互联网大厂Java求职面试实战：核心技术栈与AI与微服务应用解析

互联网大厂Java求职面试实战：核心技术栈与AI与微服务应用解析

本文通过模拟互联网大厂Java求职者谢飞机的面试过程，结合内容社区与UGC场景，涵盖Java核心语言、Spring Boot、微服务、数据库、缓存、AI技术等全栈技术栈，深度剖析技术点及面试问答，帮助读者系统掌握面试要点。

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场景背景

本次面试发生在一家知名互联网大厂，谢飞机作为一名Java开发求职者，面试官严肃认真，针对核心技术栈及内容社区业务场景进行了多轮提问。

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第一轮提问：Java核心及构建工具

面试官：请你说说Java 17相比Java 8的主要新特性？

谢飞机：嗯，Java 17有密封类、记录类型，还有更好的模式匹配吧。

面试官：不错，项目构建时你通常用什么工具，为什么？

谢飞机：我用Maven，依赖管理方便，社区支持好。

面试官：那Gradle你了解吗？它有哪些优势？

谢飞机：Gradle挺灵活，构建速度快，支持多语言。

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第二轮提问：Spring生态及数据库ORM

面试官：在内容社区场景中，如何利用Spring Boot和MyBatis提高开发效率？

谢飞机：Spring Boot快速搭建服务，MyBatis灵活控制SQL，方便复杂查询。

面试官：数据库高并发时如何保证连接池性能？

谢飞机：用HikariCP，轻量级且性能好。

面试官：你了解Flyway和Liquibase吗？

谢飞机：了解，都是数据库版本管理工具，Flyway简单，Liquibase功能强。

面试官：Hibernate和JPA有什么区别？

谢飞机：Hibernate是实现，JPA是规范。

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第三轮提问：微服务与AI技术

面试官：内容社区中，如何使用Spring Cloud和Netflix OSS实现服务治理？

谢飞机：用Eureka做服务注册，Zuul做路由负载均衡。

面试官：你对RAG和向量数据库了解吗？

谢飞机：听说过，RAG结合检索和生成，向量数据库支持语义搜索。

面试官：结合AI，如何提升UGC内容推荐？

谢飞机：用Embedding模型做语义匹配，提高推荐精准度。

面试官：AI幻觉你怎么看？

谢飞机：感觉是模型没理解对信息，可能需要优化。

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面试总结

面试官：谢飞机，感谢你的回答，回去等通知吧。

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技术解析与学习

1. Java 17新特性：密封类控制类的继承，记录类型简化数据载体类定义，模式匹配提升代码简洁。
2. 构建工具：Maven依赖管理和社区支持广泛，Gradle灵活且构建速度快。
3. Spring Boot与MyBatis：快速搭建服务，灵活编写SQL，适合复杂业务场景。
4. 数据库连接池：HikariCP性能优越，适合高并发环境。
5. 数据库版本管理：Flyway简单易用，Liquibase功能丰富，适合复杂数据库变更。
6. ORM技术：JPA是规范，Hibernate是实现，理解两者关系便于选型。
7. 微服务治理：Eureka实现服务发现，Zuul做路由和负载均衡，保障高可用。
8. AI技术应用：RAG结合检索增强生成，向量数据库支持语义搜索，提升内容推荐质量。
9. AI幻觉：模型生成不准确信息，需要结合业务规则进行校验。

结合内容社区与UGC业务场景，本文系统讲解Java面试技术栈，助力求职者准备。