场景：互联网大厂Java后端面试
面试官（严肃）：小曾，请坐。今天主要考察Java后端技术栈，包括微服务、大数据、AI等。我们先从简单问题开始。
小曾（搓手）：好嘞！面试官大大，您请讲！
第一轮提问：基础与构建工具
面试官：
- 你熟悉哪些构建工具？在Spring Boot项目中，Maven和Gradle的区别是什么？
- 解释Spring Boot的自动配置原理，以及如何自定义配置？
- 在项目中使用HikariCP替代C3P0的优势是什么？
小曾：
- Maven和Gradle都熟悉，Maven依赖管理更严格，Gradle更灵活，但Gradle构建速度稍慢。
- Spring Boot通过
@SpringBootApplication扫描自动配置类，用@Bean可以自定义。 - HikariCP连接池性能更好，延迟更低，适合高并发场景。
面试官（点头）：不错，回答得很清晰。继续。
第二轮提问：Web框架与数据库
面试官：
- 对比Spring MVC和Spring WebFlux，哪些场景更适合使用WebFlux？
- 在电商场景下，如何使用MyBatis+JPA实现订单数据的双向同步？
- 解释Flyway和Liquibase的差异，以及为什么选择Flyway？
小曾：
- WebFlux适合高并发、长连接场景，如实时音视频。
- MyBatis写SQL，JPA用注解，订单同步用分布式事务（比如Seata）。
- Flyway按版本强制执行，Liquibase更灵活，电商用Flyway更稳妥。
面试官（微笑）：思路对，但分布式事务可以展开说。
第三轮提问：微服务与AI
面试官：
- 在支付场景下，如何用Spring Cloud Gateway实现API网关的路由策略？
- Kafka和RabbitMQ在消息幂等性处理上有何区别？
- Spring AI如何实现企业文档问答？如何解决AI幻觉问题？
小曾：
- Spring Cloud Gateway用
RouteLocator配置路由，比如根据请求头动态路由。 - Kafka用幂等性消息，RabbitMQ用事务，但Kafka更常用。
- Spring AI用检索增强生成（RAG），但AI幻觉怎么解决……这个我需要查查……
面试官（皱眉）：第三题不够深入，AI部分是重点。
面试官（总结）：今天的面试就到这里，回去等通知吧。
详细答案解析
-
构建工具
- Maven：依赖树严格，适合大型项目，但灵活性差。
- Gradle：用Groovy脚本，支持多模块，构建速度快。
- HikariCP：全球最快连接池，通过预连接减少延迟。
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WebFlux与JPA
- WebFlux基于Reactor，支持异步非阻塞，适合WebSocket、微服务。
- MyBatis：手写SQL，灵活但维护成本高。
- JPA：注解式ORM，适合快速开发，但性能优化需注意。
-
Spring Cloud Gateway
- 路由策略：动态路由（如
Predicates）、断路器（FilteringGatewayFilter）。 - 消息幂等：Kafka用
幂等性消息，RabbitMQ用事务消息或死信队列。 - Spring AI实现文档问答：
- RAG技术：结合检索（如Elasticsearch）和生成（如OpenAI），解决AI幻觉通过限制检索范围。
- 客户端-服务器架构：用户请求通过API网关路由到AI服务，工具调用标准化（如MCP协议）。
- 路由策略：动态路由（如
业务场景延伸
- 音视频场景：WebFlux处理实时推流，Redis缓存热点视频。
- 电商场景：Spring Cloud实现分布式事务，消息队列保证订单一致性。
- AIGC应用：AI客服需结合向量数据库（如Milvus）和Embedding模型（如Ollama）。
（注：AI部分需结合《Spring AI实战》深入学习，涉及RAG、Agent等高级功能。）
