Java大厂面试真题：Spring Boot微服务+Kafka消息队列+AIGC场景实战问答全解析

Java大厂面试真题：Spring Boot微服务+Kafka消息队列+AIGC场景实战问答全解析 - 指南

news/2025/11/27 19:28:40/文章来源:https://www.cnblogs.com/gccbuaa/p/19279213

Java大厂面试真题：Spring Boot微服务+Kafka消息队列+AIGC场景实战问答全解析

大家好，今天我们模拟一场真实的互联网大厂Java开发工程师面试现场。本次面试聚焦于当前热门的AIGC内容生成平台背景下的技能选型与系统设计能力考察。

候选人代号：战五渣（自信满满但知识浅薄）面试官：张工（某一线大厂资深架构师）

第一轮提问：基础技术栈与项目背景

面试官：大家正在构建一个基于AI生成内容（AIGC）的社交平台，用户输入提示词后由模型生成图文内容并发布。你认为后端应该采用什么技术栈？为什么？

战五渣：这个容易！用Spring Boot啊！轻量级、启动快、生态丰富，整合MyBatis和MySQL就行，前端用Vue连API……

面试官：嗯，不错，Spring Boot确实是主流选择。那假如我们要支持高并发的内容生成请求呢？数据库连接池你怎么选？

战五渣：哦，连接池嘛……HikariCP！听说它性能最好，像火箭一样快！

面试官：✅ 正确！HikariCP是目前最快的生产级连接池之一，延迟低、吞吐高，非常适合AIGC这种短平快的任务处理场景。继续——日志框架你怎么搭配？

战五渣这个组合，还能配合ELK做日志收集。就是：Logback + SLF4J呗，Spring Boot默认就

面试官：很好，有基本功底。那单元测试呢？

战五渣：JUnit 5写测试类，Mockito mock服务层，AssertJ断言，完美闭环！

面试官：基础扎实，继续保持。

第二轮提问：异步解耦与消息中间件

面试官：现在问题来了——用户提交提示词后，AI模型可能需要几秒到几十秒才能完成生成。如果我们同步等待，接口超时怎么办？

战五渣：那……那就加个try-catch，延长超时时间？或者前端轮询？

面试官：❌ 这不是最优解。有没有更好的异步解耦方案？

战五渣：呃……可以用线程池？new Thread跑任务？

面试官：这样会阻塞主线程且难以管理。考虑过消息队列吗？

战五渣：哦！Kafka！我听过！高吞吐、分布式，还能持久化！

面试官：对。具体怎么设计流程？

战五渣：用户请求 → 写入Kafka → 消费者取出来跑AI生成 → 结果存库 → 通知前端……大概是这样？

面试官：✅ 接近正确。更准确地说，我们可以应用Kafka + Spring Kafka Listener搭建生产者-消费者模式，将“提示词”作为消息发送，后台多个Worker节点消费并执行生成任务，实现削峰填谷和横向扩展。

面试官：如果其中一个消费者宕机了怎么办？

战五渣：重启？重发？

面试官：要考虑消息确认机制（ACK）和重试策略。比如设置enable.auto.commit=false，手动提交offset，结合Resilience4j实现熔断重试。

第三轮提问：AI集成与语义搜索

面试官：现在我们要让用户能搜索历史生成的内容，比如‘帮我找上次生成的猫咪图片’。普通关键词匹配不够智能，怎么办？

战五渣：全文检索？用Elasticsearch？

面试官：可以，但如何理解‘猫咪图片’这种自然语言？

战五渣：呃……分词？加标签？人工打标？

面试官：大家要求引入向量化语义搜索。了解过RAG或Embedding吗？

战五渣：RAG？是……雷达？远程攻击？

面试官：……RAG是Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。我们将文本通过Embedding模型（如OpenAI text-embedding-ada-002 或 Ollama本地模型）转为向量，存入向量数据库（如Milvus、Chroma），然后借助相似度计算查找最相关的历史内容。

战五渣：哦！就像人脸识别比对脸一样？

面试官：✅ 十分形象！正是如此。你行把每段生成内容看作一张“脸”，提问就是另一张“脸”，系统去找最像的那一张。

面试官：最后一个问题：如何保证AI不会胡说八道？也就是防止AI幻觉（Hallucination）？

战五渣：多训练？喂数据？关掉电源？

面试官：我们许可通过Agentic RAG架构，在调用大模型前先从可信知识库中检索相关信息，并将其作为上下文注入提示词（Prompt Filling），从而约束输出边界。

面试官：今天的面试就到这里。你的基础知识还可以，但在复杂架构设计上还应该加强。回去好好复习一下微服务解耦、消息队列可靠性投递以及AI工程化落地的知识点。我们会尽快通知你结果，请保持手机畅通。

随便聊聊天就能上线的啊……”就是—— 面试结束，战五渣走出会议室，喃喃自语：“原来AI不

答案详解与技术总结

1. 业务场景：AIGC内容平台

用户输入提示词 → 触发AI生成图文 → 异步处理 → 存储结果 → 支持语义化搜索
核心挑战：响应延迟、平台解耦、语义理解、结果可信

2. 技术架构图（简化版）

[前端]↓ (HTTP)
[Spring Boot API Gateway]↓ (Send to Topic)
[Kafka] ←→ [AI Worker Cluster (Spring Boot + Spring AI)]↓ (Generated Content)
[MySQL + Redis Cache]↓ (Vectorize & Store)
[Chroma/Milvus] ←→ [Embedding Model (Ollama/OpenAI)]↑↓ (Semantic Search)
[Search Service]

3. 关键技术点解析

| 技术 | 作用 | 说明 | |------|------|------| |Spring Boot| 快速搭建微服务 | 提供自动部署、健康检查、Actuator监控 | |HikariCP| 高效数据库连接管理 | 减少连接开销，提升短任务吞吐 | |Kafka| 异步解耦核心 | 支持高吞吐、持久化、分区并行处理 | |Spring Kafka| Kafka集成 | 提供@KafkaListener注解驱动消费 | |Resilience4j| 容错控制 | 提供重试、熔断、限流机制 | |RAG| 减少AI幻觉 | 先检索再生成，提升输出准确性 | |Embedding模型| 文本向量化 | 将语义转化为数值向量 | |向量数据库| 高效相似性搜索 | 拥护Cosine/欧氏距离查询 | |Agentic RAG| 智能代理决策 | 可加入LLM Agent自主判断是否需要检索 |