkin或Jaeger，集成Sleuth生成TraceID，打日志的时候自动带上，方便查问题。

面试官：嗯，基本功还可以。继续——

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第三轮：AI增强型系统设计（智能客服问答）

面试官：现在我们要做一个企业级智能客服系统，支持文档问答，比如员工上传PDF手册，用户提问能自动回答。你怎么设计？

谢飞机：这简单！用Spring AI，连接大模型API，比如通义千问，用户问啥就丢给模型答。

面试官：如果模型“胡说八道”呢？比如编造不存在的条款？

谢飞机：呃……让它说得委婉点？比如“可能”、“大概”……

面试官：这是AI幻觉（Hallucination）。你得用RAG（检索增强生成），先从知识库找相关内容，再让模型基于真实内容回答。

谢飞机：哦对对对！可以用Milvus或Chroma做向量数据库，先把PDF文档切片，用Embedding模型转成向量存进去。用户提问时也转成向量，语义搜索最相似的片段，再喂给大模型生成答案。

面试官：那怎么保证会话上下文连贯？比如用户问“它多少钱”，指代前一句的设备。

谢飞机：这个……我可以让前端把历史记录一起发过来？

面试官：你应该在服务端维护聊天会话内存，比如用Redis存储Session，结合Spring Session管理生命周期。

谢飞机：明白了！还可以用Agentic RAG，让AI自己决定要不要查文档、调工具，更智能！

面试官（微微一笑）：思路有，深度不够。今天就到这里，回去等通知吧。

谢飞机（起身鞠躬）：谢谢！我回去就把简历改成“具备Agentic RAG实战经验”！

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答案详解：技术点与业务场景融合解析

一、第一轮：Spring Boot 核心机制

• 自动配置原理：通过spring.factories或现代的org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports实现自动装配，减少XML配置。
• 自定义Starter：标准化封装通用功能，提升团队开发效率，如公司内部统一的日志Starter、安全Starter。
• 外部化配置：支持多环境部署，配合Nacos、Apollo等配置中心实现动态刷新，适用于灰度发布、AB测试等场景。

二、第二轮：微服务架构设计

• 服务调用：OpenFeign + Eureka 实现声明式远程调用，简化HTTP请求编码。
• 容错机制：Resilience4j 提供熔断、限流、重试策略，防止级联故障，保障高可用。
• 链路追踪：Sleuth + Zipkin 实现全链路监控，定位性能瓶颈，适用于复杂调用链如订单→支付→物流。
• 分布式事务：Seata AT模式适合强一致性场景；RabbitMQ + 最终一致性适合高并发场景。

三、第三轮：AI与企业级应用整合

• RAG（检索增强生成）：解决大模型幻觉问题，确保输出基于真实数据，适用于企业知识库、客服系统、合规审查。
• 向量化与语义检索：使用Sentence-BERT等模型将文本转为向量，通过Milvus/Chroma进行相似度匹配，比关键词搜索更精准。
• 聊天会话内存：利用Redis存储对话历史，结合Session机制维持上下文，提升用户体验。
• Agentic RAG：引入智能代理，可自主决策是否检索、调用工具（如查数据库、调API），实现复杂工作流自动化。

四、典型应用场景

| 场景 | 技术组合 | |------|----------| | 智能客服 | Spring Boot + Spring AI + RAG + Redis + Milvus | | 电商平台 | Spring Cloud + OpenFeign + Resilience4j + Seata | | 微服务监控 | Micrometer + Prometheus + Grafana + ELK | | CI/CD流水线 | GitLab CI + Docker + Kubernetes + Jenkins |

总结：现代Java工程师不仅要掌握传统后端技术，还需融合云原生、微服务与AI能力，构建智能化、高可用的企业级系统。