维度 | 考察点 || 基础能力 | Spring Boot、REST、数据库操作 || 架构思维 | 微服务拆分、缓存策略、消息队列 || 安全意识 | JWT/OAuth2、权限控制 || 新技术敏感度 | RAG、向量数据库、AI工程化 || 系统设计能力 | 高并发、容错、扩展性 |📌学习建议掌握Spring生态核心组件动手搭建一个RAG Demo（可用Ollama + Chroma +

本次面试围绕“音视频+UGC+AIGC”三位一体场景展开，层层递进地考察了Java工程师在现代互联网架构中的综合能力。不仅要掌握传统技术栈，还需紧跟AI趋势，理解Agentic RAG、向量数据库、Embedding模型等前沿概念。

维度 | 考察点 || 基础能力 | Spring Boot、REST、数据库操作 || 架构思维 | 微服务拆分、缓存策略、消息队列 || 安全意识 | JWT/OAuth2、权限控制 || 新技术敏感度 | RAG、向量数据库、AI工程化 || 系统设计能力 | 高并发、容错、扩展性 |📌学习建议掌握Spring生态核心组件动手搭建一个RAG Demo（可用Ollama + Chroma +

基础扎实：JVM、集合、多线程、GC 必须滚瓜烂熟。框架原理：Spring Boot 自动装配、Spring MVC 请求流程、MyBatis 插件机制。分布式能力：CAP、分布式事务（Seata）、注册中心（Nacos/Eureka）、网关（Gateway）。新技术敏感度：关注 Spring AI、Quarkus、GraalVM、RAG、Agent 等趋势。表达清晰：不要只会背八股，要学会结合业

用户输入提示词 → 触发AI生成图文 → 异步处理 → 存储结果 → 支持语义化搜索核心挑战：响应延迟、系统解耦、语义理解、结果可信这场面试不仅考察了候选人的Java基本功，更重要的是检验其在现代云原生+AI融合系统中的架构思维能力。从同步阻塞到异步解耦，从关键字匹配到语义搜索，体现了技术演进的真实路径。如何合理选用技术栈应对业务需求消息队列在高并发场景下的关键作用AI工程化落地的核心挑战与解决方

Spring Boot + Spring MVC + MyBatis Plus，数据库用 MySQL，前端走 REST API！哦不对，Hystrix 已经停更了……：用 Spring Cloud Alibaba，注册中心搞个 Nacos，然后用 OpenFeign 做服务调用！：假设我们现在做一个内容社区平台（UGC），用户可以发布图文动态。：Redis 可以存向量？我听说 Chroma 轻量…

AIAgent（人工智能代理）是具备理解、规划和执行能力的智能体，被视为实现通用人工智能的重要路径。其核心由六大模块组成：感知模块获取信息，记忆模块存储经验，规划模块拆解任务，推理引擎进行决策，工具使用调用外部资源，行动模块执行具体操作。通过模块协同，AIAgent能像人类助理一样自主完成复杂任务，从"回答问题"升级为"解决问题"，展现了超越对话模型的智能潜

选择排序，算法界的“老古董”，却依然在小规模数据和内存受限的舞台上大放异彩！它像整理书架一样，每次精准挑选最小元素归位，简单粗暴却效率恒定（O(n²)）。虽不及现代算法高效，但其直观的逻辑和极低的空间开销（O(1)）使其成为教学和嵌入式开发的“常青树”。

本文通过一场生动的面试对话，串联了从基础Web开发到前沿AI应用的完整技术链路。希望读者不仅能学到知识点，更能理解它们在真实业务场景中的价值和衔接关系。记住，扎实的基础是根本，而拥抱变化、持续学习新技术，才是程序员进阶的永恒主题。

能力维度 | 考察点 || 基础编码 | Java语法、集合、多线程、JVM内存模型 || 框架掌握 | Spring Boot 自动装配、AOP、事务管理 || 分布式 | 微服务拆分、CAP理论、注册中心、网关 || 中间件 | Kafka/RabbitMQ、Redis缓存穿透/雪崩/击穿 || 数据一致性 | 分布式事务、幂等设计、补偿机制 || 系统设计 | 高并发、高可用、可扩展性 ||