Java大厂面试实战：从Spring Boot微服务到AI工程化技术栈全解析互联网大厂Java面试全流程解析，涵盖Spr

Java大厂面试实战：从Spring Boot微服务到AI工程化技术栈全解析

面试场景

面试官：你好，谢飞机同学，请介绍一下你自己吧。

谢飞机：（紧张地搓着手）您好！我是谢飞机，毕业于XX大学计算机专业，有3年Java开发经验。我精通各种框架，从Spring Boot到微服务，从Kafka到Redis，无所不能！（自信满满）

面试官：（微微一笑）很好，那我们开始今天的面试吧。

第一轮：基础技术栈考察

面试官：首先，我想了解一下你在Spring Boot项目中的实践经验。你们是如何处理数据库连接池的？

谢飞机：这个简单！我们用的是HikariCP，因为它超级快！配置也很简单，就是在application.yml里设置一下maximum-pool-size和minimum-idle这些参数就行了。（回答得很流畅）

面试官：不错，看来你对连接池有基本了解。那在微服务架构中，你们是如何保证服务间的通信可靠性的？

谢飞机：嗯...我们用了Spring Cloud，还有那个...Feign！对，OpenFeign来做服务调用，然后加了个什么...韧性框架，叫Resilience4j，可以做熔断和降级。（稍微有些犹豫，但基本答对了）

面试官：很好！那缓存方面呢？你们是如何设计多级缓存架构的？

谢飞机：缓存啊！我们用了Redis做分布式缓存，本地还用了Caffeine做一级缓存。查询的时候先查Caffeine，没有再查Redis，还没有就查数据库！（兴奋地说）

面试官：回答得很到位。最后一个问题，你们的日志系统是怎么设计的？

谢飞机：日志我们用的是Logback配合SLF4J，然后通过Filebeat收集到ELK Stack里，这样就可以在Kibana里看日志了！（得意洋洋）

面试官：（点头赞许）很好，基础知识掌握得不错。

第二轮：进阶技术场景

面试官：现在假设你们要开发一个电商秒杀系统，如何保证高并发下的数据一致性？

谢飞机：（挠头）这个...我们可以用Redis做库存预减，然后用Kafka做异步下单...还有那个分布式锁...（开始含糊其辞）

面试官：具体说说分布式锁的实现方案？

谢飞机：呃...就是用Redis的setnx命令...或者用ZooKeeper...（声音越来越小）

面试官：那消息队列的可靠性如何保证？比如Kafka的消息不丢失？

谢飞机：这个...要设置acks=all，还有那个...replication-factor要大于1...（支支吾吾）

面试官：如果出现消息重复消费怎么办？

谢飞机：（擦汗）可以用...幂等性...对，就是给每个消息加个唯一ID，然后在数据库里做个去重表...（明显不太确定）

面试官：（皱眉）看来这部分还需要加强。

第三轮：AI工程化与新技术

面试官：现在我们聊聊AI相关的技术。你们有没有考虑过在现有系统中集成RAG（检索增强生成）能力？

谢飞机：RAG？是那个...Red Alert Game吗？（一脸茫然）

面试官：（无奈地摇头）是Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。

谢飞机：哦哦！就是那个...把向量数据库和大模型结合起来的技术！我们...我们还没用过，但是我知道Milvus和Chroma都是向量数据库！（试图挽回局面）

面试官：那Spring AI你了解吗？如何在Spring Boot应用中集成AI能力？

谢飞机：Spring AI...是不是就是把AI模型封装成Bean？然后用@Autowired注入？（完全瞎猜）

面试官：最后一个问题，什么是Agentic RAG？它和传统RAG有什么区别？

谢飞机：（彻底懵了）这个...这个...就是更高级的RAG？可能加了Agent？（开始胡说八道）

面试官：（叹气）好的，谢飞机同学，今天的面试就到这里。你先回去等通知吧。

谢飞机：（如释重负）谢谢面试官！我会继续学习的！

技术解析与答案详解

第一轮问题详解

1. Spring Boot数据库连接池配置

技术点：HikariCP是目前性能最好的Java连接池
最佳实践：
- maximum-pool-size：通常设置为CPU核心数 × 2 + 有效磁盘数
- minimum-idle：保持最小空闲连接数，避免频繁创建销毁
- connection-timeout：连接超时时间，建议30秒以内
- idle-timeout：空闲连接超时时间
- max-lifetime：连接最大生命周期，建议30分钟

2. 微服务通信可靠性

技术栈：Spring Cloud OpenFeign + Resilience4j

实现方案：

OpenFeign提供声明式HTTP客户端
Resilience4j提供熔断器、限流器、重试机制

配置示例：

resilience4j:
  circuitbreaker:
    instances:
      userService:
        failure-rate-threshold: 50
        wait-duration-in-open-state: 5000

3. 多级缓存架构

架构设计：
- L1缓存：Caffeine（本地缓存，微秒级响应）
- L2缓存：Redis（分布式缓存，毫秒级响应）
- 数据库：最终数据源
缓存策略：
- Cache-Aside模式：先读缓存，缓存miss再读DB
- Write-Through/Write-Behind：写操作同步/异步更新缓存

4. 日志系统设计

技术栈：SLF4J + Logback + ELK
架构流程：
- 应用层：SLF4J门面 + Logback实现
- 收集层：Filebeat/Fluentd收集日志
- 存储层：Elasticsearch存储和索引
- 展示层：Kibana可视化查询

第二轮问题详解

1. 电商秒杀系统设计

核心挑战：高并发、数据一致性、防超卖
解决方案：
- 库存预减：Redis原子操作 DECR 预减库存
- 限流保护：Guava RateLimiter 或 Sentinel
- 异步处理：Kafka/RabbitMQ 异步下单
- 分布式锁：Redis RedLock 或 ZooKeeper
- 最终一致性：通过消息队列补偿机制

2. 分布式锁实现方案

Redis方案：
- SET key value NX PX timeout（原子操作）
- Lua脚本保证解锁原子性
- RedLock算法解决单点故障
ZooKeeper方案：
- 临时顺序节点 + Watch机制
- 公平锁实现
- 自动释放（会话超时）

3. Kafka消息可靠性保证

生产者端：
- acks=all：等待所有ISR副本确认
- retries=Integer.MAX_VALUE：无限重试
- enable.idempotence=true：幂等生产者
Broker端：
- replication.factor>=3：副本数
- min.insync.replicas=2：最小同步副本数
消费者端：
- 手动提交偏移量
- 处理完业务逻辑再提交

4. 消息重复消费处理

幂等性设计：
- 数据库唯一约束：消息ID作为唯一索引
- Redis Set：记录已处理消息ID
- 状态机：订单状态流转控制
- Token机制：前端生成唯一请求Token

第三轮问题详解

1. RAG（检索增强生成）

核心概念：结合信息检索和文本生成
工作流程：
1. 用户查询 → 向量化
2. 向量数据库相似度搜索
3. 检索相关文档片段
4. 将文档+查询输入LLM生成答案
优势：减少AI幻觉，提高回答准确性

2. Spring AI集成

核心组件：
- AiClient：统一AI客户端接口
- PromptTemplate：提示模板
- VectorStore：向量存储抽象

集成步骤：

@Autowired
private AiClient aiClient;

public String generate(String prompt) {
    return aiClient.generate(prompt);
}

3. Agentic RAG vs 传统RAG

传统RAG：单次检索 + 单次生成
Agentic RAG：
- 多轮交互：Agent可以多次检索和思考
- 工具调用：可以调用外部工具（API、数据库等）
- 复杂推理：支持多步骤推理和规划
- 记忆机制：维护对话上下文和长期记忆
应用场景：复杂问答、企业文档问答、智能客服