互联网大厂Java面试实战：Spring Boot、微服务与AI技术全解析

互联网大厂Java面试实战：Spring Boot、微服务与AI技术全解析

面试场景简介

在某知名互联网大厂的Java开发岗位面试中，面试官严肃认真，而求职者“谢飞机”是个幽默的水货程序员。面试聚焦于Java核心技术、Spring生态、微服务架构、数据库及AI相关技术。通过三轮问题，逐步深入技术细节与业务场景，帮助读者理解面试过程及技术要点。

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第一轮提问：基础与框架入门（电商场景）

面试官：谢飞机，我们先从Java基础开始。请说说Java 8的新特性以及它们在电商系统中如何应用？

谢飞机：Java 8引入了Lambda表达式和Stream API，可以方便地对集合数据进行处理。在电商系统中，比如订单处理时，能用Stream快速过滤、排序订单，提高代码简洁度。

面试官：不错，那你了解Spring Boot的自动配置机制吗？它对快速开发有什么帮助？

谢飞机：Spring Boot自动配置根据项目的依赖自动加载相应的配置，简化了配置文件，开发电商微服务时能快速搭建环境。

面试官：很好。最后，能简单介绍一下Hibernate和MyBatis的区别吗？

谢飞机：Hibernate是全功能ORM框架，支持对象关系映射和缓存；MyBatis更灵活，允许写SQL，适合复杂查询。

面试官：回答得很到位，继续保持。

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第二轮提问：微服务与云原生（内容社区场景）

面试官：内容社区业务中，如何使用Spring Cloud和Netflix OSS实现服务注册与负载均衡？

谢飞机：Spring Cloud整合Eureka作为服务注册中心，Zuul做路由，客户端调用服务时可以负载均衡。

面试官：好，那你能谈谈OpenFeign和RestTemplate的区别吗？

谢飞机：OpenFeign是声明式HTTP客户端，支持接口注解；RestTemplate是传统的模板类，代码更冗长。

面试官：涉及分布式系统，你了解Resilience4j的断路器模式吗？

谢飞机：嗯，断路器防止服务雪崩，Resilience4j能自动熔断并重试，但具体实现细节我还不太清楚。

面试官：你对微服务的理解还需加强，没关系，我们看下一轮。

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第三轮提问：AI与大数据（AIGC场景）

面试官：在AIGC内容生成中，如何利用Spring AI和检索增强生成（RAG）架构提升系统智能？

谢飞机：Spring AI可以集成各种AI模型，RAG结合检索与生成，能更准确地回答用户问题。

面试官：你能讲讲向量数据库如Milvus或Redis在语义检索中的作用吗？

谢飞机：向量数据库存储文本向量，做相似度搜索，提升语义搜索精度，但具体索引结构我不太了解。

面试官：最后，能否介绍一下AI幻觉（hallucination）现象及其风险？

谢飞机：AI幻觉是模型生成错误信息，可能误导用户，需要结合多源验证。

面试官：好的，这次面试就到这里，谢飞机你先回去等通知。

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技术点详解

1. Java 8新特性与应用

Java 8引入Lambda表达式和Stream API，使代码更简洁，提高集合处理效率。在电商系统中，订单过滤、统计等操作常用Stream处理。

2. Spring Boot自动配置

Spring Boot通过条件注解和自动配置类，根据类路径中的依赖自动配置Bean，快速搭建微服务，减少繁琐配置。

3. Hibernate vs MyBatis

Hibernate是全自动ORM框架，适合标准CRUD操作；MyBatis允许手写SQL，更灵活，适合复杂业务场景。

4. 微服务注册与负载均衡

Spring Cloud Eureka提供服务注册发现，Zuul负责请求路由，OpenFeign简化HTTP调用，Resilience4j实现断路器保证系统稳定。

5. AI与大数据技术

Spring AI支持AI模型集成，RAG结合文档检索与生成提升问答准确性。向量数据库如Milvus存储文本向量，实现高效语义搜索。AI幻觉指AI生成虚假信息，需多源校验避免风险。

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通过此面试故事，读者不仅了解了互联网大厂Java面试的技术重点，还能掌握关键技术的业务应用，为求职和技术提升打下坚实基础。