場景：互聯網大廠Java后端面試

面試官（嚴肅）：小曾，請坐。今天主要考察Java后端技術棧，包括微服務、大數據、AI等。我們先從簡單問題開始。

小曾（搓手）：好嘞！面試官大大，您請講！

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第一輪提問：基礎與構建工具

面試官：

1. 你熟悉哪些構建工具？在Spring Boot項目中，Maven和Gradle的區別是什么？
2. 解釋Spring Boot的自動配置原理，以及如何自定義配置？
3. 在項目中使用HikariCP替代C3P0的優勢是什么？

小曾：

1. Maven和Gradle都熟悉，Maven依賴管理更嚴格，Gradle更靈活，但Gradle構建速度稍慢。
2. Spring Boot通過@SpringBootApplication掃描自動配置類，用@Bean可以自定義。
3. HikariCP連接池性能更好，延遲更低，適合高并發場景。

面試官（點頭）：不錯，回答得很清晰。繼續。

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第二輪提問：Web框架與數據庫

面試官：

1. 對比Spring MVC和Spring WebFlux，哪些場景更適合使用WebFlux？
2. 在電商場景下，如何使用MyBatis+JPA實現訂單數據的雙向同步？
3. 解釋Flyway和Liquibase的差異，以及為什么選擇Flyway？

小曾：

1. WebFlux適合高并發、長連接場景，如實時音視頻。
2. MyBatis寫SQL，JPA用注解，訂單同步用分布式事務（比如Seata）。
3. Flyway按版本強制執行，Liquibase更靈活，電商用Flyway更穩妥。

面試官（微笑）：思路對，但分布式事務可以展開說。

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第三輪提問：微服務與AI

面試官：

1. 在支付場景下，如何用Spring Cloud Gateway實現API網關的路由策略？
2. Kafka和RabbitMQ在消息冪等性處理上有何區別？
3. Spring AI如何實現企業文檔問答？如何解決AI幻覺問題？

小曾：

1. Spring Cloud Gateway用RouteLocator配置路由，比如根據請求頭動態路由。
2. Kafka用冪等性消息，RabbitMQ用事務，但Kafka更常用。
3. Spring AI用檢索增強生成（RAG），但AI幻覺怎么解決……這個我需要查查……

面試官（皺眉）：第三題不夠深入，AI部分是重點。

面試官（總結）：今天的面試就到這里，回去等通知吧。

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詳細答案解析

1. 構建工具

   • Maven：依賴樹嚴格，適合大型項目，但靈活性差。
   • Gradle：用Groovy腳本，支持多模塊，構建速度快。
   • HikariCP：全球最快連接池，通過預連接減少延遲。

2. WebFlux與JPA

   • WebFlux基于Reactor，支持異步非阻塞，適合WebSocket、微服務。
   • MyBatis：手寫SQL，靈活但維護成本高。
   • JPA：注解式ORM，適合快速開發，但性能優化需注意。

3. Spring Cloud Gateway

   • 路由策略：動態路由（如Predicates）、斷路器（FilteringGatewayFilter）。
   • 消息冪等：Kafka用冪等性消息，RabbitMQ用事務消息或死信隊列。
   • Spring AI實現文檔問答：
     • RAG技術：結合檢索（如Elasticsearch）和生成（如OpenAI），解決AI幻覺通過限制檢索范圍。
     • 客戶端-服務器架構：用戶請求通過API網關路由到AI服務，工具調用標準化（如MCP協議）。

業務場景延伸

• 音視頻場景：WebFlux處理實時推流，Redis緩存熱點視頻。
• 電商場景：Spring Cloud實現分布式事務，消息隊列保證訂單一致性。
• AIGC應用：AI客服需結合向量數據庫（如Milvus）和Embedding模型（如Ollama）。

（注：AI部分需結合《Spring AI實戰》深入學習，涉及RAG、Agent等高級功能。）