一、Spring Boot核心架构与面试高频考点

1.1 依赖注入与自动配置原理

Spring Boot的核心优势在于”约定优于配置”的设计哲学，其自动配置机制通过spring-boot-autoconfigure模块实现。面试中常考的条件注解@ConditionalOnClass、@ConditionalOnProperty等，需结合源码理解其匹配逻辑。例如：

@Configuration
@ConditionalOnClass(DataSource.class)
public class DataSourceAutoConfiguration {
    // 自动配置数据源逻辑
}

实际开发中，可通过@SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class})禁用特定自动配置。

1.2 RESTful接口设计规范

大厂面试常要求设计高可用的REST API，需遵循以下原则：

资源命名：使用名词复数形式（如/users）
HTTP方法语义：GET（查询）、POST（创建）、PUT（更新）、DELETE（删除）
状态码规范：200（成功）、201（创建成功）、400（客户端错误）、500（服务端错误）

示例接口设计：

@RestController
@RequestMapping("/api/v1/users")
public class UserController {
    @GetMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<User> getUser(@PathVariable Long id) {
        // 实现逻辑
    }
    @PostMapping
    public ResponseEntity<User> createUser(@RequestBody User user) {
        // 实现逻辑
    }
}

1.3 分布式事务解决方案

在微服务架构中，分布式事务是必考知识点。常见方案包括：

TCC模式：Try-Confirm-Cancel三阶段提交
SAGA模式：长事务拆分为多个本地事务
本地消息表：通过消息队列实现最终一致性

以SAGA模式为例，其实现关键点在于：

事务日志记录
补偿操作定义
幂等性控制

二、分布式系统设计与实践

2.1 服务注册与发现机制

主流服务发现方案通过心跳检测和健康检查实现服务可用性监控。关键指标包括：

注册间隔：通常30秒
失效时间：默认90秒未响应视为下线
负载均衡策略：随机、轮询、权重分配

实现示例（伪代码）：

public class ServiceRegistry {
    private Map<String, ServiceInstance> instances = new ConcurrentHashMap<>();
    public void register(ServiceInstance instance) {
        instances.put(instance.getId(), instance);
        scheduleHealthCheck(instance);
    }
    private void scheduleHealthCheck(ServiceInstance instance) {
        // 定时任务实现
    }
}

2.2 分布式锁实现方案

分布式锁需满足三个核心特性：

互斥性：同一时间仅一个客户端持有锁
容错性：部分节点故障不影响整体
防死锁：必须设置自动释放机制

Redis实现方案示例：

public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, long expireTime) {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
    return "OK".equals(result);
}
public boolean releaseLock(String lockKey, String requestId) {
    String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +
                   "return redis.call('del', KEYS[1]) " +
                   "else return 0 end";
    Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), 
                              Collections.singletonList(requestId));
    return result.equals(1L);
}

三、AI Agent开发技术栈解析

3.1 Agent架构设计原则

智能体开发需遵循”感知-决策-执行”循环架构，关键组件包括：

记忆模块：短期记忆（上下文窗口）、长期记忆（向量数据库）
规划模块：任务分解、子目标生成
工具调用：API集成、函数调用

3.2 大语言模型集成实践

模型调用需处理三个核心问题：

提示工程：设计有效的Prompt模板

String promptTemplate = "作为%s专家，请分析以下内容：%s\n你的专业建议是：";
String prompt = String.format(promptTemplate, domain, context);

流式响应处理：实现分块输出

public void processStreamResponse(InputStream responseStream) {
 BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(responseStream));
 String line;
 while ((line = reader.readLine()) != null) {
     if (line.startsWith("data:")) {
         String chunk = line.substring(5).trim();
         // 处理分块数据
     }
 }
}

安全过滤：敏感信息脱敏

3.3 多模态交互实现

多模态Agent需集成以下能力：

语音识别：WebSocket实时流处理
图像理解：Base64编码传输
跨模态检索：向量相似度计算

示例图像处理流程：

客户端 → Base64编码 → 服务端解码 → 特征提取 → 向量存储 → 相似检索

四、性能优化与最佳实践

4.1 Spring Boot启动优化

关键优化手段包括：

懒加载初始化：spring.main.lazy-initialization=true
排除无用依赖：通过spring-boot-maven-plugin的exclude参数
并行下载：配置Maven镜像加速

4.2 数据库访问优化

JDBC连接池配置示例：

spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
spring.datasource.hikari.idle-timeout=600000

索引优化原则：

复合索引遵循最左前缀原则
避免在索引列上使用函数
定期分析慢查询日志

4.3 AI服务降级策略

智能体服务需设计三级降级方案：

模型降级：从大模型切换到轻量模型
功能降级：关闭非核心功能
数据降级：返回缓存或默认值

实现示例：

public class AgentService {
    private LLMClient primaryLLM;
    private LLMClient fallbackLLM;
    public String generateResponse(String input) {
        try {
            return primaryLLM.generate(input);
        } catch (Exception e) {
            log.warn("Primary LLM failed, falling back", e);
            return fallbackLLM.generate(input);
        }
    }
}

五、面试准备与实战建议

5.1 技术栈深度要求

大厂面试通常考察三个层次：

基础层：JVM原理、并发编程、网络协议
框架层：Spring生态、ORM原理、缓存机制
架构层：分布式设计、容灾方案、性能调优

5.2 项目经验阐述技巧

建议采用STAR法则描述项目：

Situation：项目背景与挑战
Task：个人承担的具体任务
Action：采取的技术方案
Result：量化成果（如QPS提升、延迟降低）

5.3 开放性问题应对策略

对于”如何设计XX系统”类问题，建议分步骤回答：

需求分析：明确核心指标
架构设计：分层模块划分
技术选型：组件对比分析
风险评估：潜在问题预案

通过系统掌握上述技术栈，开发者不仅能从容应对大厂面试，更能在实际项目中构建高可用、可扩展的智能系统。建议结合开源项目实践，持续关注行业技术演进方向，保持技术敏感度。

Java大厂面试宝典：Spring Boot到AI Agent技术栈全解析