Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术拷问

第一轮提问

面试官：小曾，今天我们主要考察Java后端开发能力，从基础开始。

1. 场景：假设你要设计一个电商平台的订单系统，订单量峰值达到每秒1000笔。你会选择哪些技术栈？为什么？
2. 场景：订单系统需要高可用，数据库选择MySQL，你会如何优化数据库连接池？
3. 场景：订单支付后需要通知库存系统减库存，你会选择哪种消息队列？如何保证消息可靠性？

小曾：（搓手）嗯…订单系统，我会用Spring Boot，数据库用MySQL，消息队列选Kafka吧，因为吞吐量大…

面试官：（微笑）不错，Spring Boot和Kafka是主流选择。数据库连接池你具体怎么优化？

小曾：用HikariCP，它性能最好…（面试官点头）很好，继续。

第二轮提问

面试官：现在订单系统扩展到内容社区，用户可以评论和点赞。

1. 场景：点赞数据实时统计，你会用哪种缓存技术？如何解决缓存雪崩问题？
2. 场景：需要实现跨域API调用，你会选择Spring WebFlux还是传统Spring MVC？
3. 场景：用户登录需要鉴权，你会用Spring Security还是Shiro？

小曾：（拍大腿）缓存用Redis啊！缓存雪崩…不知道，加限流吧…

面试官：（摇头）缓存雪崩需要熔断降级，你了解Resilience4j吗？

小曾：呃…好像听过…（面试官叹气）没关系，继续。

第三轮提问

面试官：最后谈谈AI大模型的应用场景。

1. 场景：电商平台需要AI客服，你会用哪种框架？如何处理AI幻觉问题？
2. 场景：用户搜索需要语义检索，你会用哪种向量数据库？
3. 场景：订单数据需要用Flink实时计算，如何保证数据一致性？

小曾：（慌张）AI客服用Spring AI？AI幻觉…不知道…向量数据库用Milvus吧…

面试官：（严肃）你今天表现尚可，但AI部分需要加强。回去等通知吧。

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问题答案解析

第一轮

1. 技术栈选择：
   • Spring Boot：快速开发，微服务友好。
   • MySQL+HikariCP：高性能连接池，减少延迟。
   • Kafka：高吞吐消息队列，支持异步解耦。
2. 数据库优化：
   • HikariCP：默认配置已优化，可用setLeakDetectionThreshold监控慢连接。
   • 主从复制+读写分离：分散压力。
3. 消息队列可靠性：
   • Kafka：配置acks=all+ISR，确保不丢失。
   • 消费者确认机制：手动确认或幂等性设计（如数据库插入前检查订单状态）。

第二轮

1. 缓存与雪崩：
   • Redis：热点数据缓存，设置过期时间+互斥锁解决雪崩。
   • Resilience4j：限流降级，如RateLimiter控制并发。
2. Web框架选择：
   • Spring WebFlux：适合高并发流式API。
   • 传统Spring MVC：成熟但阻塞。
3. 安全框架：
   • Spring Security：更灵活，适合微服务。
   • Shiro：简单但扩展性弱。

第三轮

1. AI客服：
   • Spring AI：集成大模型API（如OpenAI），需处理幻觉（如增加事实核查）。
   • 检索增强生成（RAG）：结合企业文档提升准确性。
2. 向量数据库：
   • Milvus：开源，支持语义搜索。
   • Redis+JSON：轻量级替代方案。
3. Flink一致性：
   • Exactly-once语义：使用状态后端（如ZooKeeper）+幂等写入。

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（完）