面试现场：谢飞机的Java大厂闯关记

面试官（严肃脸）：请进。

谢飞机（推门撞头，帽子飞出）：哎哟！不好意思，我太紧张了……

面试官：你是谢飞机？

谢飞机：是的是的，我飞机不翻，代码必成！

面试官（扶额）：……我们开始吧。

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第一轮：基础构建与Web框架（电商场景衔接）

Q1：你在项目中用过Spring Boot吗？和传统Spring有什么区别？

谢飞机：当然用过！Spring Boot就是Spring的快捷方式，自动配置、内嵌Tomcat，main方法直接启动，贼快！不像以前要写一堆XML。

面试官（点头）：不错，理解到位。那如果我们要做一个电商平台的订单服务，你会怎么设计启动类和包结构？

谢飞机：嗯……@SpringBootApplication 注解启动，包名 com.shop.order，然后分 controller、service、dao、entity，清爽！

面试官：很好。那Maven和Gradle你更倾向哪个？为什么？

谢飞机：我用Maven多，依赖管理清晰，中央仓库全都有，而且公司都用它，我跟着用就行。

面试官：还行。不过Gradle在大型项目中构建速度更快，建议了解。

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第二轮：微服务与数据持久化（从电商到供应链金融）

Q1：订单服务要调用库存服务，你怎么做远程通信？

谢飞机：用Feign！加个@FeignClient注解，定义接口就能调，超简单！

面试官：如果库存服务挂了怎么办？

谢飞机：啊？挂了……那就等它重启？

面试官：有没有容错机制？

谢飞机：容……容什么？哦！我知道，Hystrix！熔断！（小声）好像停更了……

面试官：现在用Resilience4j，支持响应式编程，和Spring Cloud集成好。

Q2：订单数据量大了之后怎么优化数据库？

谢飞机：加索引！加Redis缓存！查得快！

面试官：如果要保证缓存和数据库一致性呢？

谢飞机：呃……先更新数据库，再删缓存……还是先删缓存？我有时候会搞混……

面试官（皱眉）：这是个经典问题，建议深入了解“双写一致性”策略。

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第三轮：AI增强与复杂架构（企业智能客服系统）

Q1：现在我们要做一个智能客服，能根据企业文档回答问题，你怎么设计？

谢飞机：嗯……用RAG！先把文档切片，向量化存进Redis或者Milvus，用户问问题也转成向量，去搜最像的，再让大模型生成答案！

面试官：不错，知道RAG。那怎么避免AI胡说八道（幻觉）？

谢飞机：呃……让它别瞎说？

面试官：……提示词工程、结果溯源、设置置信度阈值，都是手段。

Q2：如果客服要调用多个工具，比如查订单、发短信，怎么组织？

谢飞机：啊？还能调工具？我以为就是聊天……

面试官：这就是Agent智能代理。你可以用Spring AI或LangChain，定义工具函数，让AI决定何时调用。

谢飞机：哇！这么牛？那我不用写接口了？

面试官（叹气）：……今天的面试就到这里。你先回去等通知吧。

谢飞机（兴奋）：有戏！每次说等通知，最后都……没通知。

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参考答案与技术解析

1. Spring Boot vs Spring

• Spring Boot 简化了Spring应用的初始搭建和开发过程，通过自动配置减少了XML配置，内嵌服务器便于部署。
• 适用场景：快速构建独立的、生产级别的基于Spring的应用程序，如电商平台的各个微服务。

2. Maven vs Gradle

• Maven 使用XML进行配置，约定优于配置，生态系统成熟。
• Gradle 使用Groovy或Kotlin DSL，构建脚本更灵活，增量构建速度快，适合大型复杂项目。

3. Feign + Resilience4j 微服务调用

• OpenFeign 是声明式的HTTP客户端，简化服务间调用。
• Resilience4j 提供熔断、限流、重试等容错机制，保障系统稳定性。
• 业务场景：电商中订单服务调用库存、支付、物流等，必须具备高可用性。

4. 缓存一致性

• 策略：Cache Aside Pattern（先更DB，再删缓存）、Read/Write Through、Write Behind。
• 挑战：并发下可能读到旧数据，可通过延迟双删、消息队列异步更新缓解。

5. RAG 智能客服系统

• 流程：文档加载 → 文本分块 → 向量化（Embedding）→ 存入向量数据库 → 用户提问 → 语义检索 → 提示填充 → 大模型生成答案。
• 技术栈：Spring AI、LangChain4j、Milvus/Chroma、OpenAI/Ollama Embedding 模型。
• 价值：实现企业知识库的智能问答，降低客服人力成本。

6. Agent 智能代理

• 核心：让AI模型具备调用外部工具的能力，完成复杂工作流。
• 实现：定义工具函数（Tool Calling），AI根据上下文决策是否调用。
• 案例：客服AI可自动查询订单状态、发送短信验证码、创建工单等。

7. 避免AI幻觉

• 方法：
  • 基于检索的回答，不凭空生成。
  • 提供引用来源，增强可信度。
  • 设置输出格式和约束。
  • 使用较小但专业的模型处理特定任务。