互联网大厂Java面试故事：从Spring Boot到AI智能客服的技术深度解析

互联网大厂Java面试故事：从Spring Boot到AI智能客服的技术深度解析

场景简介

在一家知名互联网大厂，面试官王工正对着一份厚厚的简历，谢飞机则是桌对面略显紧张又不失幽默的求职者。此次面试以电商平台与AI智能客服系统为主线，分三轮高强度技术问答。

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第一轮：基础技术与电商业务场景

王工：谢飞机，假设你加入我们的电商平台，负责后端开发。目前系统用Spring Boot+Spring MVC+MyBatis+Redis+MySQL。请你描述一下系统的基本技术架构，以及各自的职责。

谢飞机（自信）：呃，Spring Boot搭主架子，Spring MVC接收前端请求，MyBatis负责查数据库，Redis放点缓存数据，MySQL存订单用户啥的……就这样！

王工（点头）：很好。那如果大促期间Redis缓存失效，数据库压力爆炸，你会怎么处理？

谢飞机（挠头）：呃……可以多开点Redis实例，或者……等用户都下单完了？

王工（无奈）：其实可以用多级缓存和限流。下一个问题，如何用JUnit 5和Mockito对订单服务做单元测试？

谢飞机：写测试类用@Mock，Mock一下依赖，断言下结果。

王工：嗯，还不错。

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第二轮：微服务与分布式挑战

王工：电商平台拆分成了订单、商品、库存、支付等微服务，服务注册用Eureka，服务间调用用OpenFeign，消息队列用Kafka。你怎么保证订单服务的高可用和幂等？

谢飞机（有点懵）：呃，OpenFeign有重试机制吧？幂等……数据库加唯一约束？

王工：还可以用幂等Token。再问，Kafka消息被重复消费怎么办？

谢飞机：可以……让业务自己判断一下重复？

王工：对，要做幂等处理。那如何用Prometheus和Grafana监控订单服务？

谢飞机：Prometheus抓数据，Grafana画图。

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第三轮：AI智能客服与新技术挑战

王工：我们电商平台上线了AI智能客服，基于Spring AI和RAG，向量数据库用Milvus。请说说你如何实现语义检索？

谢飞机：呃……把问题转成向量，放Milvus里，然后搜最近的答案？

王工：对，关键是Embedding和检索。那AI客服如何防止AI幻觉误导用户？

谢飞机：让AI别乱说话？

王工（点头）：要用RAG和可信度机制。最后，CI/CD怎么做自动化部署？

谢飞机：写Jenkinsfile，点个按钮就行！

王工：还行，谢飞机，回去等通知吧！

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面试问题答案详解与技术点梳理

1. Spring Boot+Spring MVC+MyBatis+Redis+MySQL架构

• Spring Boot为基础框架，Spring MVC负责REST API，MyBatis做ORM，Redis缓存热点数据，MySQL存储核心业务数据。适合高并发电商场景。

2. Redis雪崩与优化

• 可用多级缓存（如Caffeine+Redis）、限流（如Guava RateLimiter）、队列削峰、热点key预热，避免数据库被击穿。

3. JUnit 5+Mockito单元测试

• 用JUnit 5编写测试，Mockito Mock依赖对象，@ExtendWith(MockitoExtension.class)集成，断言业务逻辑。

4. 微服务高可用与幂等

• 高可用：OpenFeign重试、熔断、服务注册/发现。幂等性：唯一索引、幂等Token、去重表等。

5. Kafka消息幂等

• 消费端需幂等：业务端加唯一约束、幂等Token、消息去重表。

6. Prometheus+Grafana监控

• 用Micrometer采集指标，Prometheus拉取数据，Grafana可视化。

7. Spring AI+Milvus语义检索

• 文本Embedding后存Milvus，用户提问时向量化检索，实现智能问答。

8. AI幻觉防控

• RAG检索增强、答案可信度打分、加强检索能力，避免AI无依据乱答。

9. Jenkins自动化部署

• Jenkinsfile定义流水线，CI/CD自动化构建、测试、部署，提升效率。

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总结

本故事以电商与AI智能客服为主线，涵盖Spring Boot、微服务、AI等主流技术栈面试实战。希望帮助Java求职者更好准备大厂面试。