互联网大厂Java面试故事：谢飞机的智慧医疗微服务、消息队列与AI实战全解

故事场景设定

谢飞机来到一家智慧医疗互联网大厂，面试后端Java开发岗位。面试内容围绕智慧医疗平台的微服务架构、消息队列、缓存、AI智能问诊等实际业务展开。面试官专业严厉，谢飞机风趣幽默，时而靠谱时而跑偏。

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第一轮：医疗预约系统与微服务基础

面试官：

1. 智慧医疗预约系统，如何用Spring Boot与Spring Cloud实现挂号和问诊微服务？
2. 如何用Redis缓存挂号数据，避免高峰时段数据库压力过大？
3. 医疗服务的接口安全，Spring Security和JWT如何配合实现？

谢飞机：

1. Spring Boot建微服务，Spring Cloud注册发现，挂号、问诊各自单独服务，互不影响。
2. Redis存挂号数据，先查缓存，没命中再查数据库，高峰可以设置短过期时间。
3. Spring Security拦截接口，JWT发令牌，接口校验令牌。

面试官（认可）： 微服务拆分思路和安全机制都不错，缓存策略也很合理。

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第二轮：消息流转与业务解耦

面试官：

1. 挂号成功后，如何用Kafka实现消息通知与异步处理挂号数据？
2. Kafka消息处理失败该如何保证消息不会丢失？
3. 微服务间如何用OpenFeign进行通信？
4. 面临高并发，如何用Resilience4j保护重要服务？

谢飞机：

1. Kafka发消息，挂号完成通知其他服务，大家都能消费。
2. Kafka有副本，有日志，消息失败可以重试或者丢到死信队列。
3. OpenFeign写接口，像本地方法一样远程调别的微服务。
4. Resilience4j加熔断限流，具体细节不太清楚。

面试官（鼓励）： 消息解耦和可靠性理解不错，容错可以多学习。

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第三轮：AI智能问诊与系统运维

面试官：

1. 智能问诊接入AI服务，如何用Elasticsearch做病例相似度检索？
2. 如何用Prometheus和Grafana监控医疗微服务健康？
3. Jenkins和Docker在智慧医疗平台上线流程中怎么配合？
4. 聊天会话内存和Agentic RAG在智能问诊场景里怎么用？

谢飞机：

1. Elasticsearch查病例、查相似问诊都快，可以聚合统计。
2. Prometheus拉指标，Grafana画图报警。
3. Jenkins打包Docker镜像，自动部署到服务器。
4. 聊天会话内存让AI记住用户提问，Agent RAG让AI更聪明，具体怎么用……还得看代码。

面试官（微笑）： 主要技术点都答到了，细节部分可以再学习。今天面试结束，等我们通知。

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技术与业务场景详解

1. Spring Boot/Spring Cloud微服务架构

• Spring Boot快速开发各类微服务；Spring Cloud提供注册中心、配置中心和负载均衡，方便医疗挂号、问诊等多业务拆分和独立扩展。

2. Redis缓存高并发挂号数据

• 挂号数据高并发场景下，先查Redis缓存，未命中再查数据库。高峰期可采用短过期策略，减少数据库访问压力。

3. Spring Security+JWT接口安全

• Spring Security负责接口访问控制，JWT令牌实现无状态认证，保护医疗数据安全。

4. Kafka异步消息与可靠性

• Kafka高吞吐，支持消息异步通知。持久化日志和副本机制保证消息可靠，失败可重试或丢到死信队列。

5. OpenFeign微服务通信

• OpenFeign声明式HTTP客户端，简化微服务间REST调用。

6. Resilience4j服务稳定性

• 提供熔断、限流等机制，防止流量过大时重要服务被拖垮。

7. Elasticsearch病例相似度检索

• 存储和检索海量病例数据，结合AI模型实现相似病例、智能问诊推荐。

8. Prometheus+Grafana运维监控

• Prometheus采集服务运行指标，Grafana可视化展示并设置自动报警，保障平台稳定。

9. Jenkins+Docker上线

• Jenkins自动化构建测试，Docker容器化部署，实现高效、安全上线。

10. 聊天会话内存与Agentic RAG

• 聊天会话内存提升问诊体验，Agentic RAG让智能问诊AI理解上下文、实现知识增强。

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总结

本故事以智慧医疗场景为主线，涵盖微服务拆分、缓存、消息队列、AI智能问诊、全链路监控及自动化上线等主流Java技术与业务实践。通过谢飞机的风趣答问，帮助初学者梳理大厂面试核心知识。