Java大厂面试攻略：Spring Boot到AI微服务的深度技术解析

2025年12月6日 互联网

第一轮：Spring Boot核心机制与最佳实践

1. 自动配置原理深度解析
Spring Boot的自动配置通过@EnableAutoConfiguration注解触发，依赖spring-boot-autoconfigure模块中的META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件。面试中常问及如何自定义Starter： 

  1. // 示例：自定义Starter的自动配置类
  2. @Configuration
  3. @ConditionalOnClass(MyService.class)
  4. @EnableConfigurationProperties(MyProperties.class)
  5. public class MyAutoConfiguration {
  6.     @Bean
  7.     @ConditionalOnMissingBean
  8.     public MyService myService(MyProperties properties) {
  9.         return new MyService(properties.getPrefix());
  10.     }
  11. }

关键点在于@Conditional系列注解的使用，通过条件判断决定是否加载Bean。例如@ConditionalOnProperty可根据配置文件中的参数控制Bean的创建。

2. 嵌入式容器与性能调优
Tomcat/Jetty的线程池配置直接影响QPS。以Tomcat为例，server.tomcat.max-threads默认200，但高并发场景下需结合accept-count（等待队列长度）和connection-timeout调整。实际案例中，某电商系统通过将max-threads提升至500，同时设置accept-count=1000，使TPS从1200提升至2800。

3. Actuator监控与安全加固
默认暴露的/actuator/health、/actuator/info需通过management.endpoints.web.exposure.include配置，敏感端点如/actuator/env应禁用。安全加固需结合Spring Security： 

  1. @Configuration
  2. public class ActuatorSecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
  3.     @Override
  4.     protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
  5.         http.authorizeRequests()
  6.             .antMatchers("/actuator/health").permitAll()
  7.             .antMatchers("/actuator/**").hasRole("ADMIN")
  8.             .anyRequest().authenticated();
  9.     }
  10. }

第二轮：微服务架构设计与治理

1. 服务注册与发现的选型对比
Eureka与Nacos的核心差异在于CAP模型：Eureka保证AP（高可用），Nacos支持AP/CP切换。某金融项目选择Nacos的CP模式，通过nacos.naming.data.id=group1实现数据强一致，确保交易链路的数据准确性。

2. 分布式事务的落地方案
Seata的AT模式通过全局锁实现隔离性，但需注意以下陷阱：

  • 锁超时：client.tm.commit.retry.count默认3次，重试间隔过短可能导致事务失败
  • 数据库兼容性：MySQL需开启binlog_format=ROW
  • 业务表设计：需添加version字段实现乐观锁

3. 链路追踪与性能分析
SkyWalking的APM数据采集依赖Java Agent，需在启动参数中添加： 

  1. -javaagent:/path/to/skywalking-agent.jar \
  2. -Dskywalking.agent.service_name=order-service \
  3. -Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800

某物流系统通过SkyWalking发现OrderController.create()方法耗时占比达65%，优化数据库索引后响应时间从1.2s降至200ms。

第三轮：AI微服务的工程化挑战

1. 模型服务化的架构设计
TensorFlow Serving的gRPC接口需定义.proto文件： 

  1. service PredictionService {
  2.     rpc Predict(PredictRequest) returns (PredictResponse);
  3. }
  4. message PredictRequest {
  5.     string model_spec_name = 1;
  6.     repeated Input inputs = 2;
  7. }

实际部署时需配置--rest_api_port=8501开启REST接口，并通过--model_config_file指定模型版本。

2. 特征工程的实时计算
Flink处理用户行为流时，需解决窗口乱序问题： 

  1. DataStream<UserEvent> events = ...;
  2. events.keyBy(UserEvent::getUserId)
  3.     .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
  4.     .allowedLateness(Time.minutes(1))
  5.     .sideOutputLateData(lateOutputTag)
  6.     .process(new FeatureExtractor());

某推荐系统通过允许1分钟延迟，将特征覆盖率从92%提升至98%。

3. 模型更新的灰度发布
Canary发布需结合服务网格（如Istio）： 

  1. apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
  2. kind: VirtualService
  3. metadata:
  4.   name: model-service
  5. spec:
  6.   hosts:
  7.   - model-service
  8.   http:
  9.   - route:
  10.     - destination:
  11.         host: model-service
  12.         subset: v1
  13.       weight: 90
  14.     - destination:
  15.         host: model-service
  16.         subset: v2
  17.       weight: 10

通过逐步调整权重，将新模型流量从10%提升至100%，监控AUC指标稳定后完成全量切换。

面试备考建议

  1. 源码级理解：重点掌握Spring Boot的AutoConfigurationSorter排序逻辑、Netty线程模型
  2. 场景化设计：准备3个以上微服务治理的实战案例，如熔断降级、限流策略
  3. AI工程能力：熟悉至少一种模型服务框架（TF Serving/TorchServe）的部署与调优
  4. 系统化思维：绘制技术栈全景图，标注各组件的瓶颈点与优化方案

Java大厂面试的本质是考察技术深度与工程思维。通过三轮技术拷问的准备，不仅能应对面试，更能构建起适应云原生与AI时代的技术体系。

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