互联网大厂Java面试全攻略：技术栈深度解析与实战指南

2025年12月12日 互联网

一、Spring Boot面试核心考点与实战解析

1.1 自动配置原理深度剖析

Spring Boot自动配置机制基于spring-boot-autoconfigure模块，通过@Conditional系列注解实现环境感知。面试中常问及META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件的作用，其本质是定义自动配置类的加载顺序。例如，当检测到DataSource存在时，DataSourceAutoConfiguration会触发HikariDataSource的实例化。

典型面试问题：如何自定义一个Starter？

  1. // 示例：自定义Logger Starter
  2. @Configuration
  3. @ConditionalOnClass(Logger.class)
  4. @EnableConfigurationProperties(LoggerProperties.class)
  5. public class LoggerAutoConfiguration {
  6.     @Bean
  7.     public Logger logger(LoggerProperties properties) {
  8.         return new Logger(properties.getLevel());
  9.     }
  10. }

需注意spring.factories文件的配置格式，现代Spring Boot 2.7+版本推荐使用@ImportAutoConfiguration注解替代。

1.2 性能调优实战

在百万级QPS场景下，需关注Tomcat线程池配置。通过server.tomcat.threads.max参数优化，结合AsyncContext实现非阻塞IO。某电商大厂曾通过调整accept-count参数解决连接堆积问题，具体配置如下：

  1. server:
  2.   tomcat:
  3.     max-threads: 2000
  4.     accept-count: 1000
  5.     connection-timeout: 20s

二、微服务架构设计面试要点

2.1 服务注册与发现机制

对比Eureka与Nacos的实现差异，Nacos支持AP/CP模式切换，其核心数据结构为Service-Cluster-Instance三级模型。面试中常要求设计一个熔断降级方案，可使用Sentinel的@SentinelResource注解实现：

  1. @GetMapping("/order")
  2. @SentinelResource(value = "getOrder", 
  3.                  blockHandler = "handleBlock",
  4.                  fallback = "fallback")
  5. public Order getOrder() {
  6.     // 业务逻辑
  7. }

需明确blockHandler与fallback的区别：前者处理流控异常，后者处理业务异常。

2.2 分布式事务解决方案

某金融项目采用Seata的AT模式实现订单与库存系统的数据一致性。其核心步骤为：

  1. 记录undo_log
  2. 执行本地事务
  3. 注册全局锁
  4. 异步提交/回滚
  1. -- undo_log示例
  2. CREATE TABLE undo_log (
  3.     id BIGINT PRIMARY KEY,
  4.     branch_id BIGINT,
  5.     xid VARCHAR(100),
  6.     rollback_info LONGBLOB
  7. );

三、消息队列高阶应用

3.1 RabbitMQ延迟队列实现

通过TTL+死信交换器实现延迟消费，某物流系统使用该方案处理超时订单。配置示例：

  1. // 声明死信交换器
  2. @Bean
  3. public DirectExchange dlxExchange() {
  4.     return new DirectExchange("order.dlx");
  5. }
  7. // 声明队列并设置TTL
  8. @Bean
  9. public Queue delayQueue() {
  10.     Map<String, Object> args = new HashMap<>();
  11.     args.put("x-dead-letter-exchange", "order.dlx");
  12.     args.put("x-message-ttl", 3600000); // 1小时
  13.     return new Queue("order.delay", true, false, false, args);
  14. }

3.2 RocketMQ顺序消费优化

在交易流水场景中，需保证消息的严格顺序。关键配置包括：

  • 使用相同MessageQueueSelector
  • 禁用消费者并行消费 
    1. // 顺序消费示例
    2. consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
    3.   @Override
    4.   public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, 
    5.                                            ConsumeOrderlyContext context) {
    6.       // 顺序处理逻辑
    7.   }
    8. });

四、AI技术融合场景解析

4.1 特征工程与Spring Boot集成

某推荐系统使用TensorFlow Serving提供特征计算服务，通过gRPC接口与Java服务交互。关键代码：

  1. // 调用TF Serving示例
  2. ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 8500)
  3.     .usePlaintext()
  4.     .build();
  5. PredictionServiceGrpc.PredictionServiceBlockingStub stub = 
  6.     PredictionServiceGrpc.newBlockingStub(channel);
  8. ModelSpec modelSpec = ModelSpec.newBuilder()
  9.     .setName("recommendation")
  10.     .setSignatureName("serving_default")
  11.     .build();
  13. Predict.PredictRequest request = Predict.PredictRequest.newBuilder()
  14.     .setModelSpec(modelSpec)
  15.     .putInputs("input", TensorProto.newBuilder()
  16.         .addFloatVals(0.1f)
  17.         .addFloatVals(0.2f)
  18.         .build())
  19.     .build();
  21. Predict.PredictResponse response = stub.predict(request);

4.2 微服务AI治理

在K8s环境中部署AI模型服务，需考虑：

  • 资源限制：resources.limits.cpu=4
  • 自动扩缩容：基于metrics.api.k8s.io的QPS指标
  • 模型版本管理：通过ConfigMap动态更新
  1. # AI服务Deployment示例
  2. apiVersion: apps/v1
  3. kind: Deployment
  4. metadata:
  5.   name: ai-service
  6. spec:
  7.   template:
  8.     spec:
  9.       containers:
  10.       - name: ai-container
  11.         image: ai-model:v2
  12.         resources:
  13.           limits:
  14.             cpu: "4"
  15.             memory: "8Gi"

五、面试应对策略

  1. 技术深度准备：重点掌握Spring Boot启动流程、微服务治理组件原理
  2. 场景化回答：采用”问题背景-解决方案-效果评估”三段式
  3. 代码实战能力：现场编写简单但完整的代码片段，如实现一个REST接口
  4. 系统设计思维：运用CAP理论、BASE理论分析架构选择

某大厂终面真题解析：
“设计一个支持亿级日活的短视频推荐系统”

  • 分层架构：接入层（Nginx）、服务层（Spring Cloud）、存储层（Redis+HBase）
  • 关键优化：使用布隆过滤器去重、基于用户画像的实时特征计算
  • 扩展方案：采用ShardingSphere实现分库分表，结合Flink进行实时流处理

建议开发者建立个人技术知识图谱，定期参与开源项目贡献，保持对新技术趋势的敏感度。面试前可针对目标公司业务特点准备2-3个深度技术方案，展现解决实际问题的能力。

最新文章