互联网大厂Java求职面试实战：从Spring Boot到微服务与AI技术深度解析

互联网大厂Java求职面试实战：从Spring Boot到微服务与AI技术深度解析

场景背景

在互联网大厂Java开发岗位的面试中，面试官严肃且专业，面对的是一位搞笑但技术水平参差不齐的水货程序员谢飞机。面试围绕核心Java技术栈展开，结合业务场景逐步深入，帮助读者理解面试中的关键技术点。

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第一轮提问：基础Java与Web框架

面试官： 谢飞机，我们先从基础开始。请你说说Java 8引入的Stream API的优势？

谢飞机： 哦，Stream API让我们能用更简洁的代码处理集合，比如过滤和映射操作，代码更清晰。

面试官： 很好，那你在Spring Boot项目中如何配置Maven和Gradle构建工具？

谢飞机： 我一般用Maven，写个pom.xml，然后加依赖，Gradle的话写build.gradle，用Groovy或者Kotlin DSL。

面试官： 那你说说Spring MVC和Spring WebFlux的区别？

谢飞机： Spring MVC是同步的，WebFlux是响应式的，适合高并发场景。

面试官： 很不错，继续保持。

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第二轮提问：数据库与微服务

面试官： 你在项目中用过哪些ORM框架？它们的优缺点是什么？

谢飞机： Hibernate自动生成SQL，方便但有点重；MyBatis手写SQL，灵活但麻烦；JPA标准化，方便。

面试官： 好，那在微服务架构中，你如何用Spring Cloud实现服务发现和负载均衡？

谢飞机： 用Eureka做服务注册，Ribbon做客户端负载均衡。

面试官： 如果服务间要做安全通信呢？

谢飞机： 用Spring Security配合JWT或者OAuth2。

面试官： 挺好，接下来难点来了。

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第三轮提问：AI与大数据结合的业务场景

面试官： 假设你负责一个AIGC内容社区项目，如何利用Spring AI和向量数据库提升用户搜索体验？

谢飞机： 嗯，Spring AI能调用Embedding模型，向量数据库像Milvus存储向量，做语义检索。

面试官： 具体怎么实现文档加载和智能问答？

谢飞机： 先用文档加载工具处理数据，再用Agentic RAG结合检索和生成回答。

面试官： 你说说AI幻觉（Hallucination）问题怎么缓解？

谢飞机： 这个……可以用多模型验证和上下文校验？

面试官： 好，今天面试到这里，你回去等通知吧。

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答案详解

Java 8 Stream API

Stream API提供了函数式编程风格，简化集合操作，如过滤、映射和归约，提升代码可读性和性能。

构建工具配置

Maven通过pom.xml管理依赖和构建，Gradle通过build.gradle使用DSL定义项目，二者支持自动化构建。

Spring MVC vs WebFlux

Spring MVC基于Servlet同步模型，适合传统Web应用；WebFlux基于响应式编程，适合高并发非阻塞场景。

ORM框架

Hibernate自动生成SQL，适合快速开发；MyBatis手写SQL灵活；JPA是Java标准ORM接口。

微服务服务发现与安全

Spring Cloud Eureka实现服务注册发现，Ribbon做客户端负载均衡。安全方面，Spring Security结合JWT/OAuth2实现认证授权。

AI与向量数据库

Spring AI结合OpenAI等Embedding模型，将文本转换成向量存储于Milvus等向量数据库，实现语义搜索和智能问答。

AI幻觉缓解

通过多模型结果对比、上下文校验和人机结合，减少AI生成不准确内容的风险。

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本文通过真实面试对话，结合业务场景和技术细节，帮助Java求职者系统理解从基础到前沿的技术栈知识。