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。
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。
关于初高中的生活，可以看 2020 年我写的 我曾经也是网瘾少年 这篇文章。
2019 年 6 月份毕业，距今已经过去了 3 年。趁着高考以及应届生毕业之际，简单聊聊自己的大学生活。
下面是正文。
我本科毕业于荆州校区的长江大学，一所不起眼的双非一本。
在这里度过的四年大学生活还是过的挺开心的，直到现在，我依然非常怀念！
《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。
