面试现场：互联网大厂Java岗，谢飞机登场

面试官：请进。

谢飞机：（推门撞到墙）哎哟！对不起对不起，太紧张了，我就是那个……精通全栈、熟悉中台、拥抱云原生的谢飞机！

面试官：（面无表情）坐吧。我们开始。

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🟢 第一轮：基础与Web框架 · 内容社区UGC场景

Q1：你在做一个内容社区平台，用户发布图文动态，用Spring Boot怎么快速搭建项目？依赖怎么选？

谢飞机：这个我会！用Spring Initializr生成项目，加Web、JPA、MySQL Driver、Lombok就行！还可以加上Thymeleaf做管理后台！

面试官：不错，那如果要支持RESTful API返回JSON，控制器上用哪个注解？

谢飞机：@RestController！等价于@Controller + @ResponseBody，自动序列化成JSON！

面试官：如果想统一处理所有异常，比如用户提交非法数据，怎么做？

谢飞机：用@ControllerAdvice和@ExceptionHandler！可以全局捕获异常，返回标准错误码！

面试官：很好。那模板引擎你提到了Thymeleaf，它和JSP比有什么优势？

谢飞机：呃……Thymeleaf是HTML模板，能直接在浏览器预览，不像JSP必须部署才能看……而且更安全，支持自然模板……（小声）反正我们公司不用JSP……

面试官：还行。第一轮通过。

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🟡 第二轮：数据库与微服务 · 电商秒杀场景

Q1：现在要做一个电商秒杀系统，商品库存要防超卖，你怎么设计？

谢飞机：用Redis缓存库存，扣减时用DECR原子操作！还能加Lua脚本保证一致性！

面试官：数据库最终也要更新，如何保证Redis和DB一致？

谢飞机：呃……先更新DB再删缓存？还是先删缓存再更新DB？我记得有个叫“Cache-Aside”的模式……但并发时可能出问题……

面试官：那你有没有考虑过分布式锁？用什么实现？

谢飞机：可以用Redis的SETNX！或者……ZooKeeper？不过我们项目没用过，都是单机部署……

面试官：如果用Spring Cloud构建微服务，订单、库存、支付拆成三个服务，怎么调用？

谢飞机：用OpenFeign！接口上加@FeignClient就能远程调用！超时熔断可以用Resilience4j！

面试官：如果服务注册中心挂了，Feign还能调通吗？

谢飞机：啊？那不就……调不了了？除非本地有缓存……（挠头）应该不会挂吧……

面试官：……第二轮勉强通过。

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🔴 第三轮：AI与高阶架构 · 企业级AIGC智能客服系统

Q1：现在要做一个基于RAG的企业文档问答系统，用户上传PDF/Word，提问能精准回答，怎么设计？

谢飞机：先把文档切片，然后用Embedding模型转成向量，存到向量数据库……比如Milvus！查询时也转成向量，语义搜索最相似的片段！

面试官：用哪个Embedding模型？本地还是调API？

谢飞机：可以用Ollama跑本地BGE模型！或者调OpenAI的text-embedding-ada-002……但我们公司用的是百度AI……

面试官：如何防止AI胡说八道，也就是“幻觉”（Hallucination）？

谢飞机：呃……可以让它只根据检索到的文档回答？不准自由发挥？

面试官：这叫“约束式生成”。那如果要让AI调用外部工具，比如查订单、发短信，怎么设计？

谢飞机：嗯……可以让AI输出一个JSON，说明要调哪个接口……然后后端解析执行？

面试官：这其实是“Tool Calling”机制。Spring AI支持吗？

谢飞机：Spring AI？听说过……但没用过……我们用的是自研框架……

面试官：最后一个问题：Agentic RAG 和传统RAG区别是什么？

谢飞机：Agentic……是不是有代理的意思？可能……能自己决策？比如先查文档A，再查文档B？（眼神飘忽）听起来很高级……

面试官：……

面试官：好了，今天的面试就到这里。你的知识广度还可以，深度有待加强。回去等通知吧。

谢飞机：（起身撞翻椅子）谢谢！我回去一定好好学习！等你们电话！

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💡 答案详解与技术复盘

场景一：内容社区UGC平台（Spring Boot + REST + Thymeleaf）

• 技术点：Spring Boot 快速搭建项目，通过起步依赖（Starter）简化配置。
• RESTful API：使用 @RestController 返回 JSON，配合 Jackson 自动序列化。
• 全局异常处理：@ControllerAdvice + @ExceptionHandler 统一返回错误码，提升API规范性。
• 模板引擎对比：
  • Thymeleaf：天然支持HTML原型，前后端可独立开发，安全性高。
  • JSP：需Servlet容器支持，无法静态预览，已被Spring官方不推荐用于Boot项目。

✅ 学习建议：掌握Spring Boot核心注解与自动配置原理，理解REST设计规范。

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场景二：电商秒杀系统（Redis + 分布式锁 + 微服务）

• 库存防超卖：Redis 的 DECR 命令是原子操作，适合高并发扣减。
• 缓存一致性：常用策略有：
  • Cache-Aside Pattern：先读缓存，未命中读DB，写时先更新DB再删除缓存（延迟双删）。
  • 存在并发风险，可用消息队列异步补偿。
• 分布式锁：
  • Redis：SETNX + EXPIRE，注意锁释放的原子性（Lua脚本）。
  • ZooKeeper：基于ZNode临时节点，可靠性高但性能略低。
• 微服务通信：
  • OpenFeign：声明式HTTP客户端，集成Ribbon负载均衡。
  • 服务注册中心（如Eureka/Nacos）故障时，Feign默认无法调用，可通过本地缓存或降级策略缓解。

✅ 学习建议：深入理解CAP理论，掌握Redis分布式锁实现与微服务容错机制。

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场景三：AIGC企业智能客服（RAG + 向量数据库 + Tool Calling）

• RAG（检索增强生成）：
  • 流程：文档加载 → 文本切片 → Embedding向量化 → 存入向量数据库 → 查询时语义匹配 → 注入Prompt生成答案。
  • 优势：减少幻觉，答案有据可依。
• Embedding模型：
  • OpenAI、BAAI（BGE）、M3E等，可本地部署（Ollama）或调用API。
• 向量数据库：Milvus、Chroma、Redis Stack 支持向量索引与相似度搜索。
• Tool Calling：
  • AI模型输出结构化指令（如JSON），描述要调用的工具及参数，由执行器调用真实API。
  • Spring AI 提供 FunctionCalling 支持，可对接OpenAI、Azure等。
• Agentic RAG：
  • 传统RAG：单次检索 → 生成答案。
  • Agentic RAG：AI作为“代理”，可自主决策多步操作，如：检索 → 验证 → 调用API → 再检索 → 最终回答。
  • 支持复杂工作流，适用于企业级智能系统。

✅ 学习建议：掌握LangChain/Spring AI基础，理解AI系统中的提示工程、上下文管理与工具集成。

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总结

本次面试覆盖了Java工程师从基础到高阶的核心技术栈，结合真实业务场景层层递进：

• 初级：Spring Boot + Web开发
• 中级：微服务 + 分布式 + 缓存
• 高级：AI + RAG + Agentic系统

谢飞机虽然有些“水”，但也反映出很多开发者的真实状态：广而不深。建议大家在掌握主流框架的同时，深入理解底层原理与复杂场景设计。

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🎯 给求职者的建议：

• 面试不是背八股，而是展示解决问题的能力。
• 遇到不会的问题，诚实承认 + 表达思考方向，比瞎编强百倍。
• AI时代，Java工程师也要懂Prompt、向量化、RAG，否则容易被淘汰。