互联网大厂Java求职者面试实录：涵盖Spring Boot、微服务与AI技术

场景介绍

本文模拟了一个互联网大厂Java求职者谢飞机的面试过程，面试官严肃提问，谢飞机时而答得流畅，时而答得含糊不清。整个面试围绕一个内容社区与UGC（用户生成内容）平台展开，涉及核心Java技术栈、微服务架构、云原生技术、AI集成等。

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第一轮提问：基础与Spring生态

面试官：请简述Java 11相较于Java 8的主要新特性？

谢飞机：呃，Java 11...就是更快了？还有新的API吧？

面试官：Java 11引入了局部变量类型推断（var）、新的字符串方法、HttpClient等。

面试官：我们平台基于Spring Boot，你能说说Spring Boot的自动配置原理吗？

谢飞机：自动配置嘛，就是Spring帮你自动配置一些Bean，方便开发。

面试官：很好，能详细说说@Conditional注解的作用吗？

谢飞机：这个...就是条件注解，满足条件才加载Bean。

面试官：不错，最后，谈谈你对Maven和Gradle的使用经验。

谢飞机：Maven用的多，Gradle没怎么用过，但听说它更灵活。

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第二轮提问：微服务与消息队列

面试官：我们的UGC平台采用Spring Cloud构建微服务，如何实现服务发现？

谢飞机：用Eureka，服务注册后，其他服务可以发现它。

面试官：对，那服务间调用如何保证高可用？

谢飞机：用Ribbon做负载均衡，熔断器用Resilience4j。

面试官：消息队列在我们的内容审核流程中很关键，Kafka和RabbitMQ有何区别？

谢飞机：Kafka适合大数据量，RabbitMQ更灵活，支持多种协议。

面试官：不错，谈谈如何保证Kafka消息的顺序性？

谢飞机：这个...我记得要用同一个分区。

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第三轮提问：AI与大数据应用

面试官：内容社区引入AIGC技术，如何利用Spring AI进行文本生成？

谢飞机：Spring AI可以调用OpenAI模型，生成内容。

面试官：那检索增强生成（RAG）在我们场景中的应用是什么？

谢飞机：这个...就是先检索，再生成，提高准确性。

面试官：很好，谈谈我们用的向量数据库Milvus的作用。

谢飞机：存向量数据，做语义搜索。

面试官：最后，如何设计一个智能客服系统来提升用户体验？

谢飞机：用Agent智能代理，结合聊天会话内存。

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面试官：谢谢你的回答，我们会尽快通知你结果，回去等消息吧。

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答案详解

1. Java 11新特性

• 局部变量类型推断（var）简化代码写法
• 新的HttpClient API支持HTTP/2
• 字符串增强方法如isBlank()

2. Spring Boot自动配置原理

• 利用@Conditional注解根据条件加载Bean
• @EnableAutoConfiguration结合META-INF/spring.factories文件自动装配

3. Maven vs Gradle

• Maven声明式构建，稳定广泛
• Gradle基于Groovy/Kotlin脚本，更灵活快速

4. 微服务服务发现

• Eureka作为服务注册中心，实现动态发现

5. 服务高可用

• Ribbon实现客户端负载均衡
• Resilience4j实现熔断降级

6. Kafka与RabbitMQ

• Kafka高吞吐，分区保证顺序
• RabbitMQ灵活路由，支持多协议

7. AI技术应用

• Spring AI集成OpenAI等模型
• RAG结合检索和生成提升回答质量
• Milvus向量数据库支持语义搜索
• 智能客服系统通过Agent和会话内存优化交互体验

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本文通过真实面试场景，帮助Java求职者掌握互联网大厂关键技术点，理解业务与技术结合。