Java面试实战：Spring Boot+微服务+AI的谢飞机闯关之路
面试现场：谢飞机的互联网大厂求职记
第一轮：基础技术与业务场景衔接
面试官：你介绍一下自己做过的项目。
谢飞机：我之前做过一个电商平台，使用的是Spring Boot框架，搭配MySQL和Redis缓存，用了MyBatis作为ORM工具。前端是Vue.js，后端用Spring Security做了权限控制，通过JWT实现登录认证。
面试官：不错，那你如何设计商品详情页的高并发访问？
谢飞机：这个嘛……我记得可以用Redis来缓存热点数据，比如商品信息和库存数量，减少数据库压力。另外还可以使用CDN加速静态资源加载。
面试官：很好，那如果遇到缓存穿透怎么办？
谢飞机：缓存穿透就是查不到的数据一直请求，对吧？我们可以加个布隆过滤器，先拦截掉不存在的查询。或者缓存空值一段时间，避免频繁打到数据库。
面试官：不错，看来你有基本概念了。
第二轮：微服务架构与容错机制
面试官：你在项目里提到用了Spring Cloud，具体是怎么使用的？
谢飞机：我们把系统拆成了订单服务、用户服务、支付服务等微服务，用Eureka做注册中心，Feign做远程调用，还用了Ribbon做负载均衡。配置文件放在Config Server里面统一管理。
面试官：服务雪崩怎么处理？
谢飞机：这个我知道一点，要用熔断降级！Hystrix好像可以，不过现在Resilience4j也挺流行，用它来做断路器和限流。
面试官：那你了解gRPC吗？
谢飞机：嗯……gRPC是一个高性能的RPC框架，基于Protobuf序列化，支持多种语言，适用于跨服务通信，比HTTP更高效。
面试官：可以，继续往下看。
第三轮：AI与大数据结合的前沿探索
面试官：你们有没有尝试将AI应用到业务中？
谢飞机：有做过一些AIGC的内容生成实验，比如用Spring AI调用OpenAI接口，生成推荐文案和商品描述。还有用向量数据库Milvus存储Embedding，做语义搜索。
面试官：什么是Agentic RAG？
谢飞机：这……好像是一种增强检索的模型结构，Agent会自动选择合适的工具去执行任务，然后整合结果返回给用户。
面试官：嗯，回答得有些模糊，但方向是对的。
面试官：最后一个问题，AI幻觉是什么？
谢飞机：AI幻觉就是模型生成的内容看起来很合理，但实际上没有依据，甚至错误。比如问答系统给出错误的答案，或者编造事实。
面试官：好，今天就到这里，回去等通知吧。
附录：技术点详解
技术栈解析
- Spring Boot：快速构建微服务的基础框架，集成Tomcat、自动配置、Actuator等功能。
- Spring Cloud：用于服务治理，包括注册发现（Eureka）、配置中心（Config）、网关（Gateway）。
- Redis：缓存中间件，提升读性能，应对高并发。
- MyBatis：轻量级ORM框架，灵活控制SQL，适合电商类复杂查询。
- JWT：无状态认证方案，前后端分离常用。
- Resilience4j：现代容错库，支持断路器、限流、重试等策略。
- gRPC：高效的远程过程调用协议，基于Protobuf，适合内部服务通信。
- Spring AI：整合AI能力，支持调用OpenAI、Ollama等模型。
- Milvus/Chroma：向量数据库，用于存储Embedding，支持语义相似度匹配。
- Agentic RAG：融合智能代理与检索增强生成，提升问答准确率。
- AI幻觉（Hallucination）：模型生成内容脱离实际或训练数据，需通过验证机制降低风险。
业务场景结合
- 电商平台：高并发场景下，需要缓存、限流、异步消息队列支撑流量高峰。
- 微服务架构：多服务协同，强调服务注册发现、配置管理、链路追踪、熔断降级等。
- AI辅助运营：AIGC生成营销文案、智能客服、个性化推荐，提升用户体验。
- 智能搜索：通过向量化存储和语义检索，提供更精准的搜索体验。
- 风控与安全：JWT + Spring Security 实现权限隔离，保障平台安全。
如果你也在准备Java开发岗位的面试，不妨参考本文的问题设置和答案解析，掌握这些知识点，让你在面试中脱颖而出！