大厂Java面试实录：从Spring Boot到AI智能体，谢飞机的技术成长之路

面试场景：某互联网大厂Java高级工程师面试

面试官：你好，谢飞机，欢迎参加我们公司的Java高级工程师面试。我看到你的简历上有不少项目经验，今天我们就从基础开始，逐步深入探讨一些技术问题。

谢飞机：面试官好！我准备好了！

第一轮：基础框架与微服务

面试官：第一个问题，在你们的内容社区UGC项目中，为什么选择Spring Boot而不是传统的Spring MVC？

谢飞机：啊这个...Spring Boot配置简单啊，不用写那么多XML，自动配置很方便！

面试官：不错，Spring Boot确实简化了配置。那能说说Spring Boot的自动配置原理吗？

谢飞机：呃...就是@EnableAutoConfiguration那个注解吧，它会自动扫描classpath下的jar包...

面试官：基本正确。Spring Boot通过spring.factories文件实现自动配置。下一个问题，你们的微服务架构中，服务发现是如何实现的？

谢飞机：我们用了Eureka！每个服务启动时都向Eureka注册，其他服务就能找到了。

面试官：很好。那服务间的通信呢？

谢飞机：用Feign客户端，声明式接口调用，很方便！

第二轮：数据库与缓存

面试官：现在进入第二轮。在电商场景中，如何处理高并发的商品查询？

谢飞机：加缓存！用Redis缓存热门商品数据。

面试官：正确。那Redis的缓存穿透和缓存雪崩怎么解决？

谢飞机：缓存穿透...就是查不到数据？可以用布隆过滤器！缓存雪崩...呃...设置不同的过期时间？

面试官：基本思路正确。缓存穿透用布隆过滤器或缓存空对象，缓存雪崩可以设置随机过期时间或使用多级缓存。下一个问题，订单数据一致性怎么保证？

谢飞机：用事务！数据库事务保证ACID。

面试官：那分布式事务呢？

谢飞机：这个...可以用Seata？或者消息队列？

第三轮：AI智能体与新技术

面试官：最后一轮，聊聊你们在AIGC场景中应用的新技术。你们的企业文档问答系统是怎么实现的？

谢飞机：啊这个比较复杂...我们用了RAG技术，就是检索增强生成。

面试官：能具体说说吗？

谢飞机：就是把文档向量化存到向量数据库，用户提问时先检索相关文档，再让AI生成答案。

面试官：不错。那你们用的什么向量数据库？

谢飞机：Milvus！性能很好。

面试官：最后一个问题，MCP（模型上下文协议）在你们系统中起什么作用？

谢飞机：MCP...就是让AI能调用工具的标准协议，我们的智能客服可以通过MCP调用业务系统API。

面试官：很好。今天的面试就到这里，你的基础不错，但在分布式系统和AI架构方面还需要深入。我们会在一周内通知你结果。

谢飞机：谢谢面试官！

技术解析与学习要点

1. Spring Boot自动配置原理

• 业务场景：快速搭建内容社区UGC平台
• 技术点：@EnableAutoConfiguration注解、spring.factories文件、条件注解（@Conditional）
• 实现方式：Spring Boot启动时扫描META-INF/spring.factories中的自动配置类，根据条件决定是否生效

2. 微服务架构设计

• 业务场景：电商平台微服务化改造
• 技术栈：Spring Cloud Netflix（Eureka + Feign + Zuul）、Spring Cloud Alibaba（Nacos + Sentinel）
• 核心要点：
  • 服务注册发现：Eureka客户端注册，服务端维护注册表
  • 负载均衡：Ribbon客户端负载均衡
  • 服务调用：Feign声明式REST客户端
  • 网关路由：Zuul或Spring Cloud Gateway

3. Redis缓存策略

• 业务场景：高并发商品查询优化
• 解决方案：
  • 缓存穿透：布隆过滤器过滤无效请求，缓存空对象（null值）
  • 缓存雪崩：设置随机过期时间（基础时间+随机偏移），热点数据永不过期
  • 缓存击穿：互斥锁（Redis分布式锁），热点数据预加载

4. 分布式事务一致性

• 业务场景：电商订单支付一致性保证
• 技术方案：
  • 2PC（两阶段提交）：传统数据库方案，一致性高但性能差
  • TCC（Try-Confirm-Cancel）：业务侵入性强，需要实现三个接口
  • Saga模式：长事务解决方案，适合业务流程长的场景
  • 消息队列最终一致性：本地事务+消息表，通过消息确保最终一致

5. RAG（检索增强生成）架构

• 业务场景：企业智能文档问答系统
• 技术架构：
  • 文档处理：PDF/Word解析，文本分块
  • 向量化：使用Embedding模型（OpenAI text-embedding-ada-002或本地Ollama）
  • 向量存储：Milvus/Chroma/Redis向量数据库
  • 检索：相似度搜索（余弦相似度、欧氏距离）
  • 生成：大语言模型（GPT、Claude等）生成答案

6. MCP（模型上下文协议）应用

• 业务场景：AI智能客服系统
• 核心价值：
  • 标准化工具调用：统一AI调用外部工具的接口规范
  • 扩展性：支持自定义工具扩展
  • 安全性：控制AI可访问的工具范围
  • 企业集成：轻松集成现有业务系统API

7. 完整技术栈建议

对于想要进入互联网大厂的Java开发者，建议掌握：

1. 核心基础：Java 8+新特性、JVM调优、多线程并发
2. 框架生态：Spring全家桶（Boot、Cloud、Security）、MyBatis Plus
3. 中间件：Redis、Kafka、Elasticsearch、Nginx
4. 云原生：Docker、Kubernetes、Service Mesh
5. AI技术：RAG架构、向量数据库、大模型API集成
6. 工程能力：DDD、Clean Architecture、测试驱动开发

总结

本次面试涵盖了从传统Java开发到现代AI智能体的完整技术栈。作为Java开发者，不仅要掌握基础框架，还要关注云原生、AI等新技术趋势。谢飞机同学虽然有些问题回答不够深入，但展现了对新技术的敏感度和学习能力，这是在大厂发展的重要素质。

给初学者的建议：

1. 先打好Java基础，理解JVM原理
2. 熟练掌握Spring生态，这是Java开发的基石
3. 学习分布式系统设计，理解CAP定理
4. 关注AI技术发展，了解RAG、Agent等概念
5. 多做项目实践，理论结合实战才能真正成长