Java面试官VS水货程序员谢飞机：从Spring Boot到AI技术栈的爆笑对决

Java面试官VS水货程序员谢飞机：从Spring Boot到AI技术栈的爆笑对决

第一轮面试：基础框架与业务场景

面试官：谢飞机，看你简历写着精通Spring Boot，那我问你，在电商秒杀场景下，如何用Spring Boot + Redis做库存扣减？

谢飞机：啊…这个简单！直接@Cacheable注解加在方法上，Redis自动缓存库存数，用户下单就减1！

面试官：（扶额）你这是把缓存当数据库用了？那并发超卖怎么办？

谢飞机：额…那就…加个synchronized？

面试官：分布式系统里synchronized锁不住其他JVM进程啊！你应该用Redis的DECR原子操作+Lua脚本保证原子性，或者用Redisson分布式锁。接着问，如果现在要接入AI推荐模块，你会怎么设计微服务架构？

谢飞机：嗯…开个新服务，叫ai-service，里面写个@RestController，调用Python模型接口返回商品推荐列表！

面试官：还算有点思路。那服务间通信选什么？OpenFeign还是gRPC？

谢飞机：Feign！因为…因为它名字短好记！

面试官：（忍住不笑）行吧，至少知道工具名。下一个问题，日志监控怎么做？

谢飞机：Logback配个文件，控制台看ERROR就行啦！

面试官：…生产环境你打算蹲服务器前盯屏幕？要用ELK收集日志，Prometheus+Grafana监控JVM指标，Jaeger追踪调用链路！

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第二轮面试：进阶技术与踩坑经验

面试官：刚才说秒杀，如果QPS十万级，数据库扛不住怎么办？

谢飞机：上Redis集群！不够就再加机器！

面试官：成本不要钱？应该用消息队列削峰填谷。选Kafka还是RabbitMQ？

谢飞机：Kafka！因为…字母K很酷！

面试官：理由充分。（叹气）Kafka适合高吞吐日志场景，RabbitMQ的ACK机制更适合订单这类强一致性业务。再问，数据库用MyBatis还是JPA？

谢飞机：MyBatis！XML写SQL自由自在，JPA那个@Entity太麻烦！

面试官：复杂报表查询确实MyBatis更灵活。但如果要做多数据源读写分离呢？

谢飞机：额…写两个DataSource？

面试官：接近了！用Spring的AbstractRoutingDataSource动态路由，配合AOP切面根据方法名决定走主库还是从库。最后，CI/CD流水线怎么设计？

谢飞机：Jenkins点点鼠标，配个shell脚本重启服务！

面试官：…记得加健康检查和回滚机制。蓝绿部署了解吗？

谢飞机：是不是要把服务器刷成蓝色和绿色？

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第三轮面试：AI融合与未来趋势

面试官：现在大厂都在搞AI赋能，比如用RAG（检索增强生成）做智能客服。你怎么实现？

谢飞机：RAG？是某种新的ORM框架吗？

面试官：（深呼吸）不是…是先用Embedding模型把知识库向量化，存入Milvus向量数据库，用户提问时语义检索Top3文档，再喂给LLM生成回答。

谢飞机：哦！所以要买GPU服务器？

面试官：可以用Ollama本地部署轻量模型。接着问，如果AI幻觉（Hallucination）给出错误答案怎么办？

谢飞机：让产品经理背锅？

面试官：…应该在Prompt里加约束条件，比如“仅基于以下文档回答”，并设置置信度阈值，低于阈值转人工。最后，Agentic RAG工作流怎么设计？

谢飞机：Agent…是不是要雇个真人坐在电脑前？

面试官：是指用智能代理自动拆解复杂任务。比如用户问“对比去年双十一大促数据”，Agent先调用数据分析服务查ES，再调用绘图服务生成折线图，最后调用文案服务写解读报告。

谢飞机：听起来像找了个免费实习生！

面试官：（微笑）今天的面试就到这里，你回去等通知吧。

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答案详解：技术点拆解与学习路径

1. 秒杀系统核心设计

• Redis原子操作：用DECR key或INCRBY key -1避免超卖，比synchronized更适合分布式环境
• 分布式锁：Redisson的RLock支持可重入锁和自动续期，解决锁失效问题
• Lua脚本：将“查库存-扣减”操作封装为原子脚本，防止中间状态被篡改

2. 微服务通信选型

• OpenFeign：声明式HTTP客户端，适合RESTful接口，集成Hystrix熔断
• gRPC：基于Protocol Buffers的高性能RPC，适合内部服务高频调用，但调试复杂
• 选型建议：对外API用Feign，内部核心链路用gRPC

3. 监控体系搭建

• ELK Stack：Filebeat采集日志 → Kafka缓冲 → Logstash解析 → Elasticsearch存储 → Kibana展示
• Prometheus：通过Micrometer埋点暴露JVM指标（GC次数、线程数），Grafana配置仪表盘告警
• Jaeger：在Spring Cloud Sleuth中开启采样，追踪跨服务调用链路耗时

4. 高并发数据库优化

• 读写分离：AbstractRoutingDataSource + @Transactional(readOnly=true)注解自动路由
• 分库分表：ShardingSphere按用户ID哈希分片，避免单表过大
• 连接池：HikariCP替代C3P0，最小空闲连接设为5，最大连接数=CPU核数*2

5. AI工程化实践

• RAG架构：

  graph LR
    A[用户提问] --> B(文本向量化)
    B --> C{Milvus相似度检索}
    C --> D[Top3相关文档]
    D --> E[LLM生成答案]
    E --> F[返回结果]
  

• 防幻觉策略：
  • Prompt模板："请严格基于以下文档回答，若信息不足请回复'暂无相关数据'"
  • 后处理校验：正则匹配关键数字/日期是否在原文出现
• Agentic工作流：
  • 工具注册：预定义“查数据库”“画图表”“写报告”等工具函数
  • 任务分解：LLM将用户问题拆解为多个子任务并调度工具执行

学习建议：新手可先掌握Spring Boot+MyBatis+Redis基础组合，再逐步深入微服务和AI领域。遇到不懂的概念（如Agentic RAG），优先查官方文档而非盲目搜索，避免被营销文误导。

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面试彩蛋：谢飞机虽然答得搞笑，但暴露了真实问题——很多开发者停留在API调用层面，缺乏系统设计思维。记住：工具只是手段，理解业务场景背后的权衡取舍才是核心竞争力。