谢飞机面试记：从JVM到Spring AI的3轮灵魂拷问（音视频+AI招聘双场景）

面试官：张工，某一线大厂音视频中台&AI招聘平台双线技术负责人
求职者：谢飞机，三年Java经验，简历写着「精通Spring全家桶，熟悉AI Agent」，实际靠《Java编程思想》前3章撑场子

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🌟 第一轮：音视频场景下的基础稳不稳？—— JVM + Spring Boot + Redis

面试官（微笑推眼镜）：谢同学，我们音视频中台每天处理2000万路实时流，首帧加载必须<800ms。先来个热身：

1. 如果你发现线上-XX:+UseG1GC后Full GC频次突增，但堆内存使用率才45%，你会优先排查哪三个方向？
2. Spring Boot启动慢，@PostConstruct里初始化了一个10万条弹幕缓存到Redis，怎么优化？
3. 弹幕防刷要求每用户每秒最多发3条，用Redis实现，要兼顾原子性、低延迟、可监控，方案说一下。

谢飞机（擦汗）：“呃…第一个，是不是G1的-XX:MaxGCPauseMillis设太小了？第二个…把缓存放CommandLineRunner里异步加载？第三个…用INCR+EXPIRE组合？啊对！加个Pipeline批量…”

面试官（点头）：不错，G1调优和异步加载思路正确；不过第三题建议用Redis Lua脚本保证原子性，再配RedisTimeSeries打点监控——我们线上就这么干。

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🌟 第二轮：AIGC招聘系统的弹性与韧性—— Spring Cloud + Resilience4j + Kafka

面试官（切换PPT）：现在我们切入AI招聘平台——求职者上传简历触发NLP解析（调通义千问API）、生成岗位匹配度报告、再推送到企业HR端。如果通义千问服务突然503：

1. 你的Feign Client如何配置熔断+降级+重试？请写出关键注解和参数。
2. 降级逻辑返回“解析中，请稍候”，但用户刷新页面又发起新请求，如何避免重复入Kafka？
3. 若Kafka积压导致简历解析延迟超5分钟，怎么自动告警并触发人工兜底？

谢飞机（挠头）：“熔断…@CircuitBreaker(name=\"qwen\", fallbackMethod=\"fallback\")？重试…@Retry(maxAttempts=3, backoff=@Backoff(delay=1000))…重复入Kafka？加个idempotent key？告警…呃…Prometheus配个kafka_lag > 300000？”

面试官（轻笑）：参数意识有，但漏了Resilience4j的timeLimiter超时控制；幂等key建议用MD5(简历ID+时间戳)；告警链路我们还接了AlertManager→企微机器人→值班SRE——记住，AI系统不能只拼模型准确率，更要拼SLA。

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🌟 第三轮：AI幻觉治理与向量工程实战—— Spring AI Alibaba + RAG + Milvus

面试官（打开终端）：最后上硬菜。我们用Spring AI Alibaba对接通义千问做「企业文档智能问答」，但模型常编造不存在的政策条款（AI幻觉）。你如何用RAG根治？

1. 文档切片时，PDF里的表格/公式/页眉页脚怎么保留语义完整性？
2. 向量化用阿里云Text Embedding，但同义词（如“社保”vs“五险一金”）召回率低，怎么提升？
3. 用户问“试用期能交公积金吗？”，Milvus检索出3个片段，如何让Qwen精准引用而非自由发挥？

谢飞机（眼神飘忽）：“切片…用Apache PDFBox？同义词…加个同义词词典？引用…让模型‘严格按以下内容回答’？”

面试官（停顿两秒）：PDFBox会丢格式，我们用Unstructured.io做多模态解析；同义词靠Embedding后处理+HyDE（假设性文档嵌入）生成伪查询；最后一步最关键——用Spring AI的Prompt Template注入<context>{retrieved_chunks}</context>，并设置SystemMessage强制约束：“仅基于 内信息作答，未知则回复‘暂未找到依据’”。

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🚪 终场：

面试官（合上笔记本）：谢同学，基础扎实，对Spring生态有手感，AI部分还有成长空间。回去把Spring AI Alibaba的官方RAG示例跑一遍，重点看RetrievalAugmentationConfiguration的配置逻辑。我们HR会在5个工作日内邮件通知结果。

谢飞机走出大楼，掏出手机查“HyDE是什么”——而他的GitHub star数，正悄然涨到17。

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✅ 【附录】答案详解（小白友好版）

🔹 Q1：JVM Full GC突增但堆不高？

业务场景：音视频流媒体服务对延迟极度敏感，Full GC会导致STW（Stop-The-World），首帧加载卡顿。 技术点：

• G1GC的-XX:MaxGCPauseMillis若设为100ms，但实际STW常达200ms，G1会强制触发Full GC；
• 元空间（Metaspace）泄漏：动态代理类（如MyBatis Mapper）未卸载；
• 直接内存（Direct Buffer）爆满：Netty音视频编解码大量使用ByteBuffer.allocateDirect()，需监控-XX:MaxDirectMemorySize。

🔹 Q2：弹幕防刷Redis方案

业务场景：直播高并发写入，需毫秒级响应+零误判。 技术点：

-- Lua脚本保证原子性
local key = KEYS[1]
local count = tonumber(redis.call('INCR', key))
if count == 1 then redis.call('EXPIRE', key, 1) end
return count <= tonumber(ARGV[1])

调用：EVAL script 1 user:123:rate:20240501 3 → 每用户每日限3条，且自动过期。

🔹 Q3：Spring AI Alibaba RAG防幻觉三板斧

业务场景：企业知识库问答必须100%可信，法律/HR政策容错率为零。 技术点：

1. 文档解析：不用PDFBox，改用Unstructured.io（支持表格OCR、页眉页脚分离、Markdown结构化输出）；
2. 向量增强：在Embedding前，用HyDE技术——让Qwen先生成问题对应的“理想答案”，再对该答案向量化，大幅提升语义召回；
3. Prompt工程：Spring AI提供ChatClient的withSystemMessage()和withUserMessage()链式调用，将检索片段注入<context>标签，并在System Message中硬编码约束规则（非提示词微调，是运行时强约束）。

💡 延伸学习：Spring AI Alibaba的spring-ai-alibaba-starter已原生支持DashScope所有能力，只需配置spring.ai.alibaba.api-key和spring.ai.alibaba.model=qwen-plus，ChatClient即可自动路由到通义千问Plus模型，无需手写HTTP调用。

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📌 本文技术栈全景图： JVM(G1GC) → Spring Boot(Async Init) → Redis(Lua+TSDB) → Spring Cloud(Resilience4j) → Kafka(Idempotent) → Spring AI Alibaba(RAG+HyDE+Prompt Template) → Milvus(Vector DB)

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