互联网大厂Java求职者面试实战：Spring Boot、微服务与AI结合的多轮问答
场景设定
- 角色：严肃的面试官 vs 搞笑的谢飞机程序员
- 技术栈：Spring Boot, Spring Cloud, Kafka, Redis, AI（RAG、向量数据库）等
- 业务场景：电商推荐系统 + AIGC内容生成
第一轮提问：基础扎实度考察
面试官：谢飞机，先聊聊Spring Boot的核心自动装配机制吧。
谢飞机：嗯...就是那个AutoConfiguration的东西对吧？我看过源码，是通过
@Conditional注解来判断某些类是否存在，然后决定是否加载对应的Bean...面试官：嗯，不错，那你具体说说
spring.factories文件的作用？谢飞机：这个我知道！它是在
META-INF目录下的一个配置文件，里面定义了很多自动配置类，Spring Boot在启动的时候会去加载这些类，根据条件来决定是否注册Bean。面试官：很好，那你知道怎么自定义一个Starter吗？
谢飞机：当然知道！首先写一个自动配置类，然后把这个类放到
spring.factories里，再打包成jar发布到Maven仓库，别人就可以用你的starter了。面试官：很好，看来你对Spring Boot的基础掌握得还不错。
面试官：接下来，谈谈你在Redis方面的使用经验。
谢飞机：我们在项目中用Redis做缓存，主要是为了减少数据库压力，提高查询效率。比如商品信息、用户登录状态都存在Redis里。
面试官：那你们是怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩的？
谢飞机：缓存穿透的话我们用了布隆过滤器；击穿的话加了互斥锁或者设置永不过期；雪崩的话用了不同的过期时间，加上本地缓存兜底。
面试官：思路是对的，但实际落地细节可以再深入一些。
第二轮提问：分布式与微服务挑战
面试官：你们项目中有没有用到微服务架构？能说说Spring Cloud的核心组件吗？
谢飞机：有的！我们用的是Spring Cloud Alibaba，包括Nacos作为注册中心和配置中心，Sentinel做限流降级，Seata处理分布式事务。
面试官：那你说说Feign和OpenFeign的区别？
谢飞机：额...好像Feign是Netflix的，后来Spring自己维护了一个叫OpenFeign，支持更多功能比如日志拦截、压缩、还有跟Spring MVC更兼容。
面试官：基本正确，Feign已经停止维护了，OpenFeign才是主流。
面试官：那在服务调用链路方面，你怎么做监控和追踪的？
谢飞机：我们用的是SkyWalking做APM，它可以追踪每个服务的调用链路，还能分析性能瓶颈。
面试官：如果让你选一个替代方案，你会考虑什么？
谢飞机：Jaeger或者Zipkin都可以，特别是Jaeger，现在支持OpenTelemetry，跨平台能力更强。
面试官：很好，有思考深度。
面试官：如果服务之间通信出现延迟或失败，你会怎么做容错？
谢飞机：我们会用Resilience4j做熔断降级，Hystrix虽然经典，但官方已经不维护了，Resilience4j是轻量级的替代。
面试官：非常正确，而且Resilience4j和Spring WebFlux集成也更好。
第三轮提问：AI与高阶业务结合
面试官：你们项目中有没有引入AI相关的能力？
谢飞机：有啊！我们在商品推荐模块引入了基于RAG的内容生成模型，可以根据用户的浏览记录和搜索词，动态生成推荐理由。
面试官：RAG是什么？你是怎么实现的？
谢飞机：RAG是检索增强生成，就是先从知识库中检索相关信息，再让LLM生成回答。我们用了Milvus做向量数据库，把商品描述和用户行为向量化，再通过Faiss做相似度匹配。
面试官：这个思路很清晰，那你是怎么部署模型的？
谢飞机：我们用的是Ollama本地部署，也可以用OpenAI API，不过成本太高了。
面试官：非常好，说明你不仅懂技术，还考虑到了工程化问题。
面试官：如果让你设计一个实时聊天机器人，你会怎么选型？
谢飞机：我会用WebSocket建立长连接，后端用Spring WebFlux处理异步请求，前端用SockJS做兼容性适配。消息队列可以用Kafka做日志收集和异步通知。
面试官：那AI部分呢？
谢飞机：AI部分我会用LangChain4J做提示工程，结合Spring AI封装接口，最后用Qwen或Llama3做推理。
面试官：思路很完整，有业务也有技术。
答案详解
技术点总结
- Spring Boot自动装配机制：通过
@Conditional注解和spring.factories实现自动配置，可扩展性强。 - Redis缓存优化策略：布隆过滤器防穿透、互斥锁防击穿、不同过期时间防雪崩。
- 微服务核心组件：Nacos、Sentinel、Seata、Feign/LoadBalancer、Gateway、Sleuth/Zipkin。
- 服务容错与监控：Resilience4j、SkyWalking、Jaeger、Prometheus+Grafana。
- AI应用实践：RAG、向量数据库（Milvus）、Embedding模型（Ollama/OpenAI）、LangChain4J、Spring AI。
- 高并发架构设计：Kafka异步解耦、Redis缓存加速、WebSocket实时通信。
业务场景落地
- 电商推荐系统：用户画像 + 商品标签 + 向量相似度匹配 + LLM生成推荐理由
- AIGC内容生成：用户输入 → RAG检索 → LLM生成内容 → 缓存结果提升响应速度
- 实时聊天机器人：WebSocket长连接 + Spring WebFlux异步处理 + Kafka日志落盘
总结
本次面试模拟覆盖了Java核心、微服务架构、分布式系统、AI应用等多个维度，适合准备进阶Java开发岗位的同学学习和练习。希望你能从中收获实战经验，在真正的面试中脱颖而出！