Java全栈+AI面试实录：从Spring Cloud到Agentic RAG，电商场景下的技术深度拷问
面试背景
某互联网大厂Java高级开发岗位面试现场，面试官王严谨（技术专家）面对候选人谢飞机（自称5年经验的全栈工程师）。
第一轮：基础技术栈与电商场景
王严谨：谢同学你好，我们先从电商场景的基础架构开始。假设我们要设计一个高并发的商品详情页系统，你会如何选择技术栈？
谢飞机：这个简单！用Spring Boot搞个Web服务，MySQL存数据，Redis做缓存，Nginx做负载均衡，完事！
王严谨：嗯，方向是对的。具体点，Spring Boot你会用哪个版本？为什么选择这个版本？
谢飞机：呃...用最新的呗，Spring Boot 3.0！因为...新版本功能多啊！
王严谨：Spring Boot 3.0需要Java 17+，你考虑过升级成本吗？再说说数据库连接池的选择，HikariCP和C3P0有什么区别？
谢飞机：HikariCP...快！C3P0...慢！具体为啥快？这个...反正大家都用HikariCP！
王严谨：好的，我们继续。电商场景下，商品库存的并发扣减怎么处理？
谢飞机：加锁！用synchronized或者ReentrantLock！
王严谨：分布式环境下呢？多个服务实例同时扣减库存？
谢飞机：这个...用Redis分布式锁？或者...数据库乐观锁？
第二轮：微服务与AI技术融合
王严谨：现在我们要把这个系统升级为微服务架构，引入AI能力实现智能推荐。说说你的方案。
谢飞机：微服务好啊！每个功能拆成小服务！AI推荐...接个第三方API呗！
王严谨：具体点。服务注册发现用Eureka还是Consul？为什么？服务间通信用Feign还是gRPC？
谢飞机：Eureka...因为Netflix出品！Feign...因为简单！gRPC...那个太复杂了！
王严谨：现在要引入Spring AI实现个性化推荐，你了解Spring AI的核心组件吗？
谢飞机：Spring AI？是不是那个...AI框架？ChatGPT那种？
王严谨：差不多。具体来说，我们要用RAG（检索增强生成）技术，结合用户历史行为做推荐。需要哪些组件？
谢飞机：需要...数据库存用户行为，然后...AI模型处理，最后返回结果！
王严谨：向量数据库选型呢？Milvus、Chroma、Redis Module有什么区别？
谢飞机：Redis我熟！就用Redis！其他两个...没听过！
第三轮：系统架构与AI Agent设计
王严谨：最后我们设计一个完整的AI电商客服系统。需要支持复杂工作流、工具调用、会话记忆。说说你的架构设计。
谢飞机：客服系统啊！弄个聊天机器人，接GPT API，完事！
王严谨：太简单了。需要支持：1）查询订单状态 2）处理退货申请 3）商品推荐 4）投诉处理。这些功能如何通过AI Agent实现？
谢飞机：Agent？是不是就是...多个机器人分工合作？
王严谨：可以这么理解。具体技术实现：如何设计工具执行框架？如何管理聊天会话内存？如何避免AI幻觉？
谢飞机：工具执行...写一堆if-else判断用户意图！会话内存...用Redis存聊天记录！AI幻觉...让AI别瞎说！
王严谨：我们需要更系统的方案。MCP（模型上下文协议）了解吗？Agentic RAG和普通RAG有什么区别？
谢飞机：MCP...是不是那个...协议标准？Agentic...就是带Agent的RAG？能自己干活那种？
王严谨：今天面试就到这里。你的基础还可以，但在系统设计和新技术深度上还需要加强。回去等通知吧。
谢飞机：好的好的，谢谢王总！我回去一定好好学习！
技术答案解析与学习指南
问题1：电商商品详情页技术栈设计
业务场景：双11大促期间，商品详情页QPS可能达到10万+，需要毫秒级响应。
技术方案：
- Spring Boot 2.7.x：稳定版，兼容性好，社区支持完善
- 多级缓存架构：
- L1：本地缓存（Caffeine）存储热点数据
- L2：Redis集群缓存商品基本信息
- L3：MySQL分库分表存储全量数据
- 连接池：HikariCP性能优于C3P0，因为：
- 无锁并发设计
- 字节码优化
- 最小化内存开销
问题2：库存并发扣减方案
分布式锁方案：
// Redis分布式锁 + Lua原子操作
String luaScript = """
if redis.call('exists', KEYS[1]) == 0 then
redis.call('hset', KEYS[1], 'stock', ARGV[1])
return 1
end
local current = redis.call('hget', KEYS[1], 'stock')
if current and tonumber(current) >= tonumber(ARGV[2]) then
redis.call('hincrby', KEYS[1], 'stock', -tonumber(ARGV[2]))
return 1
end
return 0
""";
数据库方案：
-- 乐观锁实现
UPDATE product_stock
SET stock = stock - 1, version = version + 1
WHERE product_id = ? AND stock > 0 AND version = ?;
问题3：微服务注册发现选型
Eureka vs Consul：
- Eureka：AP系统，保证高可用，适合大规模集群
- Consul：CP系统，强一致性，支持健康检查、KV存储
- 选择建议：电商场景优先可用性，选Eureka；金融场景需要强一致性，选Consul
问题4：Spring AI核心架构
组件分层：
- AI Models层：OpenAI、Azure OpenAI、Ollama等模型接入
- Prompt Engineering：提示词模板管理
- Vector Store：向量存储（Redis、Chroma、Milvus）
- Embedding Models：文本向量化（OpenAI、本地模型）
RAG实现代码：
@RestController
public class RecommendationController {
@Autowired
private VectorStore vectorStore;
@Autowired
private ChatClient chatClient;
public String recommendProducts(String userId, String query) {
// 1. 检索相关商品
List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(query);
// 2. 构建增强提示
String enhancedPrompt = buildRAGPrompt(query, relevantDocs);
// 3. AI生成推荐
return chatClient.prompt()
.system("你是一个电商推荐专家")
.user(enhancedPrompt)
.call()
.content();
}
}
问题5：AI Agent电商客服系统设计
架构设计：
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 用户界面层 │
│ (Web/App/小程序) │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
│ HTTP/WebSocket
┌─────────────────▼───────────────────────────┐
│ AI Agent Orchestrator │
│ • 意图识别 │
│ • 工具路由 │
│ • 会话状态管理 │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
│ 工具调用
┌─────────────────▼───────────────────────────┐
│ 工具执行层 │
│ • 订单查询工具 │
│ • 退货处理工具 │
│ • 商品推荐工具 │
│ • 投诉处理工具 │
└─────────────────┬───────────────────────────┘
│ 数据访问
┌─────────────────▼───────────────────────────┐
│ 数据服务层 │
│ • MySQL/订单中心 │
│ • Redis/会话缓存 │
│ • Elasticsearch/商品搜索 │
│ • Milvus/向量数据库 │
└─────────────────────────────────────────────┘
MCP协议应用：
# 工具定义示例
{
"name": "query_order_status",
"description": "查询订单状态",
"parameters": {
"order_id": {"type": "string", "required": true}
},
"returns": {
"status": "string",
"products": "array",
"total_amount": "number"
}
}
Agentic RAG vs 普通RAG：
- 普通RAG：检索→增强→生成，线性流程
- Agentic RAG：Agent自主决策检索策略、迭代优化、工具调用
问题6：AI幻觉防范策略
技术方案：
- 事实核查层：AI回答后，用规则引擎验证关键信息
- 置信度评分：为AI回答添加置信度分数
- 来源追溯：保留检索到的原始文档作为依据
- 人工审核流程：关键操作需要人工确认
public class HallucinationChecker {
public boolean checkFact(String aiResponse, List<Document> sources) {
// 1. 提取AI回答中的关键实体
List<String> entities = extractEntities(aiResponse);
// 2. 验证实体是否在源文档中出现
for (String entity : entities) {
if (!existsInSources(entity, sources)) {
return false; // 存在幻觉
}
}
// 3. 验证数值型事实
return verifyNumericalFacts(aiResponse, sources);
}
}
学习建议
- Java基础深化：深入理解JVM、并发编程、性能优化
- Spring生态掌握：Spring Boot、Spring Cloud、Spring AI
- AI技术栈学习：从RAG基础到Agentic系统设计
- 系统架构思维：从单体到微服务，再到AI原生架构
- 业务场景结合：技术为业务服务，深入理解电商、金融等场景
总结
本次面试涵盖了从传统Java技术栈到前沿AI技术的完整路径。作为Java开发者，不仅要掌握Spring、微服务等传统技能，更要拥抱AI技术变革，理解RAG、Agent、MCP等新概念在实际业务中的应用。技术之路没有终点，持续学习才是王道。
注：谢飞机同学虽然回答不够深入，但态度诚恳，建议从基础项目做起，逐步深入复杂系统设计。
