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笔记大全

面试八股、后端原理与工程化实践整理

张子硕 Java 后端 / Agent 应用开发实习生

求职意向：Java 后端开发工程师（AI Agent / RAG 方向）

邮箱: 1669455582@qq.com

教育背景

河南理工大学 | 计算机科学与技术 | 本科

2023.09 - 2027.06 | 英语：CET-6

主修课程：数据结构、计算机网络、计算机组成原理、Web 开发技术、面向对象程序设计

专业技能

  • 后端基础与开发框架：熟练运用 Java 基础、集合、并发编程；掌握数据结构、计算机网络；熟练使用 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis/MyBatis-Plus；掌握 FastAPI 高效开发 RESTful 接口，理解 IoC/AOP 与微服务架构。
  • 数据存储与中间件：
    • 数据库：熟练使用 MySQL（索引、事务、MVCC、锁机制）、Redis（缓存一致性、穿透/击穿/雪崩）
    • 消息队列：掌握 RabbitMQ 异步通信与任务编排
  • AI Agent / RAG（核心方向）：
    • 全链路能力：文档解析、分块、Embedding、Milvus 向量检索、重排序、Prompt 工程、回答生成
    • 开发框架：熟练使用 LangChain / LangGraph、Spring AI、FastAPI 部署 AI 服务
    • 工程落地：Tool Calling、会话记忆、SSE 流式输出、模型路由、降级容错；熟练运用 VibeCoding、MCP、Skills 进行 Web 应用开发

实习经历

北京数能科技 | 后端开发实习生 2025.10 - 2026.02

主要经历：参与公司「奇华顿微信小程序」的后端开发与维护，负责核心接口开发与性能优化。

  • 热点数据缓存落地：针对"活动详情查询"等高频读取场景，基于公司现有的 Redis 组件进行改造，将原有的直接查库逻辑优化为"缓存优先"模式，并采用逻辑过期（互斥锁）机制处理热点 Key，有效防止了潜在的缓存击穿风险。
  • 接口性能调优：主动使用 JMeter 对负责的核心接口进行压测，发现部分聚合查询存在性能瓶颈。通过引入 CompletableFuture 实现多线程并行调用，将接口响应时间（RT）从 800ms+ 稳定在 300ms 以内。
  • 规范执行与协作：严格遵循开发手册与 RESTful 规范，参与 Git Flow 分支管理，保障了代码合并的零冲突与可追溯性。

项目经历

RAG Agent 工业级知识检索与问答平台

技术栈：Python、FastAPI、LangGraph、Redis、MySQL、Chroma、SQLite、Hybrid Search、BM25、Cross-Encoder

工业级模块化 RAG Agent 平台，解决知识分散、检索不稳定、指代消歧困难等问题，可作为知识中台与 Agent 知识底座。

  • 设计 BM25 + Dense Embedding 混合召回架构，采用 RRF 融合排序，支持 Cross-Encoder / LLM 重排，平衡检索查全率与查准率。
  • 搭建五阶段文档摄取流水线，完成 PDF 解析、语义切分、元数据增强、向量化与幂等入库。
  • 集成 Vision LLM 实现图片转文本，支持多模态内容检索，复用纯文本检索链路。
  • 基于 FastAPI + LangGraph 实现状态化对话闭环，支持意图识别、指代澄清与并行子查询拆分。
  • 采用 Redis + MySQL 混合会话存储，实现短期热缓存与长期记忆沉淀，保证多轮对话稳定性。

Link-Health 智慧社区

技术栈：Spring Boot、Spring AI、MyBatis-Plus、Redis、MySQL、华为云 IoT、WebSocket、Activiti 8

集成 IoT 感知与 AI 自动化的智慧社区管理系统，围绕告警、报修与审批流程构建端到端后端服务能力。

  • 接入 Spring AI Tool Calling，将自然语言报修诉求转译为结构化工单参数并自动落库，提升工单处理自动化程度。
  • 对接华为云 IoT 秒级设备上报，利用 Redis 异步缓冲削峰并减少 MySQL 写入压力，核心查询接口响应提升约 60%。
  • 构建告警规则引擎与阈值过滤策略，结合 WebSocket 实时推送异常事件，保障管理端及时感知风险。
  • 基于 Activiti 8 设计入驻审批流，支持并行审批与动态分支，缩短流程周转时间并提升可追踪性。

识途 Hub

技术栈：Spring Cloud 微服务、Spring Boot、MyBatis-Plus、Redis、MySQL、RabbitMQ、Elasticsearch

基于微服务架构的在线教育平台，提供课程发布、学生学习、讲师管理等完整功能，日均用户量 5K+。

  • 接入 Spring AI 与 RAG 架构，结合向量数据库构建个性化知识库，显著提升复习答疑准确率。
  • 负责签到与积分模块优化，基于 Redis BitMap 存储并通过 MQ 推送积分，系统吞吐量提升 3 倍。
  • 构建积分排行榜，对签到、学习、问答等行为进行加权统计，支持多维数据可视化。
  • 设计优惠券生成与验证方案，采用按位加权求和与异步线程生成兑换码，结合 BitMap 防止重复兑换。
  • 使用 Redis 合并写请求与 DelayQueue，实现视频断点续播，数据库写入误差控制在 15 秒内。