Java全栈面试实录：Spring Boot与AI大模型的技术突围之路

一、面试背景：互联网大厂的技术迭代需求

在AI大模型与云原生技术深度融合的背景下，互联网大厂对Java全栈工程师的要求已从传统的后端开发扩展至全链路技术能力。本次面试的岗位为”Java全栈架构师”，要求候选人同时具备Spring Boot微服务开发经验、AI模型集成能力，以及跨端技术栈的协同设计能力。

1.1 技术栈要求拆解

核心框架：Spring Boot 3.0+、Spring Cloud Alibaba
AI集成：LLM模型调用、向量数据库、Prompt Engineering
扩展能力：Kubernetes部署、前端Vue3/React、移动端Flutter
软技能：高并发系统设计、技术方案选型能力

二、Spring Boot核心原理深度考察

面试官首先通过代码重构题考察候选人对Spring Boot底层机制的理解。

2.1 循环依赖问题实战

题目：在Spring Boot启动过程中，如何解决A依赖B、B又依赖A的循环依赖问题？

候选人回答：

// 示例：通过@Lazy注解解决循环依赖
@Service
public class ServiceA {
    private final ServiceB serviceB;
    @Autowired
    public ServiceA(@Lazy ServiceB serviceB) { // 延迟初始化
        this.serviceB = serviceB;
    }
}

技术解析：

三级缓存机制：SingletonObjects→EarlySingletonObjects→SingletonFactories
构造器注入无法解决循环依赖，需改用setter/字段注入
实际生产中应通过架构设计避免循环依赖（如引入中间服务层）

2.2 WebFlux响应式编程对比

面试官追问：何时选择WebFlux替代Spring MVC？
回答要点：

当QPS超过5000且存在大量IO等待时
需要与MongoDB、Redis等响应式存储集成时
微服务间调用链较长需减少线程切换时

三、AI大模型集成技术挑战

面试第二阶段聚焦AI工程化能力，考察候选人将LLM模型融入现有Java体系的技术方案。

3.1 模型服务化架构设计

最佳实践：

// 使用OpenAI Java SDK示例
OpenAIApi openAIApi = new OpenAIApi(new ApiClient(
    new Configuration().setApiKey("sk-xxx")));
ChatCompletionRequest request = ChatCompletionRequest.builder()
    .model("gpt-3.5-turbo")
    .messages(List.of(new ChatMessage("user", "解释Spring AOP原理")))
    .build();
ChatCompletionResponse response = openAIApi.createChatCompletion(request);

3.2 向量数据库集成方案

关键技术点：

嵌入模型选择：BGE-small vs. text-embedding-ada-002
索引构建策略：HNSW算法参数调优（efConstruction=40）
查询优化：混合检索（语义+关键词）

生产环境建议：

// Milvus客户端示例
MilvusServiceClient client = new MilvusServiceClient(
    ConnectParam.newBuilder()
        .withHost("milvus.example.com")
        .withPort(19530)
        .build());
InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
    .withCollectionName("spring_docs")
    .withFields(new FloatVectorField("embedding", vectors))
    .build();

四、高并发系统设计实战

面试压轴题要求设计一个支持百万级QPS的订单系统，需融合Spring Boot与AI能力。

4.1 分层架构设计

┌───────────────┐    ┌───────────────┐    ┌───────────────┐
│   API网关     │──→│  订单服务集群  │──→│  AI风控服务   │
└───────────────┘    └───────────────┘    └───────────────┘
       ↑                     ↑                     ↑
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Redis集群（缓存+分布式锁）               │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

4.2 关键技术实现

限流策略：Sentinel + 令牌桶算法
```java
// Sentinel配置示例
@Bean
public SentinelResourceAspect sentinelResourceAspect() {
return new SentinelResourceAspect();
}

@GetMapping(“/order”)
@SentinelResource(value = “createOrder”,
blockHandler = “handleBlock”)
public Result createOrder() {
// 业务逻辑
}

- **AI风控集成**：实时调用大模型进行异常检测
```java
public boolean detectFraud(Order order) {
    String prompt = String.format(
        "分析以下订单是否异常：%s。输出JSON格式结果：{\"isFraud\":boolean}",
        order.toJson());
    ChatCompletionResponse response = openAIApi.createChatCompletion(
        new ChatCompletionRequest.Builder()
            .model("gpt-4-turbo")
            .messages(List.of(new ChatMessage("user", prompt)))
            .build());
    // 解析JSON响应
    return parseFraudResult(response);
}

五、面试总结与备考建议

5.1 技术能力矩阵要求

能力维度	考察重点	备考建议
框架深度	Spring Boot启动流程、AOP原理	阅读源码，实现自定义Starter
AI集成能力	模型调用优化、向量检索效率	实践LangChain4j框架
系统设计	分布式事务、容灾方案	学习DDD领域驱动设计
编码规范	代码可维护性、异常处理	参与开源项目，学习优秀代码

5.2 面试技巧提升

STAR法则应用：在描述项目经验时，强调Situation-Task-Action-Result
技术深度展示：对熟悉的技术点准备3个不同层次的解释（原理级/实现级/应用级）
现场编程准备：熟悉LeetCode中等难度题目，重点练习链表、树、动态规划类型

5.3 持续学习路径

AI方向：学习LangChain4j、LlamaIndex等Java AI框架
云原生：掌握Kubernetes Java客户端操作、Spring Cloud Kubernetes集成
性能优化：深入理解JVM调优、GC日志分析、Arthas诊断工具

本次面试实录揭示，互联网大厂对Java全栈工程师的要求已从”技术实现者”转变为”技术整合者”。候选人需要同时具备扎实的框架基础、AI工程化能力，以及系统架构设计思维。建议求职者通过实际项目积累经验，例如使用Spring Boot开发带AI功能的CRUD系统，或参与开源AI项目的Java实现，以提升综合竞争力。