互联网大厂Java面试实战：Spring Boot微服务、Kafka消息队列与Redis缓存技术全解析（谢飞机面试记）
第一轮面试：基础框架与微服务架构
面试官：你好，谢飞机是吧？我看你的简历上写着有3年Java开发经验，能简单介绍一下你对Spring Boot的理解吗？
谢飞机：哎呀，这个问题太简单了！Spring Boot就是那个"约定优于配置"的框架嘛，它能让我们快速搭建Spring应用，不用写那么多XML配置文件。我最喜欢它的自动配置功能，加个starter依赖就能用各种组件！
面试官：嗯，回答得不错。（点头）那在微服务架构中，你们是如何处理服务间通信的？比如订单服务需要调用用户服务获取用户信息。
谢飞机：这个...我们一般用HTTP请求，就是那个...RestTemplate！对，就是它。或者有时候也用Feign，因为它更简单，只需要定义接口就行。（挠头）
面试官：很好，看来你有实际使用经验。那如果服务调用失败了，你们怎么处理？
谢飞机：呃...这个...我们好像加了个超时设置？或者...重试？（眼神飘忽）其实我们系统很少出问题的...
面试官：（微笑）没关系，这是个复杂话题。你提到了Feign，那你知道如何在Feign中实现熔断降级吗？
谢飞机：熔断？是不是像电路那样？哦对！Hystrix！但是...具体怎么配置来着？（尴尬地笑）
第二轮面试：消息队列与缓存技术
面试官：让我们换个话题。假设你们的电商平台在大促期间，订单量激增，如何保证系统的稳定性？
谢飞机：这个我知道！用消息队列！把订单先放到Kafka里，然后慢慢处理。这样就不会把数据库搞挂了！
面试官：很好！那你能详细说说Kafka的架构和关键概念吗？
谢飞机：Kafka有...有生产者和消费者，还有那个...Broker！数据存在Topic里，Topic分成多个Partition。（自信地）我还知道它是分布式的，很厉害！
面试官：不错。那在实际使用中，如何保证消息不丢失？
谢飞机：这个...好像是要设置一些参数？比如acks=all？还有那个...retries要设大一点？（不太确定）
面试官：好的。再问一下缓存方面，你们用Redis做缓存，如何处理缓存穿透和缓存雪崩问题？
谢飞机：缓存穿透...就是查一个不存在的数据，一直打到数据库。我们可以...可以加个布隆过滤器！或者对空结果也缓存一下。（突然想起什么）缓存雪崩就是大量key同时过期，我们可以给过期时间加个随机值！
面试官：回答得很好！看来你在实际项目中有思考这些问题。
第三轮面试：高级特性与AI集成
面试官：现在很多公司都在做AIGC相关业务，假设你要设计一个智能客服系统，需要用到哪些技术栈？
谢飞机：哇，这个好酷！我们要用Spring Boot做后端，用Redis缓存用户会话，用Kafka处理用户消息...还有那个向量数据库，叫什么来着？Milvus！对！（兴奋地）
面试官：很好。那在RAG（检索增强生成）架构中，你是如何处理文档向量化和语义检索的？
谢飞机：这个...向量化就是把文本变成数字向量，然后存到向量数据库里。检索的时候...也是把查询变成向量，然后找最相似的？（声音越来越小）具体的Embedding模型我们用的是...OpenAI的？还是Ollama的？（一脸困惑）
面试官：没关系。最后一个问题，如何监控和排查微服务系统的性能问题？
谢飞机：我们用Prometheus收集指标，Grafana做可视化！还有那个...Jaeger做链路追踪！日志用ELK...（突然卡住）其实具体的配置都是运维同事搞的...
面试官：（站起身）好的，谢飞机，今天的面试就到这里。你的基础知识还不错，但在一些高级特性的理解上还需要加强。我们会综合考虑所有候选人，你先回去等通知吧。
谢飞机：谢谢面试官！我会继续学习的！（鞠躬离开）
面试问题详解与技术点解析
1. Spring Boot与微服务通信
业务场景：在电商系统中，订单服务需要调用用户服务获取用户基本信息，这种跨服务调用是微服务架构的核心挑战。
技术要点：
- Feign客户端：声明式REST客户端，通过注解定义接口，简化HTTP调用
- 熔断降级：使用Resilience4j或Hystrix实现，当服务不可用时返回兜底数据
- 配置示例：
@FeignClient(name = "user-service", fallback = UserClientFallback.class)
public interface UserClient {
@GetMapping("/users/{id}")
User getUser(@PathVariable Long id);
}
@Component
public class UserClientFallback implements UserClient {
@Override
public User getUser(Long id) {
return new User("默认用户", "未知");
}
}
2. Kafka消息队列与Redis缓存
业务场景：大促期间订单量激增，需要异步处理订单以保护核心系统，同时使用缓存提升查询性能。
技术要点：
- Kafka消息可靠性：
- 生产者：
acks=all确保所有副本确认，retries=Integer.MAX_VALUE无限重试 - 消费者：手动提交偏移量，处理完业务逻辑后再提交
- 生产者：
- 缓存问题解决方案：
- 缓存穿透：布隆过滤器预检 + 空值缓存
- 缓存雪崩：随机过期时间 + 多级缓存
- 缓存击穿：互斥锁 + 逻辑过期
3. AIGC与RAG架构
业务场景：智能客服系统需要基于企业文档回答用户问题，避免AI幻觉，提供准确信息。
技术要点：
- RAG架构流程：
- 文档加载：PDF、Word等格式解析
- 文本分块：按语义分割文档
- 向量化：使用Embedding模型（如text-embedding-ada-002）生成向量
- 向量存储：Milvus/Chroma/Redis等向量数据库
- 语义检索：用户查询向量化后进行相似度搜索
- 提示填充：将检索结果作为上下文输入LLM
- 关键技术栈：
- Spring AI：简化AI集成
- 向量数据库：支持高效相似度搜索
- Embedding模型：将文本转换为向量表示
4. 微服务监控体系
业务场景：分布式系统故障排查困难，需要完整的可观测性解决方案。
技术要点：
- Metrics监控：Micrometer + Prometheus + Grafana
- Logging日志：ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）
- Tracing链路追踪：Jaeger/Zipkin + OpenTelemetry
- 告警体系：基于指标阈值的自动告警
这些技术组合构成了现代Java微服务架构的完整技术栈，掌握它们将大大提升在互联网大厂的竞争力。
