Java全栈面试实录：从Spring Boot到AI大模型，互联网大厂求职者的技术洗礼

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第一轮提问
面试官：小曾，先谈谈你在Spring Boot项目中的缓存实践。

小曾：我常用Redis，通过@Cacheable注解实现方法缓存，配置了Redis集群模式。

面试官：很好！在电商秒杀场景，如果缓存击穿怎么办？

小曾：可以用布隆过滤器或互斥锁解决，但具体实现得看业务...

面试官：你提到Spring Cloud，能说说服务注册选Consul还是Eureka？

小曾：Eureka简单，Consul更稳定，但...（卡顿）

面试官：继续，你们项目用Kafka做异步消息，如何保证最终一致性？

小曾：靠数据库事务和补偿机制...（挠头）

面试官：不错，但微服务架构下，如何优化跨服务调用？

小曾：可以用Feign+Hystrix，但...

第二轮提问
面试官：内容社区推荐系统，你会用哪些技术实现？

小曾：Redis做缓存，Elasticsearch处理搜索，但...

面试官：用户行为数据量大时，如何实时计算？

小曾：Spark Streaming？但...

面试官：结合AI，如何用Embedding模型提升搜索精准度？

小曾：（愣住）Embedding？是...向量...？

面试官：继续，JWT与OAuth2选型差异？

小曾：JWT无状态，OAuth2适合第三方登录...（被打断）

面试官：你们用Spring Security，如何设计RBAC权限控制？

小曾：通过Role和Permission...（忘记说动态权限）

第三轮提问
面试官：AIGC场景下，如何用RAG技术提升生成效果？

小曾：RAG？检索增强生成？好像...是结合知识库...

面试官：具体用Milvus做向量检索吗？

小曾：嗯...（支支吾吾）

面试官：支付系统如何防刷单？

小曾：风控模型？但...

面试官：最后问题，AI幻觉如何缓解？

小曾：增加事实核查？但...

面试官：（摇头）回去等通知吧。

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详细答案解析

第一轮

1. Spring Boot缓存

   • 方案：Redis Cluster + @Cacheable + 缓存穿透解决方案（布隆过滤器/互斥锁）
   • 业务场景：电商秒杀时，用户频繁访问同一商品接口，通过缓存+分布式锁避免DB压力

2. 服务注册选型

   • Eureka：简单易用，适合中小微服务，但单点故障风险
   • Consul：分布式集群架构，高可用，适合大型微服务生态

3. Kafka最终一致性

   • 方案：
     • 数据同步：通过DB Triggers或CDC工具（如Canal）
     • 补偿机制：Saga模式或TCC事务补偿
   • 业务场景：订单支付后库存未减，需通过异步消息触发库存扣减

第二轮

1. 内容社区推荐系统

   • 技术栈：
     • 缓存层：Redis（热点数据）
     • 索引层：Elasticsearch（全文检索）
     • 实时计算：Flink SQL（用户行为流处理）
   • AI结合：用BERT/BAAI模型生成用户兴趣向量，结合余弦相似度推荐

2. Spark Streaming应用

   • 场景：用户实时评论数据，需秒级更新推荐列表
   • 架构：Kafka（消息队列）→ Spark Streaming（聚合）→ Elasticsearch（写入）

3. JWT vs OAuth2

   • JWT：无状态，适合移动端API，但自签名存在安全隐患
   • OAuth2：第三方登录标准，支持授权码/客户端凭证模式

第三轮

1. RAG技术实现

   • 流程：
     1. 用Embedding模型（如OpenAI）将用户Query和知识库文档向量化
     2. Milvus向量数据库检索相似文档
     3. 结合文档内容生成回复
   • 业务场景：智能客服用企业文档进行问答，避免AI幻觉

2. 支付系统防刷单

   • 技术方案：
     • 规则引擎：基于交易时间/金额/设备ID建模
     • 机器学习：LGBM预测风险概率
     • 实时风控：消息队列触发拦截

3. AI幻觉缓解

   • 方法：
     • 知识增强：接入维基百科等权威数据源
     • 约束生成：限制输出逻辑范围（如“不能编造2023年后事件”）

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