Java大厂面试真题：Spring Boot+微服务+AI架构三轮技术拷问全解析

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（穿着拖鞋、T恤印着“Hello World”，一头冲进来）：来了来了！我是来拿offer的！

面试官（皱眉）：先做三轮技术面试，准备好了吗？

谢飞机：小菜一碟！我可是B站刷题王！

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第一轮：基础与Web框架（电商场景）

面试官：我们是一个电商平台，使用Spring Boot构建商品服务。你说说自动配置原理？

谢飞机：哦！这个我会！就是@SpringBootApplication里面包含了@EnableAutoConfiguration，它会扫描META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件，把那些XXXAutoConfiguration类加载进来，根据条件注解比如@ConditionalOnClass决定是否生效！

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：创建一个Maven项目，引入spring-boot-autoconfigure，写一个配置类加@Configuration和条件注解，然后在META-INF/spring/下注册它。最后别人依赖这个jar就能自动装配！

面试官：很好。那Thymeleaf和Freemarker有什么区别？

谢飞机：呃……都是模板引擎，都能生成HTML。Thymeleaf是Spring官方推荐的，可以直接在浏览器打开静态预览，Freemarker……语法像……像Python？

面试官（微微一笑）：还行。进入下一轮。

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第二轮：微服务与数据一致性（支付与金融服务）

面试官：现在订单服务调用库存服务和支付服务，如何保证事务一致性？

谢飞机：用@Transactional！

面试官：跨服务呢？

谢飞机：啊？跨服务也能用？

面试官：……那你听说过Seata吗？

谢飞机：色塔？是印度寺庙吗？

面试官（扶额）：那Spring Cloud Alibaba的Nacos作用是什么？

谢飞机：哦！我知道！是注册中心和服务配置中心！服务启动时去Nacos注册，其他服务通过OpenFeign就能调用！

面试官：那如果网络抖动，调用失败怎么办？

谢飞机：重试！多点几次说不定就成功了！

面试官：有没有更优雅的方式？

谢飞机：呃……可以加个try-catch？

面试官：Resilience4j了解一下。继续。

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第三轮：AI增强系统设计（智能客服场景）

面试官：我们现在要构建一个企业级智能客服，支持文档问答。你如何设计？

谢飞机：用ChatGPT不就行了？前端输入，后端转发API，返回结果，搞定！

面试官：如果用户问的是公司内部合同文档呢？

谢飞机：那就……把合同复制粘贴发给GPT？

面试官：涉及敏感信息外泄怎么办？

谢飞机：呃……开个会员，买个私有化部署？

面试官：正确方向是RAG（检索增强生成）。先将文档向量化存储到Milvus或Chroma，用户提问时进行语义检索，拿到相关段落，再交给本地模型如Ollama生成答案。全程数据不出内网。

谢飞机：原来如此！那Embedding模型用哪个？

面试官：OpenAI的text-embedding-ada-002效果好，但也可用开源的BGE、M3E。

谢飞机：那AI幻觉怎么解决？

面试官：通过提示工程（Prompt Engineering）约束输出，结合知识库检索结果，让模型“只答知道的”。Agentic RAG还能让AI自主调用工具，比如查数据库、执行脚本。

谢飞机：牛啊！这架构能抗住双11吗？

面试官：……你先回去等通知吧。

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答案详解：从小白到架构师的成长路径

1. Spring Boot 自动配置原理

• 业务场景：电商平台需快速集成日志、数据库、缓存等模块。
• 技术点：基于spring.factories或新版本的org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports实现自动装配，利用@Conditional系列注解按环境启用配置。
• 学习建议：阅读spring-boot-autoconfigure源码，尝试手写Starter。

2. 微服务事务与容错

• 业务场景：支付流程涉及订单、库存、账户，必须保证最终一致。
• 技术点：
  • 分布式事务方案：Seata（AT/TCC模式）、RocketMQ事务消息。
  • 容错机制：Resilience4j提供熔断、限流、重试策略，配合Circuit Breaker模式提升系统韧性。
  • 服务发现：Nacos统一管理服务实例，OpenFeign简化HTTP调用。
• 学习建议：搭建Nacos + Seata + OpenFeign实验环境，模拟网络异常测试容错能力。

3. AI智能客服系统设计（RAG架构）

• 业务场景：企业内部知识库问答、智能工单系统、自动合同审查。
• 技术点：
  • 向量化：使用Sentence-BERT等模型将文本转为向量。
  • 向量数据库：Milvus/Chroma/Redis Vector支持高效相似度检索。
  • RAG流程：用户问题 → Embedding → 向量检索 → 拼接上下文 → 提示填充 → LLM生成 → 返回答案。
  • 安全控制：私有模型（Ollama）、权限校验、审计日志避免AI幻觉与数据泄露。
  • 扩展架构：Agentic RAG允许AI作为“代理”自主决策，调用API、执行数据库查询等复杂任务。
• 学习建议：使用Spring AI快速搭建RAG原型，集成LangChain4j或LlamaIndex。

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总结：从Spring Boot基础，到微服务高可用，再到AI原生应用，现代Java工程师需具备全栈视野。扎实的JVM、并发、Spring原理是根基，云原生与AI能力则是未来护城河。