JavaGuide 知识星球是我长期维护的 后端 + AI 应用开发与求职成长社群，主要面向正在准备校招、社招、转行和技术进阶的同学，也适合想从传统后端延伸到 AI 应用开发的开发者。
后端仍然是星球的基本盘。Java 基础、数据库、Spring、Redis、消息队列、分布式、高可用、系统设计和面试准备，这些内容会继续更新。AI 应用开发是目前重点投入的方向，内容会覆盖大模型 API、Prompt 与上下文工程、RAG、Agent、MCP、评测和 AI 系统设计，并通过实战项目讲清楚如何把大模型能力接入后端业务。
星球里的 AI 内容侧重应用开发和工程落地，不以模型训练、算法研究和论文复现为主。对于 Java 后端开发者来说，原来积累的数据库、缓存、队列、鉴权、异步任务和稳定性治理经验，在 AI 应用里依然用得上。
古人云:“他山之石，可以攻玉” 。善于学习借鉴别人的面试的成功经验或者失败的教训，可以让自己少走许多弯路。
在 《Java 面试指北》 的 「面经篇」 ，我分享了 30+ 篇高质量的 Java 后端面经，有校招的，也有社招的，有大厂的，也有中小厂的。
如果你是非科班的同学，也能在这些文章中找到对应的非科班的同学写的面经。
面试之前，强烈建议大家多拿常见的面试题来进行自测，检查一下自己的掌握情况，这是一种非常实用的备战技术面试的小技巧。
在 《Java 面试指北》 的 「技术面试题自测篇」 ，我总结了 Java 面试中最重要的知识点的最常见的面试题并按照面试提问的方式展现出来。
友情提示
本文节选自 《Java 面试指北》。这是一份教你如何更高效地准备面试的专栏，内容和 JavaGuide 互补，涵盖常见八股文（系统设计、常见框架、分布式、高并发 ……）、优质面经等内容。
你身边是否有这样的朋友：编程能力比你强，求职结果却不如你？其实技术好≠面试能过 —— 如今的面试早已不是 “会写代码就行”，不做准备就去面，大概率是 “撞枪口”。
这份 星球专属优质专栏 汇总 JavaGuide 知识星球里的系统学习资料，覆盖 Java 面试、系统设计与场景题、手写 RPC、源码阅读和实战项目。
如果你正在准备 Java 后端面试，建议先看 《Java 面试指北》 和 《后端面试高频系统设计&场景题》；如果你想补项目和源码能力，可以继续看 AI 智能面试辅助平台 + RAG 知识库、《手写 RPC 框架》 和 《Java 必读源码系列》。
《后端面试高频系统设计&场景题》 是我的知识星球的一个内部小册，系统性地总结了后端面试中高频出现的系统设计案例和场景题。
近年来，国内技术面试“越来越卷”。越来越多的公司（阿里、美团、字节、腾讯等）开始在面试中考察 系统设计 和 场景问题，以此来更全面地考察求职者的综合能力——不论是校招还是社招。
面试官顺着一个 RPC 项目继续问，问题很快就会落到具体实现上：
CompletableFuture 和在途请求 Map 怎么清理，复用的 Channel 要不要关闭？switch 里加分支？只记住“RPC 让远程调用像本地调用一样简单”，遇到这些追问很难往下讲。《手写 RPC 框架》围绕一个可以运行的 Java 项目，把动态代理、网络通信、自定义协议、序列化、注册中心、负载均衡、异步调用和异常处理串在一起。
很多后端同学准备简历项目时都会遇到同一个问题：项目里全是增删改查（CRUD），技术栈看起来不少，但面试官很难继续深挖，也很难体现你对 大模型应用开发、RAG 知识库、Agent 工程落地 这些新方向的理解。
这篇要介绍的就是一个面向 Java 后端的 大模型实战项目 + Agent 实战项目：基于 Spring Boot 4.1、Java 25、Spring AI 2.0 构建 AI 智能面试辅助平台，把简历分析、AI 模拟面试（文字 + 语音）、RAG 知识库问答、知识库题库面试、多模型配置、异步任务处理、分布式限流等能力串成一个完整项目。
四年磨一剑，只为打造最优质的 Java 面试指南。
这本《Java 面试指北》（后端面试通用）的内容经过反复打磨，质量极高，旨在帮助每一位 Java/后端求职者从容应对面试挑战。
用数据说话： 截至目前，专栏累计阅读量已突破 477.1W，收获点赞 5,118 个，评论互动 1,657 条。值得一提的是，评论区不仅仅是留言板，更是答疑区——几乎每一条提问，我都会用心回复，确保无疑问遗留。
《Java 必读源码系列》 是我的知识星球的一个内部小册，目前已经整理了 Dubbo 2.6.x、Netty 4.x、Spring Boot 2.1 等框架/中间件的源码。后续还会整理更多值得阅读的优质源码，持续完善中。
结构清晰，内容详细，非常适合想要深入学习框架/中间件源码的同学阅读。
