互联网大厂Java求职面试实战：从Java核心到大数据与AI服务

本文通过一个严肃的面试官和一个搞笑的后端小白的对话，模拟互联网大厂Java求职面试过程。涵盖Java核心与平台、构建工具、Web框架、数据库与ORM、测试框架、微服务、云原生、安全、消息队列、缓存、日志、监控、模板引擎、REST API、大数据处理、AI等技术栈。面试从基础问题循序渐进到复杂技术，结合电商与大数据AI场景，帮助求职者理解业务场景和技术实现。

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第一轮提问：基础Java与构建工具

面试官：请简单介绍一下Java SE 8和Java SE 17的主要区别。

后端小白：Java 8引入了Lambda表达式和Stream API，Java 17是长期支持版，增加了更多语言特性。

面试官：很好。那你平时用Maven还是Gradle？它们有何区别？

后端小白：我用Maven多，Maven是XML配置，Gradle是基于Groovy或Kotlin的DSL，更灵活。

面试官：你了解Jakarta EE吗？它和Java EE关系怎样？

后端小白：Jakarta EE是Java EE的后续项目，由Eclipse基金会维护。

第二轮提问：Web框架与数据库

面试官：在电商平台中，为什么选择Spring Boot而非传统的Struts？

后端小白：Spring Boot启动快，配置简洁，适合微服务架构。

面试官：你能解释下Hibernate和MyBatis的区别吗？

后端小白：Hibernate是全自动ORM，MyBatis是半自动，手写SQL更灵活。

面试官：在数据库连接池中，HikariCP和C3P0哪个更优？为什么？

后端小白：HikariCP性能更好，启动快，资源占用低。

面试官：好的。你能讲讲Flyway和Liquibase的作用吗？

后端小白：它们都是数据库版本迁移工具，保证数据库结构一致。

第三轮提问：微服务与大数据AI应用

面试官：你在微服务中如何实现服务发现？

后端小白：用Eureka或Consul，可以自动注册和发现服务。

面试官：电商推荐系统中，如何利用大数据技术提高性能？

后端小白：用Spark做离线数据分析，Kafka处理实时数据流。

面试官：AI方面，Spring AI和RAG技术你了解吗？

后端小白：嗯……Spring AI是Spring的人工智能支持框架，RAG是检索增强生成，但具体实现我还不太清楚。

面试官：好的，感谢你的回答，面试到这里就结束了，我们会尽快通知你。

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详细答案解析

第一轮解析

• Java SE 8引入Lambda表达式、Stream API，极大提升函数式编程能力；Java SE 17作为LTS版本，加入了封闭类、模式匹配等新特性。
• Maven和Gradle都是构建工具，Maven用XML配置，规范固定；Gradle使用Groovy/Kotlin DSL，更灵活且性能优越。
• Jakarta EE是Java EE的品牌更名和迁移，负责企业级Java标准。

第二轮解析

• Spring Boot支持快速开发和自动配置，适合现代微服务，Struts较为老旧且配置复杂。
• Hibernate为全自动ORM框架，自动生成SQL；MyBatis需要手写SQL，灵活性更强。
• HikariCP是高性能数据库连接池，资源消耗低，启动快；C3P0较老，性能较差。
• Flyway和Liquibase用于数据库版本控制，通过迁移脚本管理数据库结构变更。

第三轮解析

• Eureka和Consul为服务发现组件，支持服务自动注册和发现，保障微服务动态扩展。
• Spark适合大规模批处理，Kafka适合实时流处理，二者结合提升电商推荐系统性能。
• Spring AI为Spring生态的AI支持框架，RAG结合检索和生成技术，提升智能问答和生成质量。

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通过以上模拟，求职者不仅了解技术栈知识点，也掌握了电商及大数据AI业务场景的技术应用。