大厂Java面试现场：面试官VS水货程序员谢飞机的爆笑对决
第一轮：基础构建与Web框架（Spring Boot入门）
面试官：谢飞机，你说你用过Spring Boot，那你能说说它相比传统Spring MVC有哪些优势吗？
谢飞机：这个我知道！Spring Boot最大的好处就是不用配XML了！以前我们项目里光是applicationContext.xml就有上千行，改个配置得小心翼翼，生怕出错。现在用注解，@SpringBootApplication一键启动，贼快！
面试官（点头）：不错，确实简化了配置。那你平时都用哪些Starter？
谢飞机：web、data-jpa、redis、security，这些我都用过！特别是spring-boot-starter-web，加了就能写接口，连Tomcat都不用自己装。
面试官：很好。如果我想让一个Bean在应用启动时就执行某些逻辑，比如加载缓存，该怎么做？
谢飞机：嗯……可以用@PostConstruct？
面试官：那如果是多个Bean之间有执行顺序要求呢？
谢飞机：呃……这个嘛……好像也能搞定……
面试官：我们可以使用CommandLineRunner或ApplicationRunner接口。它们都提供run方法，在SpringApplication.run()完成后被调用。通过实现Ordered接口或使用@Order注解可以控制执行顺序。
谢飞机：哦！原来如此！
面试官：继续。如何自定义一个Starter？
谢飞机：自定义Starter？是不是新建个模块，把依赖写进去就行？
面试官：不够准确。需要创建一个独立的Maven模块，引入spring-boot-autoconfigure，编写自动配置类，并在META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports中声明配置类。
谢飞机：这么复杂啊……我以为打个jar包就行了……
第二轮：数据库与微服务挑战（进阶实战）
面试官：假设我们现在做一个电商系统，商品详情页访问量很大，你会怎么优化数据库压力？
谢飞机：加索引！SELECT * FROM product WHERE id = ?，给id加个主键索引，飞快！
面试官（微笑）：基础不错。但单靠数据库索引肯定不够，考虑过缓存吗？
谢飞机：哦对！用Redis！把商品信息缓存起来，用户访问的时候先查Redis，查不到再查数据库！
面试官：很好。那如果商品价格更新了，怎么保证缓存和数据库的一致性？
谢飞机：这个……删掉缓存？然后下次访问重新加载？
面试官：思路是对的，这叫Cache-Aside模式。但有没有考虑过缓存穿透、击穿、雪崩的问题？
谢飞机：缓存……穿透？是不是有人恶意查询不存在的数据？
面试官：没错！那怎么解决？
谢飞机：嗯……可以……加个布隆过滤器？或者把空结果也缓存一下？
面试官：回答得不错！看来你还是做过功课的。最后一个问题，如果我们要做订单超时取消功能，你会怎么实现？
谢飞机：用定时任务！每分钟扫描一次订单表，把超时的订单取消掉！
面试官：在高并发场景下，这样会有什么问题？
谢飞机：呃……数据库压力大？
面试官：对！更好的方案是用延迟队列或者时间轮算法。比如用RabbitMQ的TTL+死信队列，或者Redis的ZSET实现延迟任务。
谢飞机：哇！还能这样！学到了！
第三轮：AI与云原生架构（复杂场景）
面试官：现在我们聊聊AI相关的技术。你们项目有用过Spring AI吗？
谢飞机：Spring AI？是不是Spring的新框架？我好像在GitHub上看到过……
面试官：Spring AI提供了统一的API来集成各种大模型，比如OpenAI、Ollama等。你知道RAG（检索增强生成）是什么吗？
谢飞机：RAG……是不是就是先搜索相关文档，再让AI生成答案？
面试官：基本概念是对的！那向量数据库呢？比如Milvus、Chroma？
谢飞机：向量数据库……是用来存储向量的？可以把文本转换成向量然后做相似度搜索？
面试官：理解得不错！最后一个问题，微服务架构下，如何实现分布式链路追踪？
谢飞机：这个……是不是用Zipkin或者Jaeger？每个请求都有一个traceId，然后各个服务都记录日志？
面试官：对！配合Micrometer和OpenTelemetry，可以实现完整的可观测性解决方案。
谢飞机：这些工具名字我都听说过，但没实际用过……
面试官：没关系，知道概念也是好的。今天的面试就到这里，你回去等通知吧！
面试答案详解
第一轮：Spring Boot核心原理
Spring Boot优势：
- 自动配置：通过条件注解自动装配Bean，减少手动配置
- 内嵌容器：内置Tomcat、Jetty等Web容器，无需单独部署
- Starter依赖：提供开箱即用的依赖组合，简化依赖管理
- Actuator监控：提供生产就绪的监控端点
自定义Starter开发步骤：
- 创建独立Maven模块
- 添加spring-boot-autoconfigure依赖
- 编写自动配置类，使用@Conditional系列注解
- 在META-INF/spring.factories或AutoConfiguration.imports中注册配置类
- 发布到Maven仓库供其他项目使用
第二轮：电商系统高并发设计
缓存策略：
- Cache-Aside模式：先读缓存，缓存未命中读数据库，然后回填缓存
- 缓存一致性：采用删除缓存而非更新缓存，避免并发问题
- 缓存穿透：布隆过滤器过滤无效请求，或缓存空值
- 缓存击穿：热点数据永不过期，或使用互斥锁重建缓存
- 缓存雪崩：设置随机过期时间，避免大量缓存同时失效
延迟任务实现方案：
- RabbitMQ TTL+DLX：利用消息过期和死信队列实现延迟
- Redis ZSET：用时间戳作为score，定时轮询获取到期任务
- 时间轮算法：高效处理大量定时任务，如Netty的HashedWheelTimer
- Quartz集群：适用于复杂的调度场景，但性能相对较低
第三轮：AI与云原生技术栈
Spring AI核心特性：
- 统一API抽象：屏蔽不同大模型提供商的API差异
- Prompt模板：支持动态填充提示词，提高开发效率
- RAG集成：内置向量存储和检索功能
- Function Calling：支持工具调用和Agent模式
分布式链路追踪实现：
- Trace上下文传播：通过HTTP Header传递traceId和spanId
- 采样策略：全量采样、概率采样、速率限制采样
- 数据收集：应用埋点 + Agent自动注入
- 可视化分析：Jaeger/Zipkin提供调用链可视化和性能分析
可观测性三要素：
- Logs（日志）：记录事件详情，用于问题排查
- Metrics（指标）：数值型数据，用于监控和告警
- Traces（追踪）：请求调用链，用于性能分析
通过Micrometer + Prometheus + Grafana + Jaeger的组合，可以构建完整的云原生可观测性体系。
