互联网大厂Java/Agent面试全栈攻略：从JVM到RAG的深度解析

2025年12月6日 互联网

一、JVM底层原理：从内存模型到性能调优

1.1 内存模型与垃圾回收机制
JVM内存模型是面试高频考点，需重点掌握堆（Heap）、方法区（Method Area）、栈（Stack）和元空间（Metaspace）的划分。例如，对象分配优先在Eden区完成，若空间不足则触发Minor GC；大对象直接进入老年代，通过-XX:PretenureSizeThreshold参数控制阈值。
垃圾回收算法方面，需对比标记-清除（Mark-Sweep）、复制（Copying）和标记-整理（Mark-Compact）的优缺点。例如，Serial GC适合单核CPU，而G1 GC通过分区（Region）实现可预测的停顿时间，适合大内存场景。面试中常问：

问题：如何选择合适的GC算法？
回答：根据应用场景，如低延迟需求选ZGC/Shenandoah，高吞吐量选Parallel GC，平衡型选G1。

1.2 类加载机制与双亲委派模型
类加载过程分为加载（Loading）、验证（Verification）、准备（Preparation）、解析（Resolution）和初始化（Initialization）五个阶段。双亲委派模型通过父加载器优先机制避免类冲突，但可通过自定义ClassLoader破坏（如Tomcat的WebAppClassLoader）。面试中常问：

问题：如何实现热部署？
回答：通过自定义类加载器隔离类版本，结合URLClassLoader.loadClass()动态加载新类。

二、Spring Boot核心机制：从自动配置到AOP

2.1 自动配置原理
Spring Boot通过spring-boot-autoconfigure模块实现自动配置，核心是@EnableAutoConfiguration注解和META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件。例如，当检测到DataSource类时，自动配置DataSourceAutoConfiguration。面试中常问：

问题：如何排除特定自动配置？
回答：使用@SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class})或配置spring.autoconfigure.exclude。

2.2 AOP与事务管理
AOP通过动态代理（JDK/CGLIB）实现横切关注点，如日志、事务。事务传播行为（Propagation）和隔离级别（Isolation）是重点。例如，@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED, isolation = Isolation.READ_COMMITTED)表示在现有事务中执行，隔离级别为读已提交。面试中常问：

问题：事务失效的常见原因？
回答：自调用（代理失效）、非public方法、异常未捕获（需抛出RuntimeException）。

三、微服务架构：从Spring Cloud到分布式事务

3.1 服务注册与发现
Eureka、Nacos和Consul是主流注册中心。Nacos支持AP（可用性优先）和CP（一致性优先）模式切换，适合不同场景。面试中常问：

问题：如何实现服务降级？
回答：通过Hystrix或Sentinel的熔断机制，结合@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackMethod")。

3.2 分布式事务解决方案
Seata、TCC和本地消息表是常见方案。Seata通过AT模式（自动生成回滚日志）简化开发，但需数据库支持全局锁。面试中常问：

问题：如何保证最终一致性？
回答：结合消息队列（如RocketMQ）和事务消息，确保操作顺序执行。

四、RAG技术：从检索增强到Agent实践

4.1 RAG核心流程
RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过检索外部知识增强LLM输出，流程包括：

  1. 文档切分：使用LangChain的TextSplitter按章节或段落分割。
  2. 向量嵌入：通过SentenceTransformers将文本转为向量。
  3. 相似度检索：使用FAISS或Milvus快速查找Top-K相似片段。
  4. 上下文注入：将检索结果拼接到Prompt中。

面试中常问：

问题：如何优化RAG的准确率？
回答：通过多轮检索（Re-ranking）、混合检索（关键词+向量）和Prompt工程（如"结合以下背景信息回答："）。

4.2 Agent设计模式
Agent需具备规划（Plan）、执行（Act）和反思（Reflect）能力。例如，使用ReAct框架通过工具调用（如search_api）和思维链（Chain-of-Thought）逐步解决问题。面试中常问：

问题：如何设计一个旅游规划Agent？
回答：
```python
from langchain.agents import Tool, AgentExecutor
from langchain.utilities import WikipediaAPIWrapper

tools = [
Tool(
name=”Search”,
func=WikipediaAPIWrapper().run,
description=”搜索景点信息”
)
]
agent = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
agent=…, # 预训练Agent
tools=tools
)
agent.run(“规划北京三日游，包含故宫和长城”)
```

五、面试实战建议

  1. 项目经验提炼：用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述技术方案，如“通过G1 GC将系统停顿时间从200ms降至50ms”。
  2. 代码手写准备：重点练习单例模式（双重检查锁）、线程池配置（ThreadPoolExecutor参数）和SQL优化（索引设计）。
  3. 系统设计思维：从高可用（熔断、限流）、可扩展（分库分表）和安全性（鉴权、加密）角度展开。

互联网大厂Java/Agent面试注重技术深度与系统思维，通过掌握JVM调优、Spring Boot机制、微服务治理和RAG技术，结合实战项目经验，可显著提升通过率。建议读者持续关注开源社区（如Spring Cloud Alibaba、LangChain）的最新动态，保持技术敏感度。

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