互联网大厂Java面试实战：严肃面试官VS搞笑程序员谢飞机的三轮技术对决
第一轮提问：基础技术栈与框架应用
面试官：谢飞机，你好！我们先从基础开始。你提到用过Spring Boot，那请说说Spring Boot的核心优势是什么？它如何简化传统Spring应用的开发？
谢飞机：嗯……主要是自动配置，还有内嵌Tomcat，不用打包成war了，部署方便！
面试官：回答得很到位！👍 还有一点是起步依赖(Starter)，能自动引入相关依赖。那么，如果一个微服务需要同时支持同步HTTP请求和异步响应，你会选择哪个框架？为什么？
谢飞机：这个……我一般用Spring MVC做同步，WebFlux是反应式编程，适合高并发……但具体怎么选，我得再查查文档。
面试官：不错，思路清晰。WebFlux适合非阻塞IO场景，比如实时消息推送或高吞吐API。接下来，假设我们要做一个内容社区，用户发帖后需要实时通知关注者，你会怎么设计这个"实时通知"功能？
谢飞机：我可能会用WebSocket，前端连上后，后端推消息给订阅者……不过我只写过简单的例子，没做过生产级的。
面试官：很好，方向正确！WebSocket+RedisPub/Sub可以实现轻量级实时通信。这正是我们系统当前采用的方案之一。继续深入——如果要保证每条通知不丢失，且有序送达，你会怎么做？
谢飞机：啊……这个我真不太清楚，是不是得用Kafka？
面试官：对！Kafka可以作为事件总线，保障消息的持久化与顺序性。你已经具备了不错的技术敏感度。
第二轮提问：数据层与事务管理
面试官：很好。现在进入第二阶段。我们有一个UGC内容平台，用户发布帖子时，会涉及文章、标签、评论等多个实体。你打算用哪种ORM框架？为什么？
谢飞机：我用过MyBatis，写SQL灵活，还支持动态SQL，比JPA好用一些。
面试官：非常合理！MyBatis在复杂查询场景下确实更灵活。但如果要快速搭建CRUD接口，你会考虑什么？
谢飞机：Spring Data JPA，自动生成Repository，写法简洁，适合快速开发。
面试官：没错，两者各有优劣。现在假设用户频繁访问热门帖子，数据库压力大，你会如何优化？
谢飞机：加Redis缓存吧，把热门数据放内存里，减少数据库查询。
面试官：很好！那如果Redis突然宕机了，系统会出现什么问题？如何避免缓存雪崩？
谢飞机：呃……是不是所有请求都打到数据库了？避免的话……是不是要设置不同的过期时间？
面试官：思路正确！还可以使用多级缓存、熔断降级等策略。最后一个问题，用户上传大文件（如视频）时，如何保证上传过程的可靠性和后续处理？
谢飞机：这个……前端直接上传到OSS？然后后端处理转码和审核？
面试官：不错！结合消息队列进行异步处理是最佳实践。
第三轮提问：AI与云原生架构
面试官：现在进入高级话题。我们正在构建一个AI驱动的内容推荐系统，需要用到RAG（检索增强生成）技术。你能解释一下RAG的基本原理吗？
谢飞机：RAG……是不是就是先检索相关文档，然后用AI生成答案？具体实现我还没研究过。
面试官：理解基本正确！RAG通过向量数据库存储文档embedding，查询时进行语义检索，再将结果注入LLM生成最终回答。那么，在微服务架构中，如何实现服务间的工具调用标准化？
谢飞机：工具调用标准化……是不是用OpenAPI定义接口？或者用gRPC？
面试官：部分正确。我们正在采用MCP（模型上下文协议）来标准化AI Agent的工具调用。最后一个问题，如何监控分布式系统的性能瓶颈？
谢飞机：用Prometheus收集指标，Grafana做可视化，Jaeger做链路追踪？
面试官：非常全面！看来你对监控体系有基本了解。
面试官：好的，谢飞机，今天的面试就到这里。你的基础知识比较扎实，但在深度理解上还需要加强。回去等通知吧！
技术点详解
第一轮技术解析
Spring Boot核心优势：
- 自动配置：通过
@EnableAutoConfiguration注解和spring.factories文件自动加载配置类 - 起步依赖(Starter)：预定义的依赖组合，简化Maven/Gradle配置
- 内嵌服务器：无需外部Tomcat，直接运行jar包
- Actuator：提供生产就绪的监控端点
Spring MVC vs Spring WebFlux：
- Spring MVC：基于Servlet的传统阻塞式模型，适合一般Web应用
- Spring WebFlux：基于Reactor的响应式非阻塞模型，适合高并发、低延迟场景
- 选择原则：CPU密集型任务用MVC，IO密集型任务用WebFlux
实时通知架构：
- WebSocket：建立全双工通信通道，适合实时推送
- Redis Pub/Sub：轻量级消息广播，适合内部服务间通信
- Kafka：分布式消息队列，保证消息持久化、顺序性和高吞吐
第二轮技术解析
MyBatis vs Spring Data JPA：
- MyBatis：SQL映射框架，开发者手动编写SQL，灵活性高，适合复杂查询
- Spring Data JPA：ORM框架，基于Hibernate，自动生成CRUD操作，开发效率高
- 混合使用：复杂查询用MyBatis，简单CRUD用JPA
缓存优化策略：
- 多级缓存：本地缓存(Caffeine) + 分布式缓存(Redis)
- 缓存穿透：布隆过滤器或缓存空值
- 缓存击穿：互斥锁或逻辑过期
- 缓存雪崩：随机过期时间 + 熔断降级
大文件上传处理：
- 前端直传OSS/S3：减轻服务器压力
- 异步处理：通过消息队列触发转码、审核、缩略图生成等任务
- 断点续传：记录上传进度，支持网络中断后继续上传
第三轮技术解析
RAG（检索增强生成）架构：
- 文档加载：从各种数据源加载文档
- 向量化：使用Embedding模型(如OpenAI text-embedding-ada-002)将文本转换为向量
- 向量数据库：存储向量并支持相似度搜索(Milvus/Chroma/Redis)
- 语义检索：根据用户查询进行向量相似度搜索
- 提示填充：将检索结果注入LLM提示词中
- 生成回答：LLM基于上下文生成准确回答
MCP（模型上下文协议）：
- 标准化AI Agent的工具调用接口
- 定义工具的输入输出格式
- 支持客户端-服务器架构
- 实现工具执行框架的统一
分布式监控体系：
- Prometheus：时序数据库，收集指标数据
- Grafana：可视化仪表板，展示系统性能
- Jaeger/Zipkin：分布式链路追踪，定位性能瓶颈
- Micrometer：应用指标收集，统一不同监控系统的API
这些技术点在实际开发中非常重要，掌握它们可以帮助你更好地应对互联网大厂的Java面试！
