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，欢迎来到我们公司面试。我是后端架构组的负责人。
谢飞机：（紧张地搓着手）您好您好！我准备了好久，就等这一天了！
第一轮：基础技术栈
面试官：很好，那我们开始吧。首先，请介绍一下你在Java并发方面的经验？
谢飞机：这个我知道！Java并发有synchronized关键字，还有ReentrantLock，还有...呃...对了，还有线程池！
面试官：不错，那你能详细说说synchronized和ReentrantLock的区别吗？
谢飞机：嗯...synchronized是关键字，ReentrantLock是类？而且ReentrantLock可以中断，synchronized不行？
面试官：回答得不错。接下来，你在项目中用过哪些Spring Boot的特性？
谢飞机：自动配置！起步依赖！还有...Starter！对，就是这些让开发变得超级简单！
面试官：很好。那你能解释一下Spring Boot的自动配置原理吗？
谢飞机：这个...好像是通过@EnableAutoConfiguration注解，然后...读取META-INF/spring.factories文件？
面试官：基本正确。最后一个问题，你了解JVM内存模型吗？
谢飞机：堆、栈、方法区！堆是放对象的，栈是放局部变量的，方法区...放类信息？
面试官：回答得不错，基础知识掌握得还可以。
第二轮：微服务与中间件
面试官：现在我们来聊聊微服务架构。你在项目中是如何处理服务间通信的？
谢飞机：我们用Feign！声明式调用，超级方便！
面试官：那如果服务调用失败了，你们怎么处理？
谢飞机：这个...我们加了重试机制？还有...熔断？
面试官：具体用的是什么框架实现熔断？
谢飞机：呃...Hystrix？还是Resilience4j？我有点记不清了...
面试官：没关系。那你们的消息队列用的是什么？为什么选择它？
谢飞机：Kafka！因为...吞吐量高！而且...分布式！
面试官：Kafka如何保证消息不丢失？
谢飞机：这个...acks=all？还有...副本？
面试官：基本方向是对的。你们的缓存策略是怎么设计的？
谢飞机：Redis！我们用了Spring Cache，@Cacheable注解，很方便！
面试官：如果缓存和数据库不一致，怎么处理？
谢飞机：先删缓存，再更新数据库？或者...先更新数据库，再删缓存？
面试官：这个问题比较复杂，我们稍后再讨论。
第三轮：AI工程化与高级话题
面试官：最近AI很火，你们有在项目中集成AI能力吗？
谢飞机：有的！我们用了Spring AI，可以调用大模型！
面试官：能具体说说你们是怎么实现RAG（检索增强生成）的吗？
谢飞机：这个...我们先把文档向量化，存到向量数据库，然后...查询的时候...做相似度搜索？
面试官：用的是什么向量数据库？
谢飞机：呃...Milvus？还是Chroma？或者是Redis？
面试官：你们如何处理AI幻觉问题？
谢飞机：这个...我们加了提示词工程？还有...检索相关文档？
面试官：最后一个问题，你们的监控体系是怎么搭建的？
谢飞机：Prometheus + Grafana！还有...ELK！
面试官：好的，谢飞机，今天的面试就到这里。你先回去等通知吧。
谢飞机：（松了一口气）谢谢面试官！我会继续学习的！
详细答案解析
第一轮：基础技术栈
1. Java并发 - synchronized vs ReentrantLock
业务场景：在高并发电商系统中，库存扣减需要保证线程安全。
技术点：
- synchronized：JVM内置锁，自动释放，不可中断，非公平锁
- ReentrantLock：API层面的锁，需要手动释放，可中断，可设置公平/非公平
- 性能差异：JDK 1.6后synchronized经过优化，性能接近ReentrantLock
- 使用建议：简单场景用synchronized，复杂场景（需要超时、中断等）用ReentrantLock
2. Spring Boot自动配置原理
业务场景：快速搭建微服务应用，减少样板代码。
技术点：
- @EnableAutoConfiguration：核心注解，导入AutoConfigurationImportSelector
- spring.factories：定义自动配置类列表
- 条件注解：@ConditionalOnClass、@ConditionalOnMissingBean等控制配置生效条件
- 加载顺序：通过@AutoConfigureOrder或@AutoConfigureAfter/@Before控制
3. JVM内存模型
业务场景：排查内存泄漏、OOM等问题。
技术点：
- 堆内存：对象实例存储区域，分为新生代（Eden、Survivor）和老年代
- 栈内存：线程私有，存储局部变量、方法参数、返回值等
- 方法区：存储类信息、常量、静态变量等（JDK 8后为Metaspace）
- 本地方法栈：Native方法使用的内存区域
- 程序计数器：记录当前线程执行的字节码行号
第二轮：微服务与中间件
1. 服务熔断与降级
业务场景：防止服务雪崩，保证系统稳定性。
技术点：
- Hystrix：Netflix开源，已停止维护
- Resilience4j：轻量级，函数式编程风格，推荐使用
- Sentinel：阿里巴巴开源，功能丰富，支持流量控制、熔断、系统保护
- 实现方式：通过AOP或装饰器模式包装服务调用
2. Kafka消息可靠性
业务场景：金融交易、订单处理等需要保证消息不丢失的场景。
技术点：
- 生产者端：acks=all（等待所有副本确认）、retries>0、enable.idempotence=true
- Broker端：replication.factor>=3、min.insync.replicas=2
- 消费者端：手动提交偏移量、处理完业务逻辑再提交
- 端到端：结合数据库事务，实现Exactly Once语义
3. 缓存一致性
业务场景：商品信息、用户资料等频繁读取的数据。
技术点：
- Cache-Aside模式：先读缓存，缓存未命中读DB，写操作先更新DB再删除缓存
- 延迟双删：更新DB前删缓存，更新后延迟再删一次
- Canal监听：通过监听MySQL binlog自动更新缓存
- 最终一致性：接受短暂不一致，通过TTL自动恢复
第三轮：AI工程化与高级话题
1. RAG实现方案
业务场景：企业知识库问答、智能客服等需要基于特定知识的回答。
技术点：
- 文档分块：按语义或固定长度切分文档
- 向量化：使用Embedding模型（如text-embedding-ada-002）将文本转为向量
- 向量数据库：Milvus（功能完整）、Chroma（轻量）、Redis（已有基础设施）
- 检索策略：相似度搜索（余弦相似度）、混合搜索（关键词+向量）
- 提示工程：将检索结果作为上下文注入prompt
2. AI幻觉处理
业务场景：避免AI生成虚假信息，特别是在医疗、金融等敏感领域。
技术点：
- 检索增强：强制AI基于检索到的真实文档回答
- 提示约束：在prompt中明确要求"只基于提供的信息回答"
- 输出验证：对AI输出进行事实核查
- 置信度评估：当AI不确定时，返回"我不知道"而非猜测
3. 监控体系搭建
业务场景：全面监控系统健康状态，快速定位问题。
技术点：
- Metrics监控：Prometheus + Micrometer + Grafana
- 日志收集：ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）或EFK
- 分布式追踪：Jaeger/Zipkin + OpenTelemetry
- 告警系统：Alertmanager + 企业微信/钉钉通知
- SLO/SLI：定义服务质量目标和指标
通过以上三轮面试，我们可以看到从基础技术到高级架构再到前沿AI技术的完整技术栈覆盖，这也是现代Java工程师需要掌握的知识体系。
