互联网大厂Java面试实录：从Spring Boot到Spring AI的全栈技术栈深度剖析

第一轮面试：基础技术栈与Spring框架

面试官：你好，欢迎来到我们公司面试。我是技术面试官，首先想了解一下你的Java基础。

谢飞机：面试官好！我叫谢飞机，Java开发经验3年，主要做Web开发。

面试官：好的，那我们先从基础开始。Java 8和Java 11的主要区别是什么？

谢飞机：Java 8有Lambda表达式、Stream API、Optional这些新特性。Java 11的话，嗯...应该是有一些新的API，比如HttpClient，还有var关键字可以声明局部变量。

面试官：很好，确实如此。那Spring Boot相比传统Spring MVC有什么优势？

谢飞机：Spring Boot最大的好处是自动配置，不用写那么多XML配置了。还有内置的Tomcat服务器，可以直接运行。另外，starter依赖很方便，比如spring-boot-starter-web就能把Web开发需要的都包含进来。

面试官：说得不错。那Spring Boot的自动配置原理是什么？

谢飞机：这个...自动配置是通过@EnableAutoConfiguration注解实现的，它会根据类路径下的jar包自动配置Bean。具体原理嘛，就是扫描META-INF/spring.factories文件，找到自动配置类。

面试官：基本正确。那Spring Cloud和微服务架构的关系是什么？

谢飞机：Spring Cloud是基于Spring Boot的微服务框架，提供了服务注册发现、配置中心、熔断器、网关等功能。比如Eureka做服务注册，Zuul做网关，Hystrix做熔断。

面试官：好的，那我们来看看数据库相关的问题。MyBatis和JPA的区别是什么？

谢飞机：MyBatis是半ORM框架，需要写SQL，但灵活性好。JPA是全ORM框架，通过注解或XML映射，不用写SQL，但复杂查询可能不太方便。

面试官：总结得很好。那Redis的常见使用场景有哪些？

谢飞机：Redis可以做缓存、分布式锁、消息队列、计数器、排行榜这些。缓存是最常用的，比如把热点数据放Redis里，减轻数据库压力。

面试官：不错，基础还可以。那我们进入第二轮，看看一些深入的技术问题。

第二轮面试：微服务与云原生技术

面试官：现在很多公司在用微服务架构，你能谈谈你对微服务的理解吗？

谢飞机：微服务就是把一个大应用拆分成多个小服务，每个服务独立部署和扩展。好处是技术栈灵活，服务间解耦，但缺点是分布式系统复杂，有服务发现、负载均衡、数据一致性等问题。

面试官：说得不错。那服务注册和发现的原理是什么？

谢飞机：服务注册就是服务启动时把自己的地址信息注册到注册中心，比如Eureka、Consul。服务发现就是服务调用方从注册中心获取可用服务列表。Eureka的原理是客户端注册，服务端维护服务注册表。

面试官：基本正确。那服务间调用有哪些方式？

谢飞机：主要有REST API、gRPC、消息队列几种。REST API最常用，基于HTTP；gRPC性能更好，基于HTTP/2；消息队列适合异步调用，比如RabbitMQ、Kafka。

面试官：那熔断器的原理是什么？

谢飞机：熔断器是在服务调用失败达到一定阈值后，暂时停止调用，直接返回错误，避免雪崩效应。Hystrix的原理是维护一个断路器状态，有闭合、打开、半开三种状态。

面试官：说得对。那分布式事务怎么解决？

谢飞机：分布式事务有几种方案：2PC、3PC、TCC、Saga、本地消息表等。Spring Cloud可以用Seata做分布式事务，或者用消息队列的最终一致性方案。

面试官：那容器化和Docker你了解吗？

谢飞机：Docker是容器化技术，可以把应用和依赖打包成镜像，保证环境一致性。Kubernetes是容器编排平台，可以管理容器的部署、扩缩容等。

面试官：基础还可以。那我们来看看一些新的技术趋势。

第三轮面试：AI与前沿技术

面试官：现在AI很火，Spring AI你了解吗？

谢飞机：Spring AI是Spring框架对AI的集成，可以让Java应用更容易接入AI能力。比如调用大语言模型、做向量检索、构建智能代理等。

面试官：那Spring AI的核心组件有哪些？

谢飞机：Spring AI有模型客户端、提示模板、输出解析、工具调用、向量存储等组件。模型客户端负责调用AI模型，提示模板管理提示词，工具调用可以让AI使用外部工具。

面试官：说得不错。那向量数据库在AI中有什么作用？

谢飞机：向量数据库专门存储向量数据，用于相似性搜索。在RAG（检索增强生成）中，把知识库文档转换成向量存储，AI回答问题时先检索相关文档，再生成答案，提高准确性。

面试官：那Embedding模型是什么？

谢飞机：Embedding模型是把文本转换成向量的模型，比如OpenAI的text-embedding-ada-002。向量可以表示语义相似性，相似文本的向量距离近。

面试官：那Agent架构在AI中怎么应用？

谢飞机：Agent是智能代理，可以自主规划任务、调用工具、执行步骤。比如客服Agent可以理解用户问题，调用相关API获取信息，然后回答用户。

面试官：那AI幻觉问题怎么解决？

谢飞机：AI幻觉是指AI生成错误但自信的信息。解决方法包括：RAG增强知识、验证机制、置信度评分、人工审核等。Spring AI有相关的工具来检测和减少幻觉。

面试官：最后一个问题，你对未来的技术发展有什么看法？

谢飞机：我觉得AI和云原生会是未来重点。AI会越来越智能，云原生会让应用更弹性。Java在AI领域通过Spring AI等框架也在积极跟进，前景不错。

面试官：好的，今天的面试就到这里。你的基础知识还可以，但对一些深入问题的理解还需要加强。我们会综合评估，有消息会通知你。

谢飞机：谢谢面试官！我会继续学习，期待好消息！

详细答案解析

Java基础部分

Java 8 vs Java 11

• Java 8引入了Lambda表达式、Stream API、Optional、Date Time API等
• Java 11引入了HttpClient、var局部变量类型推断、新的String API、ZGC垃圾回收器等
• Java 11是LTS（长期支持）版本，更适合生产环境

Spring Boot优势

• 自动配置：根据类路径自动配置Bean
• 内嵌服务器：支持Tomcat、Jetty、Undertow
• Starter依赖：简化依赖管理
• 生产就绪：健康检查、监控、外部化配置
• 无代码生成、无XML配置

自动配置原理

• @EnableAutoConfiguration开启自动配置
• @Import(AutoConfigurationImportSelector.class)导入配置选择器
• 加载META-INF/spring.factories中的自动配置类
• @Conditional注解控制条件装配

微服务部分

微服务架构特点

• 单一职责：每个服务专注特定业务
• 独立部署：服务可以独立发布和扩展
• 去中心化：技术栈选择灵活
• 分布式治理：需要服务发现、配置中心等基础设施

服务注册发现

• Eureka：AP系统，客户端注册模式
• Consul：CP系统，支持健康检查
• Nacos：支持AP/CP切换，配置管理
• 原理：服务提供者注册信息，服务消费者拉取注册表

熔断器原理

• 闭合状态：正常调用，失败计数
• 打开状态：直接返回错误，进入冷却期
• 半开状态：允许少量请求测试，成功则闭合，失败则打开
• Hystrix使用舱壁模式隔离资源

分布式事务解决方案

• 2PC/3PC：协调者模式，性能差
• TCC：Try-Confirm-Cancel，业务侵入性强
• Saga：长事务分解，适合业务流程
• 本地消息表：最终一致性
• Seata：AT/TCC/SAGA模式支持

AI技术部分

Spring AI核心组件

• Model Client：AI模型调用抽象
• Prompt Template：提示词管理
• Output Parser：输出解析
• Tool Calling：工具调用
• Vector Store：向量存储
• Agent：智能代理框架

向量数据库应用

• Milvus：开源向量数据库，高性能
• Chroma：轻量级向量存储
• Redis：支持向量搜索
• 用途：RAG检索、语义搜索、推荐系统

Agent架构

• Planning：任务规划
• Memory：记忆管理
• Tools：工具调用
• Execution：执行控制
• 应用场景：智能客服、代码助手、数据分析

AI幻觉解决

• RAG增强：提供知识库参考
• 事实验证：关键信息验证
• 置信度评估：输出可信度分数
• 人工审核：重要决策人工确认
• 多模型验证：多个模型交叉验证

学习建议

1. 基础要扎实：Java基础、Spring框架、数据库原理
2. 关注新技术：云原生、AI、微服务治理
3. 实践出真知：多写代码，参与开源项目
4. 系统学习：形成知识体系，不要碎片化学习
5. 面试准备：准备项目经验，掌握常见面试题

通过这次面试实录，希望能帮助Java开发者更好地准备技术面试，在职业发展道路上走得更远！