互联网大厂Java求职面试实战：Spring Boot+微服务+AI技术栈深度解析

面试场景介绍

面试官： 王总（严肃的技术总监） 求职者： 谢飞机（搞笑的水货程序员） 公司： 某互联网大厂 岗位： Java高级开发工程师 业务场景： 电商平台技术架构

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第一轮：Java基础与Spring Boot

问题1：Java 8新特性在电商系统中的应用

王总： 谢飞机，我们电商系统大量使用Java 8新特性。你能说说Lambda表达式在商品排序和过滤中的应用吗？

谢飞机： 这个我熟！比如商品列表排序，以前要写Comparator，现在用Lambda一行搞定：

products.sort((p1, p2) -> p1.getPrice().compareTo(p2.getPrice()));

还有Stream API过滤热销商品：

List<Product> hotProducts = products.stream()
    .filter(p -> p.getSales() > 1000)
    .collect(Collectors.toList());

王总： 不错！那Optional如何避免商品详情查询的NPE？

谢飞机： 这个...呃...就是Optional.ofNullable(product).orElse(defaultProduct)？

问题2：Spring Boot自动配置原理

王总： 我们电商系统用Spring Boot快速搭建。说说@SpringBootApplication注解背后的自动配置原理。

谢飞机： 这个注解包含@Configuration、@EnableAutoConfiguration、@ComponentScan。自动配置通过spring.factories文件加载配置类，根据classpath中的jar包自动配置Bean。

王总： 很好！那如何自定义Starter给商品服务使用？

谢飞机： 这个...需要创建Maven项目，写@Configuration类，然后在META-INF/spring.factories里配置？

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第二轮：微服务架构与分布式系统

问题3：微服务拆分策略

王总： 我们电商系统要拆分为商品服务、订单服务、用户服务等。说说DDD在微服务拆分中的应用。

谢飞机： DDD就是领域驱动设计，通过限界上下文划分微服务边界。比如商品域、订单域、支付域。

王总： 具体点，商品服务的聚合根和值对象如何设计？

谢飞机： 商品聚合根是Product，包含SKU值对象、库存值对象、价格值对象...

问题4：分布式事务解决方案

王总： 用户下单涉及商品服务扣库存、订单服务创建订单、支付服务扣款。如何保证分布式事务一致性？

谢飞机： 可以用Seata的AT模式，或者消息队列的最终一致性...

王总： 详细说说TCC模式在电商下单场景的实现。

谢飞机： TCC就是Try-Confirm-Cancel...具体实现...呃...

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第三轮：AI技术栈与智能电商

问题5：RAG在智能客服中的应用

王总： 我们电商要搭建智能客服，用RAG技术回答商品咨询。说说技术架构。

谢飞机： RAG就是检索增强生成，把商品文档向量化存到向量数据库，用户提问时先检索相关文档，再让大模型生成回答。

王总： 具体技术选型？

谢飞机： 可以用Spring AI + Milvus向量数据库 + OpenAI Embedding...

问题6：Agentic工作流设计

王总： 设计一个智能购物助手Agent，能理解用户需求、推荐商品、比价、生成购买建议。

谢飞机： 这个...需要多个Agent协作，商品检索Agent、价格比较Agent、推荐Agent...用LangChain或Spring AI的Agent框架...

王总： 时间差不多了。你先回去等通知吧。

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技术点详细解析

1. Java 8新特性实战

• Lambda表达式：简化回调函数，商品排序、过滤、映射操作
• Stream API：流水线处理商品数据，提高代码可读性
• Optional：优雅处理空值，避免商品查询NPE
• CompletableFuture：异步处理商品图片上传、价格计算

2. Spring Boot电商应用

• 自动配置：根据依赖自动配置数据源、缓存、消息队列
• Starter开发：封装商品服务通用组件
• Actuator监控：监控商品接口性能、健康状态
• Profile配置：多环境配置（开发、测试、生产）

3. 微服务架构设计

• 服务拆分：按业务域拆分（商品、订单、用户、支付）
• 服务通信：RESTful API + OpenFeign + gRPC
• 服务发现：Nacos/Eureka服务注册与发现
• 配置中心：Nacos Config统一配置管理

4. 分布式事务方案

• Seata AT模式：自动补偿型事务，适合电商下单
• TCC模式：Try预留资源，Confirm确认，Cancel取消
• 消息最终一致性：RocketMQ事务消息
• Saga模式：长事务补偿机制

5. AI技术栈集成

• Spring AI：统一AI模型接入层
• 向量数据库：Milvus/Chroma存储商品文档向量
• Embedding模型：OpenAI/text-embedding-ada-002
• RAG架构：检索→增强→生成三阶段

6. Agent智能系统

• 工具调用：商品查询工具、价格计算工具、推荐算法工具
• 工作流编排：顺序执行、条件分支、并行处理
• 记忆管理：会话记忆、长期记忆、向量记忆
• 幻觉控制：事实核查、引用溯源、置信度评分

学习建议

1. 基础扎实：深入理解Java核心、Spring生态
2. 架构思维：从单体到微服务，再到云原生
3. AI融合：学习AI基础知识，掌握AI工程化
4. 业务理解：技术为业务服务，深入理解电商业务
5. 持续学习：跟踪技术发展趋势，保持学习热情

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本文通过面试对话形式，系统讲解了Java开发者在互联网大厂面试中可能遇到的技术问题。所有技术点都结合电商业务场景，既有理论深度，又有实践指导意义。适合Java开发者学习和面试准备。