Java全栈工程师面试实录：从Spring Boot到AI大模型的深度技术解析

场景：互联网大厂Java后端开发面试
面试官：资深架构师，严肃专业
求职者：小曾，自称“水货程序员”，部分技术有基础但缺乏深度

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第一轮提问：音视频场景下的高并发挑战

面试官：小曾，我们公司正在搭建音视频直播平台，需要处理百万级并发连接。你会如何设计系统架构？

小曾：我会用Spring Cloud搭建微服务，用Kafka做消息队列，Redis做缓存……（面试官点头）不错，能想到用Kafka削峰填谷。那具体如何保证直播流的低延迟和高可用？

小曾：用HikariCP优化数据库连接池，Spring WebFlux处理异步请求……（面试官微笑）有思路。但如果用户突然量大怎么办？比如双十一促销场景。

小曾：呃……可能需要动态扩容？

面试官：对，结合Kubernetes实现弹性伸缩。继续，直播过程中如果出现卡顿，你会用哪些技术监控？

小曾：Prometheus+Grafana吧……（面试官：具体指标有哪些？）

小曾：CPU、内存、延迟……（面试官：Redis命中率呢？）

小曾：这个……（面试官：看来你需要补补监控知识。但基础不错，继续。）

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第二轮提问：电商场景下的订单系统设计

面试官：假设你要开发秒杀系统，你会用哪些技术防止超卖？

小曾：用分布式锁，比如Redisson……（面试官：锁的粒度怎么控制？）

小曾：呃……数据库层面吧，用事务……（面试官：但事务开销大，有没有更好的方案？）

小曾：Maybe可以用消息队列确认订单？

面试官：很好，结合Kafka实现幂等性。那订单数据量巨大时，如何快速查询？

小曾：用Elasticsearch吧，全文检索快……（面试官：结合ES有什么缺点？）

小曾：可能实时性差……（面试官：可以考虑分库分表+缓存。继续。）

面试官：如果系统需要支持多语言，你会用哪个框架？

小曾：Thymeleaf？或者Spring Boot的多语言支持？

面试官：不错，那如何处理跨域问题？

小曾：Spring MVC有@CrossOrigin注解……（面试官：那微服务架构下怎么解决？）

小曾：用Zuul网关吧……（面试官：考虑过Spring Cloud Gateway吗？）

小曾：这个……（面试官：没关系，继续思考。）

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第三轮提问：AIGC场景下的智能客服系统

面试官：我们想用AI客服替代人工，你会如何整合Spring AI与大模型？

小曾：用OpenAI的API调用？或者自建模型？

面试官：假设用户问“今天天气”，如何让系统准确回答？

小曾：可能需要结合天气API……（面试官：那如何避免AI幻觉？）

小曾：呃……用RAG检索企业文档？

面试官：很好，继续。如果用户连续提问，如何管理对话上下文？

小曾：用Session存储？或者Spring Session？

面试官：对，那如何优化查询效率？

小曾：用向量数据库缓存结果？比如Milvus？

面试官：很棒！但你知道Embedding模型的选型要点吗？

小曾：呃……OpenAI和Ollama？

面试官：没错，那客户端如何标准化工具调用？

小曾：REST API？

面试官：接近了，可以考虑MCP协议。继续，如果系统需要扩展新功能，你会怎么设计？

小曾：用插件化架构？或者Spring Boot的Starter模式？

面试官：不错，但AI系统如何处理长尾问题？

小曾：Maybe用知识图谱？

面试官：（微笑）有潜力。好了，今天的面试就到这里，回去等通知吧。

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答案解析：业务场景与技术点

第一轮：音视频直播系统

• 高并发架构：

  • 微服务：Spring Cloud（服务注册Eureka/Zuul，网关Gateway）
  • 消息队列：Kafka（削峰填谷，异步处理）
  • 缓存：Redis（热点数据，低延迟访问）
  • 数据库优化：分库分表（如ShardingSphere），HikariCP（连接池）
  • 异步处理：Spring WebFlux（响应式编程）

• 监控方案：

  • 指标监控：Prometheus（采集）、Grafana（可视化）
  • 链路追踪：Jaeger（分布式调用链）
  • 性能优化：Redis命中率、CPU队列

第二轮：秒杀系统

• 防超卖方案：

  • 分布式锁：Redisson/ZooKeeper
  • 消息幂等：Kafka事务或IDempotentProducer
  • 数据库优化：乐观锁（Version字段）或CAS
  • 热点数据缓存：Redis（秒杀商品库存）

• 多语言支持：

  • 框架：Spring Boot MessageSource（资源文件）
  • 国际化：Thymeleaf/FreeMarker i18n标签
  • 跨域：Spring MVC@CrossOrigin或网关层处理

第三轮：AIGC智能客服

• 大模型整合：

  • Spring AI：支持OpenAI/Ollama API集成
  • RAG检索增强：
    • 向量数据库：Milvus/Chroma（文档索引）
    • Embedding模型：OpenAI/Ollama（语义向量化）
  • 对话管理：
    • Session存储：Spring Session（分布式会话）
    • 上下文跟踪：ChatGPT-style context pooling
  • 幻觉控制：
    • 知识源验证：企业文档检索
    • MCP协议：标准化工具调用（如搜索引擎、计算器）

• 扩展能力：

  • 插件化架构：Spring Boot Auto-Configuration
  • 长尾问题处理：知识图谱或外部知识库（如Wikipedia API）

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总结：
小曾的基础尚可，但缺乏对复杂场景的系统性设计能力。真实面试中，除了技术细节，更要展现架构思维、边界思考与快速学习能力。AI大模型部分需要重点学习Spring AI生态与向量数据库应用。