Java面试大揭秘：从Spring Boot到AI智能体，看谢飞机如何应对大厂技术拷问

Spring生态数据存储：多数据源、Redis缓存、MinIO对象存储微服务：网关、服务调用、熔断限流AI集成：Spring AI、RAG架构、向量数据库运维监控：Prometheus、Grafana、JVM监控这些技术栈构成了现代互联网医疗平台的核心架构，掌握这些技术对于Java开发者进入大厂至关重要。本文通过幽默的面试对话形式，深入浅出地讲解了Java开发中的关键技术点，适合准备面试的Java

愿世界安静点

831人浏览 · 2025-12-04 19:09:58

愿世界安静点 · 2025-12-04 19:09:58 发布

Java面试大揭秘：从Spring Boot到AI智能体，看谢飞机如何应对大厂技术拷问

面试场景：智慧医疗平台Java开发工程师面试

面试官：资深技术专家，严肃认真 面试者：谢飞机，自称有3年Java开发经验的"水货"程序员

第一轮：基础技术栈与医疗场景应用

面试官：谢飞机，你好。我们公司正在开发一个智慧医疗平台，需要处理患者数据、医疗影像和AI诊断。首先问几个基础问题：

在Spring Boot项目中，如何配置多数据源来分别处理患者基本信息和医疗影像元数据？

谢飞机：啊，这个简单！就是在application.yml里写两个datasource配置嘛，一个叫primary，一个叫secondary，然后...呃...用@Primary注解？

面试官：嗯，基本思路正确。那具体怎么实现事务管理呢？

医疗系统中需要处理大量的医疗影像文件，你会如何设计文件上传和存储方案？考虑一下性能和安全性。

谢飞机：用MinIO啊！现在可流行了。上传的话...用MultipartFile接收，然后...存到对象存储里？

面试官：不错，知道MinIO。那如果每天有10TB的医疗影像需要上传，如何优化？

谢飞机：10TB？！那得用...用...分片上传？或者压缩一下？

患者隐私数据非常重要，在Spring Security中如何实现基于角色的访问控制（RBAC）？

谢飞机：这个我知道！用@PreAuthorize注解，里面写hasRole('DOCTOR')这样的。

面试官：很好。那如果医生只能查看自己科室的患者数据呢？

谢飞机：呃...这个...可以在方法里加个判断？

第二轮：微服务架构与AI集成

面试官：现在我们聊聊微服务架构。假设我们的智慧医疗平台由多个微服务组成：

使用Spring Cloud Gateway作为API网关时，如何实现医疗数据的请求限流和熔断？

谢飞机：限流...用Redis记录请求次数？熔断...Hystrix？不对，现在好像用Resilience4j了？

面试官：思路正确。Resilience4j确实更现代。那具体配置是怎样的？

医疗AI诊断服务需要调用第三方AI模型，使用OpenFeign时如何处理超时和重试？

谢飞机：在FeignClient注解里配置timeout？重试...用@Retryable？

面试官：基本正确。那如果AI服务返回错误，如何实现降级策略？

谢飞机：降级...就是fallback嘛，写个降级类返回默认结果。

现在我们要集成Spring AI来实现智能病历分析，你会如何设计这个AI服务的架构？

谢飞机：Spring AI？这个...是不是跟ChatGPT差不多？用那个...OpenAI的API？

面试官：Spring AI确实可以集成多种AI服务。那如何保证医疗数据的隐私安全？

谢飞机：数据不能传给外部AI？那...用本地模型？或者把数据脱敏？

第三轮：高并发处理与监控运维

面试官：最后问几个高并发场景的问题。我们的平台在疫情期间会有大量并发访问：

使用Redis缓存患者基本信息时，如何解决缓存穿透和缓存雪崩问题？

谢飞机：缓存穿透...就是查不到的数据也缓存个空值？雪崩...给缓存加随机过期时间？

面试官：很好！看来你对Redis有一定了解。那具体怎么实现呢？

医疗预约系统在放号时会有秒杀场景，如何用Redis实现分布式锁？

谢飞机：用setnx命令！不对，现在用set命令带NX和PX参数。

面试官：正确。那如何避免死锁？

谢飞机：设置过期时间，还有...用Lua脚本保证原子性？

整个系统的监控很重要，如何用Prometheus + Grafana监控微服务的性能指标？

谢飞机：这个...要在Spring Boot里加个actuator依赖，然后...配置Prometheus的端点？

面试官：基本正确。那如何监控JVM内存和GC情况呢？

谢飞机：用Micrometer？还是JMX？

面试官：都可以。好了，今天的面试就到这里。你的基础还不错，但在深度和实践经验上还需要加强。回去等通知吧。

谢飞机：好的好的，谢谢面试官！

详细答案与技术点解析

问题1：Spring Boot多数据源配置

技术点：

在application.yml中配置多个数据源
使用@Configuration创建多个DataSource Bean
使用@Primary指定主数据源
配置不同的事务管理器

代码示例：

@Configuration
public class DataSourceConfig {
    
    @Bean(name = "patientDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.patient")
    public DataSource patientDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
    
    @Bean(name = "imageDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.image")
    public DataSource imageDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
    
    @Bean
    @Primary
    public JdbcTemplate patientJdbcTemplate(@Qualifier("patientDataSource") DataSource dataSource) {
        return new JdbcTemplate(dataSource);
    }
}

问题2：医疗影像文件存储方案

技术方案：

前端：使用分片上传（如Web Uploader）支持大文件
后端：MinIO对象存储 + 文件元数据存数据库
优化：CDN加速访问，图片压缩，异步处理
安全：访问权限控制，加密存储，审计日志

问题3：Spring Security RBAC实现

实现方式：

自定义UserDetailsService加载用户权限
使用@PreAuthorize进行方法级权限控制
实现数据级权限过滤（如科室过滤）

科室级权限代码：

@Component("departmentSecurity")
public class DepartmentSecurity {
    public boolean checkDepartment(Long patientId, Authentication authentication) {
        User user = (User) authentication.getPrincipal();
        return patientService.getPatientDepartment(patientId)
                .equals(user.getDepartment());
    }
}

// 使用
@PreAuthorize("@departmentSecurity.checkDepartment(#patientId, authentication)")
public Patient getPatientDetails(Long patientId) {
    // ...
}

问题4：Spring Cloud Gateway限流熔断

技术实现：

限流：使用RedisRateLimiter
熔断：集成Resilience4j CircuitBreaker
配置示例：

spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: medical-service
          uri: lb://medical-service
          predicates:
            - Path=/api/medical/**
          filters:
            - name: RequestRateLimiter
              args:
                redis-rate-limiter.replenishRate: 10
                redis-rate-limiter.burstCapacity: 20
            - name: CircuitBreaker
              args:
                name: medicalService
                fallbackUri: forward:/fallback/medical

问题5：OpenFeign超时重试与降级

配置方案：

@FeignClient(name = "ai-diagnosis-service", 
             fallback = AIDiagnosisFallback.class,
             configuration = FeignConfig.class)
public interface AIDiagnosisClient {
    @PostMapping("/diagnose")
    DiagnosisResult diagnose(@RequestBody MedicalImage image);
}

// 配置类
@Configuration
public class FeignConfig {
    @Bean
    public Retryer feignRetryer() {
        return new Retryer.Default(100, 1000, 3);
    }
}

// 降级类
@Component
public class AIDiagnosisFallback implements AIDiagnosisClient {
    @Override
    public DiagnosisResult diagnose(MedicalImage image) {
        return DiagnosisResult.defaultResult();
    }
}

问题6：Spring AI医疗应用架构

架构设计：

本地AI服务：使用Ollama运行本地医疗大模型
数据安全：医疗数据不出院，全本地处理
RAG增强：使用向量数据库存储医疗文献，增强诊断准确性
架构组件：
- Spring AI ChatClient
- 向量数据库（Chroma/Milvus）
- Embedding模型
- 文档加载与分块

问题7：Redis缓存问题解决方案

缓存穿透：

缓存空对象（null值）
布隆过滤器过滤无效请求

缓存雪崩：

随机过期时间
热点数据永不过期
多级缓存架构

问题8：Redis分布式锁实现

正确实现：

public boolean tryLock(String key, String value, long expireTime) {
    String result = redisTemplate.execute((RedisCallback<String>) connection -> {
        JedisCommands commands = (JedisCommands) connection.getNativeConnection();
        return commands.set(key, value, "NX", "PX", expireTime);
    });
    return "OK".equals(result);
}

// 解锁Lua脚本保证原子性
private static final String UNLOCK_SCRIPT = 
    "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
    "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
    "else " +
    "return 0 " +
    "end";

问题9：Prometheus监控体系

监控配置：

Spring Boot添加依赖：

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

application.yml配置：

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,info,prometheus,metrics
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true