Java大厂面试真题：从Spring Boot到AI微服务的三轮技术拷问 - 实践

面试现场：战五渣勇闯互联网大厂

面试官（推了推眼镜，面无表情）：请进。

战五渣（手抖着递上简历，笑得比哭还难看）：您好！我是来面试Java开发岗的，三年经验，精通Hello World！

---

第一轮：基础不牢，地动山摇

面试官：我们先聊聊项目。你用过Spring Boot吗？

战五渣：当然！我天天用！启动类加@SpringBootApplication，自动配置全搞定，贼快！

面试官（点头）：不错。那若是我想自定义一个Starter，该怎么做？

战五渣：呃……新建个Maven项目？名字叫spring-boot-starter-xxx？然后……打成jar包？

面试官：还许可。知道自动配置原理吗？

战五渣：哦！是META-INF/spring.factories！我在网上抄过！

面试官：嗯，基本功还行。HikariCP了解吗？

战五渣：了解了解！它是最快的数据库连接池，没有之一！我们项目里配置了maximumPoolSize=20！

面试官：为什么快？

战五渣：因为……它用了FastList？我记得该名字很帅！

面试官（微微一笑）：算你答对一半。继续。

---

第二轮：微服务与中间件，晕头转向

面试官：你们体系用微服务架构？怎么保证服务间调用的稳定性？

战五渣：我们用了OpenFeign，还有Resilience4j做熔断降级！

面试官：具体说说Resilience4j的配置。

战五渣：啊？就是……加个注解，比如@CircuitBreaker(name = "backendA")，然后配个yml文件……里面写失败率超过50%就打开熔断器……

面试官：缓存方面呢？Redis用在哪些场景？

战五渣：登录用Redis存token！还有商品详情页也缓存了，避免查数据库！

面试官：缓存穿透怎么解决？

战五渣：呃……我们不让用户乱请求？

面试官：……

战五渣（急中生智）：哦！布隆过滤器！听说过！

面试官：那你用过吗？

战五渣：这……准备用！

---

第三轮：AI时代，一脸懵逼

面试官：现在我们在做智能客服系统，用到了RAG和向量数据库。你怎么理解RAG？

战五渣：RAG？是……检索增强生成？就是把文档扔进去，然后AI回答疑问？

面试官什么？就是：对。那Embedding模型的作用

战五渣：就是……把文字变成数字？向量？

面试官用户提问出现“AI幻觉”，你怎么处理？就是：若

战五渣：幻觉？让AI多睡觉？

面试官（皱眉）：……

战五渣：啊！我知道！加个验证环节！让AI引用来源！

面试官（看了看表）：今天就到这里。你的表现……很有特点。回去等通知吧。

战五渣（激动）：有戏！有戏！

---

【答案详解】—— 小白也能学会的技能点

第一轮解析

1. Spring Boot Starter原理：

   • 自定义Starter需包含autoconfigure模块（核心逻辑）和starter模块（依赖管理）。
   • META-INF/spring.factories中通过org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration注册自动配置类。
   • 现代Spring Boot已支持META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports。

2. HikariCP高性能原因：

   • 运用FIFO队列优化连接获取。
   • 通过ConcurrentBag减少锁竞争。
   • 预编译语句缓存、连接泄漏检测等机制。

第二轮解析

1. Resilience4j熔断配备：

   resilience4j.circuitbreaker:
     instances:
       backendA:
         failureRateThreshold: 50
         waitDurationInOpenState: 50s
         slidingWindowSize: 10

   结合@CircuitBreaker注解使用，保护下游服务。

2. 缓存穿透解决方案：

   • 布隆过滤器：快速判断key是否存在，避免无效查询。
   • 缓存空值：对不存在的信息也缓存短暂时间。
   • 参数校验：前端+后端双重校验合法性。

第三轮解析

1. RAG（检索增强生成）：

   • 流程：用户提问 → 向量化 → 向量数据库语义检索 → 获取相关文档片段 → 拼接提示词 → 大模型生成答案。
   • 优势：减少幻觉，提升回答准确性。

2. Embedding模型：

   • 如OpenAI text-embedding-ada-002，将文本映射为高维向量，语义相近则向量距离近。
   • 用于计算相似度，支撑语义搜索。

3. 应对AI幻觉：

   • 来源引用：要求模型回答时标注信息出处。
   • 置信度过滤：低置信度结果转人工。
   • 后验证机制：用小模型验证大模型输出。

---

结尾彩蛋： 战五渣回到家，收到短信："感谢参与面试，您的能力与岗位匹配度较高，但因【学历非全日制】遗憾无法录用。" 战五渣怒摔手机："我特么连本科都不是！"

（完）