Java大厂面试官灵魂拷问：从Spring Boot到AI智能代理，战五渣如何应对？

大家好，今天我们模拟一场真实的互联网大厂Java后端工程师的面试场景。面试官态度严谨专业，而我们的候选人“战五渣”，技术水平嘛……大家心里有数。我们将针对多个技术领域和实际应用场景进行三轮提问，层层深入，并在文章最后提供详细的解析，帮助你掌握这些关键知识点。

第一轮：基础构建与Web框架（音视频平台场景）

面试官：我们正在开发一个高并发的音视频内容社区，包括用户上传、转码和推荐功能。如果让你来搭建项目架构，你会选择哪些技术栈？

战五渣：当然是Spring Boot了！它的自动配置功能太强大了，省去了大量的XML配置工作，启动速度快且易于集成。

面试官：不错。那么你是更倾向于使用Maven还是Gradle？

战五渣：我通常选择Maven，

pom.xml

它的结构清晰，插件生态丰富，并且公司普遍采用，我也用习惯了。

面试官：如果需要支持实时弹幕推送呢？

战五渣：这……可以使用WebSocket！我在网络上看到，

@ServerEndpoint

只需添加相应的注解，就能实现长连接。

面试官：很好，你对此有了解。那么Thymeleaf和FreeMarker你熟悉吗？

战五渣：呃……我一般采用前后端分离的模式，直接返回JSON数据，HTML部分交给前端开发人员处理，所以没有太多涉及模板技术。

面试官：嗯，现代架构确实如此。不过了解这些总是有好处的。

第二轮：数据持久化与缓存（电商秒杀场景）

面试官：现在我们切换到电子商务领域。假设我们要开发一个商品秒杀系统，数据库将面临巨大压力，你会如何设计？

战五渣：首先我会使用Redis来缓存热门商品的信息，以减少对数据库的查询次数。

面试官：很好。那么在库存扣减时，如何确保不会发生超卖的情况？

战五渣：可以使用Lua脚本来保证操作的原子性，先检查库存再减少，一步完成。

面试官：不错。那么你常用的ORM框架是什么？

战五渣：Spring Data JPA，它可以非常方便地实现简单的CRUD操作，

findByStatusAndType

只需定义好方法名就能自动完成。

面试官：那对于复杂的SQL查询呢？

战五渣：这种情况下，JPA可能不够灵活，我倾向于使用原生的SQL语句或者换用MyBatis，在XML文件中编写SQL。

面试官：你也可以考虑将JPA与

@Query

注解结合使用，同时处理复杂的SQL查询。至于数据库连接池，你知道为什么HikariCP性能很高吗？

战五渣：因为它……是最快的？名字听起来就很强劲……

面试官：……（沉默两秒）你知道它号称“零开销”吗？

战五渣：啊？零……overhead？是不是说它没有额外的负担？

面试官：算了。我们继续下一题。

第三轮：微服务与AI智能系统（企业级AIGC平台）

面试官：现在我们要构建一个企业级别的AIGC内容生成平台，支持文档问答、智能客服和工作流自动化。你会如何设计这个平台？

战五渣：我会使用Spring Cloud进行微服务的划分，每个功能模块都可以独立部署。

面试官：很好。那么AI模型如何理解企业内部的文档内容呢？

战五渣：这个……可以让AI读取PDF和Word文件吗？

面试官：具体的技术方案是什么？

战五渣：呃……可以使用Apache POI来解析文件，然后将内容提供给大型语言模型。

面试官：这接近正确答案了。这是RAG（检索增强生成）技术的一个应用。首先对文档进行向量化处理，并存储在向量数据库中；当需要查询时，通过语义搜索找到相关信息，再交给LLM生成回答。

战五渣：哦！向量！我知道了，就是一组数字！

面试官：那么你了解哪些Embedding模型？

战五渣：OpenAI的吗？还有……Ollama可以在本地运行模型！

面试官：很好。MCP是什么意思？

战五渣：M……C……P？是不是……模型控制协议？

面试官：确切地说，是Model Context Protocol，用于标准化工具调用和上下文管理。那么Agentic RAG呢？

战五渣：啊？AI代理自己查找资料然后编写报告吗？

面试官：……有点意思。最后一个问题，如何防止AI生成的内容不准确或胡说八道？

战五渣：我知道！这种情况称为‘幻觉’（Hallucination）！我们可以加入规则过滤机制，或者让AI引用数据来源来提高准确性。

面试官：回答得很好。今天的面试就到这里，你可以先回去等通知了。

技术点与业务场景深度解析

1. 音视频平台的技术选型：
   • Spring Boot：快速搭建微服务框架，支持Netflix OSS或Spring Cloud Alibaba集成。
   • WebSocket：实现服务器端主动推送功能，适合弹幕、聊天和实时通知等场景。
   • Maven vs Gradle：Maven规范性强，Gradle更加灵活且性能更优，在Android项目中广泛使用。
2. 电商秒杀系统的设计要点：
   • Redis缓存：用于缓存热点数据，减轻数据库压力。
   • 库存扣减方案：
     • Lua脚本：保证操作的原子性。
     • 分布式锁（如Redisson）：处理并发请求中的库存问题。
     • 数据库乐观锁（通过version字段实现）：防止数据更新冲突。
   • HikariCP的优势：
     • 基于字节码优化的FastList技术。
     • ConcurrentBag机制减少锁竞争。
     • 零额外开销（zero-overhead）的设计理念，确保高性能表现。
3. AIGC平台的核心技术栈：

   技术	说明
   RAG（检索增强生成）	解决大型语言模型知识滞后问题的技术，通过先向量化文档、存储在向量数据库中，查询时利用语义搜索找到相关信息再由LLM生成答案。
   向量化（使用Embedding模型）	将文本转换为数学上的向量形式，便于计算和处理。
   向量数据库	专门用于存储和查询高维向量数据的数据库系统。

技术概述与应用场景

Milvus、Chroma、RedisSearch 支持高效的近似最近邻搜索，适用于大数据量下的快速查询。

Spring AI 是由Spring官方提供的AI框架，提供了统一的API接口以接入多种模型，简化了开发流程。

MCP (Model Context Protocol) 用于管理AI上下文和工具调用，确保了模型在不同环境下的高效运行。

Agentic RAG 是一种能够自主决策、检索、生成和验证的AI代理技术，增强了系统的智能化水平。

防幻觉策略 包括引用来源、置信度评分和规则引擎过滤等手段，有效提高了模型输出的质量和可靠性。

典型业务场景与技术组合

内容社区

在内容社区中，可以采用 Spring Boot + WebSocket + Redis + Kafka 的技术组合。这一方案能够高效处理实时通信和数据流。

电商秒杀

对于电商秒杀场景，推荐使用 Redis + Lua + HikariCP + Sentinel限流 的组合。这些工具和技术可以确保高并发下的系统稳定性和性能。

企业AIGC

在企业AIGC领域，建议采用 Spring AI + RAG + Chroma + Ollama + MCP + LangChain4j 的技术栈。这一组合能够全面支持从模型管理到内容生成的全流程。

总结

本文通过一种轻松愉快的对话形式，引导读者完成了一次完整的Java高级面试流程。文章涵盖了从传统的Web开发到前沿AI系统的全链路技术栈。强烈建议收藏并反复阅读，以真正理解每个技术背后的原因。

如果你正在准备大型公司的面试，不妨将这篇文章当作一次模拟考试，看看你能回答多少问题！

温馨提示

不要学习那些基础不牢的人。AI虽然很酷，但JVM、并发和MySQL仍然是你获取Offer的重要技能。