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Java+AI 大模型面试强度正在快速上升，过去只需要把并发编程、JVM、MySQL、Redis 和 Spring 八股文背熟，现在还要额外回答 AI 大模型相关场景题、设计题和项目题。很多候选人发现，单独复习 Java 还能应付，一旦面试官把“大模型能力接入现有系统”作为切入点，问题就会从数据库索引一路追问到 Prompt 设计和向量检索。这篇文章就是为正在准备这类面试的开发者写的，目标是帮你把 Java 后端知识体系和 AI 大模型应用开发考点合并成一条可执行的复习主线，并给出常见题目、答题框架、项目案例和自我检测方法。

在实际面试中，面试官不会只问一个孤立知识点。典型场景是：先问你“Redis 缓存穿透怎么解决”，再追问“如果缓存的是大模型返回结果，答案会受时间影响，你怎么设计过期策略”，最后变成“请你设计一个基于 RAG 的智能客服系统”。这说明面试已经从“知识点记忆”转向“系统设计能力”。因此，备战的重点不是背更多题，而是把 Java 基础、并发、JVM、MySQL、Redis、Spring 和 AI 大模型应用串成一条完整链路。

1. 先看清 Java+AI 大模型面试的考核结构

1.1 为什么现在面试强度变高了

传统 Java 面试的强度主要体现在题量大、扩展深、八股文密集。面试官可以从HashMap扩容问到红黑树旋转，从synchronized问到锁升级，从 Spring Bean 生命周期问到三级缓存。这种提问方式考验的是“背得全不全”和“理解得深不深”。

加入 AI 大模型考点后，面试强度进一步上升，因为多了一个“无标准答案”的维度。比如“你如何让大模型在回答时引用知识库内容”这类问题，没有唯一正确答案，面试官要看的是：你是否理解 RAG 的基本流程，是否能处理上下文长度限制，是否知道如何评分检索结果，是否考虑过系统延迟和成本。

实际面试中，AI 大模型题目往往不是独立出现的，而是嵌套在 Java 后端场景里。例如：

• 你的项目里用 Redis 缓存了什么？如果缓存的是大模型生成的摘要，如何保证一致性？
• 大模型接口调用超时，你的线程池怎么设置参数？
• 大模型返回的 JSON 可能不符合格式，你怎么做容错？
• 多个用户同时请求大模型，你如何控制并发？

这些题目要求候选人同时具备三方面能力：Java 基础扎实、系统设计意识清晰、对大模型应用有实操经验。

1.2 三种典型的考核阶段

我见到的 Java+AI 大模型面试，通常分成三个阶段。

第一阶段是基础能力确认。面试官会快速过一遍 Java 基础、集合、并发、JVM、MySQL、Redis、Spring 的核心题。这个阶段主要筛掉基础不牢的候选人，题目大多来自常见八股文，但会加入少量追问。

第二阶段是项目能力验证。面试官会让你讲一个实际项目，重点追问：项目用了什么架构、解决了什么问题、遇到最难的点是什么、如何排查线上故障。如果有 AI 相关项目，还会追问数据怎么处理、提示词怎么设计、检索效果怎么评估。

第三阶段是场景设计。面试官给出一个业务场景，比如“做一个企业知识库问答机器人”，让你现场给方案。这个阶段没有标准答案，考察的是你把 Java 后端能力和 AI 大模型能力组合起来解决实际问题的能力。

三个阶段层层递进，只背八股文过不了第二阶段，只做大模型 Demo 过不了第一阶段。

1.3 传统 Java 面试和 Java+AI 面试的差异

下面这张表可以用来判断自己的复习重心是否偏移：

如果你的目标是中大型互联网公司的 Java 后端岗位，但岗位要求里写了“熟悉大模型应用开发”，那就不能只准备传统八股文。反过来，如果只是普通业务开发岗，AI 大模型题一般只作为加分项，不需要投入过多时间。

2. 把知识体系拆成可复习的模块

准备面试的第一件事不是刷题，而是建立完整的知识地图。下面六个模块基本覆盖了 Java+AI 大模型面试的常考范围，我按优先级排列。

2.1 Java 基础与集合框架

这个模块看似简单，却是最容易暴露出“只会用不会讲”问题的地方。面试官不会只问ArrayList和LinkedList的区别，还会问：

• HashMap的 put 流程是什么？
• 扩容为什么是 2 次幂？
• 什么时候链表转红黑树？
• ConcurrentHashMap在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 的区别？

建议复习时不要只看结论，要自己画一遍HashMap的插入流程。下面是最小示例：

Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); map.put("key", 1); Integer value = map.get("key");

如果你只回答“key 相同会覆盖”，面试官立刻会追问“怎么判断 key 相同”。这时候要讲清楚hash()方法、equals()和hashCode()的协作关系，以及HashMap在 JDK 1.8 中如何用尾插法避免死循环。

2.2 并发编程

并发编程是 Java 面试的绝对重点，也是 AI 场景题的高频结合点。大模型接口通常只有两个问题：慢和贵。因此你会需要限流、异步、缓存、超时控制，这些都和并发编程强相关。

复习时建议按这条主线走：

1. synchronized的用法、锁升级过程。
2. ReentrantLock和synchronized的区别。
3. volatile的可见性和禁止重排序。
4. ThreadPoolExecutor七个参数。
5. AQS 的基本原理。
6. CompletableFuture在异步调用大模型时的用法。

一个高频场景题是：系统调用大模型 API，平均耗时 3 秒，如果同时有 100 个用户请求，你会怎么做？最简单回答是“用线程池异步化，但要做好限流和队列”。接着面试官就会追问“线程池参数怎么设置”。

这里给出一个参考示例：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 10, // corePoolSize 20, // maximumPoolSize 60L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(50), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() );

要能解释每个参数的含义，尤其是拒绝策略。CallerRunsPolicy适合不希望丢任务的场景，但如果调用线程是 Tomcat 线程，可能会导致请求变慢。所以没有最优配置，只有场景匹配。

2.3 JVM：内存模型、垃圾回收与调优参数

JVM 是 Java 面试的深水区，也是排查 AI 服务内存问题的关键。大模型应用通常涉及大量缓存、长文本和并发线程，很容易出现内存占用过高问题。

复习重点：

• JVM 内存区域划分。
• 对象创建过程。
• 如何判断对象可回收。
• 常见垃圾回收器，尤其是 G1。
• 常用调优参数。
• OOM 排查步骤。

热搜词里有jvm参数 -xx:compilethreshold，这是 JIT 编译阈值参数-XX:CompileThreshold，默认情况是方法调用次数达到阈值后触发编译。这类参数不需要背全，但要知道它属于 JVM 调优的一部分，能回答“JIT 编译是什么”就够了。

一个常见问题是：“线上系统OutOfMemoryError: Insufficient memory怎么排查？”答题框架是：

1. 先看是堆内存溢出还是非堆内存溢出。
2. 用jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>导出堆快照。
3. 用 MAT 或 JVisualVM 分析大对象。
4. 检查是否有内存泄漏，或者是否并发量太大导致堆内存不足。

生产环境还会用到-Xms和-Xmx，建议设置相同值避免运行时扩容：

java -Xms2048m -Xmx2048m -XX:+UseG1GC -jar app.jar

这里要注意：-Xmx不是越大越好，需要根据服务器内存和业务并发量决定。

2.4 MySQL 与 Redis：数据一致性和缓存策略

数据库和缓存是后端面试的必考项，在 AI 大模型项目中主要用于知识库、会话记录和结果缓存。

MySQL 复习重点：

• 索引数据结构为什么选 B+ 树。
• 最左前缀原则。
• 索引失效场景。
• 慢 SQL 排查。
• 事务隔离级别。
• MVCC。

Redis 复习重点：

• Redis 数据结构和使用场景。
• 持久化机制 RDB/AOF。
• 缓存穿透、击穿、雪崩。
• 分布式锁。
• 缓存一致性。

如果项目里有 AI 问答功能，缓存设计会变成场景题。例如：同一个问题短期内重复提问，可以直接返回缓存结果，但大模型答案可能随时间变化。合理的做法是设置较短过期时间，或者把“问题 + 知识库版本”作为缓存 key。

一个参考 SQL 示例，用于验证索引是否生效：

ALTER TABLE knowledge_item ADD INDEX idx_category_id (category_id); EXPLAIN SELECT * FROM knowledge_item WHERE category_id = 100;

如果type是ref或range，说明索引生效；如果是ALL，说明全表扫描。

2.5 Spring 与 Spring Boot

Spring 几乎是 Java 后端岗位的标配。面试官常问：

• Spring IoC 和 AOP 的理解。
• Bean 的生命周期。
• 三级缓存解决什么问题。
• Spring Boot 自动配置原理。
• Spring AI 或 Spring AI Alibaba 的集成方式。

三级缓存是很多人的痛点。简单说，三级缓存解决的是循环依赖问题。对象创建顺序是：实例化 -> 属性填充 -> 初始化。如果 A 依赖 B，B 依赖 A，就会出现死锁。Spring 用三个 Map 解决：

Map<String, Object> singletonObjects; // 一级缓存，成品 Bean Map<String, Object> earlySingletonObjects; // 二级缓存，早期 Bean Map<String, ObjectFactory<?>> singletonFactories; // 三级缓存，对象工厂

当 A 创建时，先把自己的对象工厂放入三级缓存，然后填充属性 B；B 创建时发现需要 A，就从三级缓存拿到 A 的早期引用，完成 B 的创建；B 创建完成后，A 再完成后续初始化。关键点在于：三级缓存存的是ObjectFactory，可以解决 AOP 代理对象的提前创建问题。

如果你准备的是 Spring AI 相关岗位，还要了解 Spring AI 如何让你用统一接口对接不同大模型。示例配置如下：

spring: ai: openai: api-key: ${OPENAI_API_KEY} base-url: ${OPENAI_BASE_URL}

实际项目中不要硬编码密钥，要使用环境变量或配置中心。

2.6 AI 大模型基础与应用开发

这个模块是新的竞争力。不需要你从零训练大模型，但要理解以下几件事：

• 大模型是什么，ChatGPT 这类产品背后的基本形态。
• Token 是什么，以及上下文窗口限制。
• Prompt 工程的基础写法。
• 什么是 RAG，以及它和微调的区别。
• 什么是结构化输出，以及如何让大模型返回 JSON。
• 向量数据库的作用。
• 大模型接口调用的成本和延迟控制。

相关热搜词里有spring ai structured out 结构化输出 如何定义实体类，这是一个很实际的考点。结构化输出是让大模型返回固定格式数据结构的能力，在 Java 中通常定义一个实体类，然后通过 Spring AI 的StructuredOutputConverter转换。

一个最小示例：

public record Answer(String content, List<String> references) {} StructuredOutputConverter<Answer> converter = new BeanOutputConverter<>(Answer.class); String json = chatClient.prompt() .user("请回答：Spring 三级缓存解决了什么问题？") .call() .content(); Answer answer = converter.convert(json);

面试时要能解释：为什么要用结构化输出？因为大模型返回纯文本，程序很难可靠解析，而业务系统需要稳定的字段。

3. 常见面试题的精炼答案与答题框架

这一章列出六个高频题目，并给出答题框架。答题框架比具体答案更重要，因为面试官会不断追问，你只有掌握了层次，才能随机应变。

3.1 并发编程高频题：synchronized 和 ReentrantLock 怎么选

这是最经典的并发题之一。答题框架分三层：

第一层，满足什么需求。如果你只需要保证一个方法或代码块的原子性，可以使用synchronized。如果你需要公平锁、可中断、超时获取锁，则要使用ReentrantLock。

第二层，机制差异。synchronized是 JVM 层面的锁，通过 monitor 实现，JDK 1.6 之后有锁升级机制。ReentrantLock是 JUC 包的工具类，基于 AQS 实现，支持公平锁和非公平锁。

第三层，生产选择。多数业务场景下synchronized够了，而且用错概率低。ReentrantLock更适合需要尝试获取锁或等待超时的场景。

Lock lock = new ReentrantLock(); boolean acquired = false; try { acquired = lock.tryLock(3, TimeUnit.SECONDS); if (acquired) { // 业务逻辑 } } finally { if (acquired) { lock.unlock(); } }

要记得lock.unlock()必须放在finally中，否则可能出现锁无法释放的问题。

3.2 JVM 高频题：JVM 内存模型和 OOM 排查路径

先讲 JVM 内存区域：堆、虚拟机栈、本地方法栈、方法区（元空间）、程序计数器。然后说明哪些是线程共享，哪些是线程私有。

接着给一个排查 OOM 的标准化流程：

1. 确认是heap溢出、Metaspace溢出还是StackOverflowError。
2. 查看日志中是否有堆栈信息。
3. 使用jstat -gcutil <pid> 1000观察 GC 频率和内存使用趋势。
4. 导出堆转储文件。
5. 用 MAT 分析 Dominator Tree。

答题时可以这样表述：“如果Full GC频繁且每次回收后内存仍然很高，优先怀疑内存泄漏；如果 GC 正常但内存快速增长，可能是瞬时流量过大。”这种回答能体现你真正处理过线上问题。

3.3 MySQL 高频题：索引失效的典型场景

这个题目几乎是必考。答题框架是列出常见失效场景，并解释原因。

用表格呈现会更清楚：

回答完这些场景后，最好主动补充一句：“索引失效不是绝对的，MySQL 优化器会根据成本决定是否走索引，所以最终要看执行计划。”这句话会明显提升层次感。

3.4 Redis 高频题：缓存穿透、击穿、雪崩

这道题在 AI 应用里会变体为“大模型结果缓存怎么设计”。原题答题框架：

• 缓存穿透：查询一个不存在的数据，每次都会打到数据库。解决方法是缓存空值、布隆过滤器。
• 缓存击穿：热点 key 过期瞬间，大量请求打到数据库。解决方法是互斥锁、逻辑过期。
• 缓存雪崩：大量 key 同时过期，导致数据库压力暴增。解决方法是过期时间加随机值、永不过期、多级缓存。

一个示例是给缓存 key 增加随机过期时间：

int randomExpire = 3600 + new Random().nextInt(300); redisTemplate.expire(key, randomExpire, TimeUnit.SECONDS);

如果把题目升级到 AI 场景，还可以说：“大模型结果缓存适合存入 Redis，key 可以是问题的哈希值，value 可以包含答案和知识库版本，过期时间要结合答案时效性设置。”

3.5 Spring 高频题：三级缓存为什么是三级

答题框架：

1. 先说明循环依赖问题。
2. 再说明一级缓存为什么不支持提前暴露对象。
3. 说明二级缓存为什么能解决大部分循环依赖。
4. 说明三级缓存存在的意义是处理 AOP。

一句话总结：三级缓存存的不是 Bean，而是ObjectFactory，这样可以在需要代理对象时，延迟生成代理对象，避免所有 Bean 在实例化阶段就被代理。

“二级缓存为什么不够”是高频追问。可以这样回答：“如果直接存初始对象到二级缓存，那么当这个 Bean 需要被 AOP 代理时，它无法在创建过程中生成代理对象，最终返回的就不是代理对象。三级缓存允许在真正需要依赖时，通过ObjectFactory决定返回原始对象还是代理对象。”

3.6 AI 大模型场景题：设计一个 RAG 问答系统

这道题现在的出现频率越来越高。一个好的答题框架如下：

第一步：明确系统目标。大模型无法回答私有知识，RAG 的作用是从知识库中检索相关内容，拼接到 Prompt 中，让模型基于给定材料回答。

第二步：描述整体流程。离线阶段对文档切片、向量化、存储到向量数据库；在线阶段接收用户问题、向量化、相似度检索、拼接 Prompt、调用大模型、返回答案。

第三步：讲切片策略。切片大小直接影响检索效果。切得太小，上下文不完整；切得太大，容易混入无关内容。生产环境常见做法是按标题结构切片，并做重叠窗口。

第四步：讲检索优化。可以先做关键词检索，再做向量检索，然后用 RRF 融合排序。涉及代码时可以用伪代码表示：

List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch(query, 5); String context = docs.stream() .map(Document::getText) .collect(Collectors.joining("\n"));

第五步：讲如何评估。回答时要把检索结果和来源一起返回，方便人工检查。

这个题目没有标准答案，关键是展示系统性思维。

4. 构建一个能进简历的 Java+AI 项目

准备面试时，项目经历是最难临阵磨枪的部分。如果你没有实际项目，建议在准备阶段做一个“企业知识库问答助手”，这是最容易说明白、也最能覆盖 Java 全栈和大模型技能的项目。

4.1 项目选题和目标

项目名称可以是“基于 RAG 的内部知识库问答助手”。功能包括：

• 上传文档后自动切片、向量化。
• 用户提问后从知识库检索相关内容。
• 通过大模型生成回答并返回引用来源。
• 使用 Redis 缓存相同问题的答案。
• 通过 MySQL 保存用户问题和回答记录。

这个项目不需要真实企业数据，可以使用公开技术文档或自己编写的示例文档，重点是梳理清楚流程。

4.2 技术选型和项目结构

参考技术栈：

项目结构可以这样规划：

src/main/java/com/example/kbqa ├── controller │ └── ChatController.java ├── service │ ├── ChatService.java │ ├── DocumentService.java │ └── VectorSearchService.java ├── repository │ └── QaLogRepository.java ├── entity │ ├── QaLog.java │ └── KnowledgeChunk.java └── config └── RedisConfig.java

这个结构不大不小，能体现分层思想。

4.3 核心流程和关键代码

核心流程就两条：文档入库和问答。

文档入库流程：

1. 上传文档。
2. 解析文本。
3. 按标题或固定长度切片。
4. 调用 Embedding 接口生成向量。
5. 保存到向量存储。

问答流程：

1. 接收问题。
2. 先查缓存，如果命中则直接返回。
3. 对问题做向量化。
4. 检索知识库 TopK 结果。
5. 构造 Prompt。
6. 调用大模型。
7. 记录日志并返回。

可以用一个简化流程类展示：

@Service public class ChatService { public String answer(String question) { // 1. 查缓存 String cached = redisTemplate.opsForValue().get("qa:" + question.hashCode()); if (cached != null) { return cached; } // 2. 向量化问题 float[] queryVector = embeddingClient.embed(question); // 3. 检索知识库 List<KnowledgeChunk> chunks = vectorStore.search(queryVector, 5); // 4. 拼接 Prompt String prompt = buildPrompt(question, chunks); // 5. 调用大模型 String answer = llmClient.call(prompt); // 6. 写缓存和日志 redisTemplate.opsForValue().set("qa:" + question.hashCode(), answer, 10, TimeUnit.MINUTES); qaLogRepository.save(new QaLog(question, answer)); return answer; } }

这段代码不要原封不动写进简历，要理解每个步骤。面试官最常问的就是“如果检索结果不准确怎么办”，你要回答“调整切片长度、增加重排序、切换 Embedding 模型、用人工反馈数据优化”。

4.4 Prompt 设计和结构化输出

项目中最好有一个专门的 Prompt 模板，例如：

你是一个企业知识库助手。 请根据以下参考材料回答问题，如果材料中没有相关内容，请回答“未找到相关内容”。 输出格式要求：返回 JSON，包含 answer 和 source 两个字段。 参考材料： {context} 问题： {question}

这个模板有两个要点：一是限定回答范围，减少幻觉；二是要求结构化输出，方便程序解析。

对应 Java 实体类：

public class KbAnswer { private String answer; private List<String> source; // getter/setter 省略 }

如果使用 Spring AI 的 Structured Output 能力，可以声明式转换。

4.5 项目讲解话术

面试中讲解项目时，不要只罗列功能，要讲清“为什么这么设计”和“遇到什么问题”。

推荐按这个顺序：

1. 一句话说明项目是什么。
2. 说明自己负责的模块。
3. 讲一个技术难点和解决过程。
4. 说明效果或可改进点。

例如：“我负责问答链路的实现。最初直接拿用户问题去检索知识库，效果很不好，后来发现是切片方式太粗糙。我改成按文档标题结构切片，并保留段落上下文，检索准确率提升明显。同时我用 Redis 做了结果缓存，降低了重复问题的调用成本。”

这样的表达比“熟悉 Spring Boot、Redis、大模型”更有说服力。

5. 自测与复盘：怎么验证复习效果

面试准备不能只看不练。建议在复习期间每周做一次自测，覆盖八股文、场景题和项目表达。

5.1 八股文自测清单

下面是一份精简自测表，可以在复习过程中打勾：

只选“是”不一定合格，要能举例说明。例如回答“HashMap 扩容为什么是 2 次幂”，如果能写出代码计算下标(n-1) & hash，才算真正理解。

5.2 场景题自测方法

场景题建议用口头表达练习，而不是写题。找一个朋友或录屏工具，给自己出一道题，例如：

• 设计一个高并发的关键词过滤服务。
• 给你的系统接入大模型，怎么做好限流、缓存和降级？
• 线上 Redis CPU 使用率飙升，你如何排查？

回答完之后，复盘三个问题：是否先说结论？是否给出多个方案？是否考虑优缺点？

5.3 模拟面试和口语化表达

很多候选人知识面很广，但面试时说话没有层次。建议把每个高频题整理成“一句话结论 + 2-3 个理由 + 一个例子”的结构。

以“什么是 AOP”为例：

• 一句话结论：AOP 是面向切面编程，用于在不侵入业务代码的情况下横切逻辑。
• 理由1：Spring AOP 基于动态代理实现，接口类用 JDK 代理，类用 CGLIB。
• 理由2：适合日志、事务、权限等场景。
• 例子：@Transactional就是通过 AOP 实现事务管理。

这种表达方式清晰，也容易控制时间。

5.4 知识点盲区排查表

每次自测后，把答不完整的问题记录下来。排查表可以这样建：

这种表比盲目刷题更有效。因为面试准备最怕的是“这个点好像见过，但讲不清楚”。

6. 面试现场常见问题与应对策略

6.1 概念都会，但答不出层次怎么办

这是最常见的问题。原因通常是只背了结论，没有建立知识的因果链。

以“为什么用 Redis 做缓存”为例，低水平回答是“因为快”。高水平回答是：“Redis 是内存数据库，读写复杂度低，单线程模型避免了并发竞争，所以适合承担高频读操作，减少数据库压力。但缓存会引入一致性问题，需要设计过期策略。”

关键技巧是每个知识点至少往下追问两个“为什么”。多问几次，答案自然有层次。

6.2 面试官深挖到底要挖多深

面试官深挖通常有三个目的：

• 确认你是否真正写过代码。
• 确认你是否理解原理。
• 确认你是否能应对线上问题。

比如你提到用线程池，面试官会问“核心线程数怎么定”。你可以从 CPU 密集型和 IO 密集型两个维度回答：

CPU 密集型：核心线程数约等于 CPU 核数。 IO 密集型：核心线程数 = CPU 核数 * (1 + 平均等待时间 / 平均计算时间)。

然后补充一句：“生产环境建议压测后调整，不要只看公式。”这比只背公式更可信。

6.3 遇到完全不会的题怎么处理

不要说“不会”就结束，也不要瞎猜。推荐框架：

1. 先复述题目，确认理解。
2. 拆解题目的关键词。
3. 给出部分思路或类比。
4. 说明实际项目中未遇到，但已知晓相关方案。

例如被问“如何用 Java 实现一个 Raft 算法”，如果你不会，可以回答：“Raft 的核心是选举、日志复制和安全性，我没在项目里实现过，但对它的投票机制有了解，如果让我设计，我会先用状态机划分角色，再用定时器驱动选举。”

这种回答展示了分析能力，即使答案不完整，也不会完全丢分。

6.4 时间分配建议

如果你还有一个月准备，建议按比例分配：

如果时间只剩一周，优先复习并发、JVM、Spring 和 AI 场景题。这四个模块最容易在面试中拉开差距。

6.5 学习环境与生产环境的差异

准备项目时，本地 Demo 可以只用内存向量存储，但面试中要说明生产环境的差异：

• 本地：使用嵌入式向量集合，方便调试。
• 生产：使用独立向量数据库，支持海量数据和持久化。
• 本地：直接调用大模型 API，省略鉴权和限流。
• 生产：要接入 API 网关，配置 Key 管理、监控告警和熔断降级。
• 本地：不记录日志。
• 生产：需要记录每次问答的输入、输出、耗时、Token 消耗和结果反馈。

这些差异能体现你是否真正考虑过上线问题。

7. 最佳实践与扩展方向

7.1 一份可复用的复习清单

面试前一天可以按下面清单快速过一遍：

• 能用 JDK 命令查看 Java 进程吗？
• 能说出ThreadPoolExecutor的拒绝策略有哪几种吗？
• 能说出HashMap在 JDK 1.8 中避免死循环的原因吗？
• 能画出 JVM 内存区域图吗？
• 能说出EXPLAIN中type字段的常见顺序吗？
• 能区分缓存穿透、击穿、雪崩吗？
• 能说出 Spring 三级缓存中三级分别存什么吗？
• 能解释RAG的完整流程吗？
• 能设计一个简单场景降低大模型调用成本吗？
• 能口述一次线上问题排查过程吗？

每一条都能做到，面试的基础关就稳了。

7.2 三条主线优先级

从面试收益来看，建议优先抓住三条主线：

第一条是 Java 并发。它既能单独考，也能和大模型场景结合，可以说是 Java+AI 面试中最值得投入的模块。

第二条是 Spring 核心机制。绝大多数岗位都会问 Bean 生命周期和自动配置原理，这些内容相对固定，投入产出比高。

第三条是 RAG 和 Prompt 工程。这是 AI 大模型面试的核心，也是项目和场景题的主要来源。即使岗位不要求 AI，这项能力也能成为差异化优势。

7.3 扩展方向

如果时间和精力允许，可以继续补充以下方向：

• 学习 Spring AI Alibaba，了解国内大模型生态下的主流整合方式。
• 用docker compose本地部署轻量级向量数据库，体验生产环境部署。
• 尝试接入一个开源大模型 API，例如 OpenAI 兼容接口，加深对 Token 和上下文窗口的理解。
• 阅读CompletableFuture源码，熟悉异步编排。
• 背诵并理解 MySQL 执行计划和 Redis 持久化机制。
• 做一些 JVM 调优实验，例如调整堆大小并观察 GC 日志。

面试准备的本质是建立知识网络。Java 八股文负责证明基础扎实，AI 大模型能力负责证明你能跟上技术变化，项目实践负责证明前面两者不是空谈。把这三者串起来，Java+AI 大模型面试的强度就不再来自“题目太多记不住”，而是来自“你是否真的理解了技术背后的取舍”。理解到位，题目怎么变都能接住。