互联网大厂Java求职面试实战：涵盖Spring Boot、微服务与AI技术栈

互联网大厂Java求职面试实战：涵盖Spring Boot、微服务与AI技术栈

引言

本文通过模拟互联网大厂Java求职者谢飞机的面试过程，详细展示了从基础语言到复杂微服务架构，再到AI技术的提问与回答，旨在帮助读者理解核心技术点与业务场景应用。

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场景背景

谢飞机来到了某互联网大厂，面试官严肃而专业，面试聚焦于Java及相关技术栈，涵盖了Spring Boot、微服务、数据库ORM、消息队列、云原生、缓存、安全及AI技术等，场景设定在内容社区与UGC平台的后端开发。

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第一轮提问：基础与框架入门

面试官：

1. 请简述Java 11与Java 8的主要区别，以及你在项目中如何选择使用哪个版本？
2. 在Spring Boot项目中，如何配置和管理数据源连接池？
3. MyBatis和Hibernate各自的优势及使用场景是什么？

谢飞机回答：

1. Java 11比Java 8支持更多新特性，如Var关键字等，我一般选用Java 11因为它支持长期维护。
2. 我会用HikariCP作为数据源连接池，通过application.yml配置连接参数。
3. MyBatis适合SQL复杂或需要自定义SQL的场景，Hibernate则适合快速开发和ORM自动化。

面试官点评： 不错，基础掌握得很好，连接池配置是企业级应用的关键。

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第二轮提问：微服务与消息队列

面试官：

1. 在微服务架构中，如何使用Spring Cloud实现服务发现与负载均衡？
2. Kafka和RabbitMQ的主要区别及适用场景？
3. 面对高并发请求，如何保证消息的可靠性和顺序性？

谢飞机回答：

1. 我会用Eureka做服务发现，Feign做服务调用，Ribbon实现客户端负载均衡。
2. Kafka适合大数据流处理，RabbitMQ适合传统消息队列。
3. 我会用消息幂等设计和分区策略保证顺序，但具体实现还需团队指导。

面试官点评： 你的理解不错，微服务和消息队列的结合是现代系统的核心。

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第三轮提问：AI技术与复杂场景

面试官：

1. 请说明Spring AI框架在企业级应用中的应用场景。
2. 在内容社区UGC中，如何使用向量数据库提升搜索体验？
3. 你对RAG（检索增强生成）技术有何了解？
4. 你如何解决AI幻觉（Hallucination）问题？

谢飞机回答：

1. Spring AI可以集成多种AI模型，帮助智能客服和推荐系统。
2. 向量数据库能快速做语义检索，提升内容发现效率。
3. RAG是结合检索与生成的技术，但我还不太熟悉细节。
4. AI幻觉是模型生成错误信息，我觉得多验证数据和人工审核是办法。

面试官总结： 技术很新颖，你对AI领域有初步理解，回去继续深入学习。

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面试结束语

面试官： 谢谢你的时间，我们会尽快通知你结果，回去好好准备，祝你好运！

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技术点与业务场景解析

1. Java版本选择：Java 11引入了多项性能和语法改进，企业项目多选长期支持版本以保证稳定。
2. 数据源连接池：HikariCP轻量高效，是Spring Boot默认推荐连接池，配置简单，性能优越。
3. ORM框架：MyBatis灵活适合复杂SQL，Hibernate自动化程度高，适合快速开发。
4. 微服务架构：Spring Cloud组件（Eureka, Ribbon, Feign）提供服务发现与负载均衡，保障服务稳定。
5. 消息队列：Kafka适合流式大数据处理，RabbitMQ适合传统消息传递，保证高并发环境下消息可靠性需设计幂等和分区。
6. AI技术应用：Spring AI框架支持集成多AI模型，向量数据库（Milvus等）提升语义搜索体验，RAG技术结合检索与生成，AI幻觉需通过数据验证和人工控制。

通过以上提问与解答，求职者能系统掌握企业级Java技术栈在内容社区UGC场景中的应用，提升面试竞争力。