互联网大厂Java求职者面试实录：Spring Boot、微服务与AI技术全方位解析

面试场景背景

本次面试设定在一家互联网大厂，聚焦内容社区与UGC场景，面试官围绕Java核心技术栈、微服务架构、AI智能推荐系统展开提问。求职者谢飞机以幽默风趣的回答展现对技术的理解和不足，本文通过三轮提问，帮助读者系统学习相关技术点。

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第一轮提问：Java基础与Web框架

面试官：请简述Java 8的Lambda表达式及其在Spring Boot中的应用？

谢飞机：Lambda表达式是Java 8引入的匿名函数，可以简化代码，特别是在Stream操作中，Spring Boot中大量用它实现数据处理。

面试官：很好，那么Spring MVC和Spring WebFlux有什么区别？

谢飞机：Spring MVC是基于Servlet的同步阻塞模型，适合传统Web应用；Spring WebFlux是响应式异步非阻塞，适合高并发场景。

面试官：请谈谈Maven和Gradle的优缺点。

谢飞机：Maven配置简单，社区成熟，适合传统项目；Gradle灵活且性能好，适合大型多模块项目。

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第二轮提问：数据库与微服务

面试官：Hibernate和MyBatis有什么区别，如何选择？

谢飞机：Hibernate是ORM框架，自动映射对象关系，开发快；MyBatis更灵活，需手写SQL，适合复杂查询。

面试官：Spring Cloud中Eureka的作用是什么？

谢飞机：Eureka是服务注册与发现组件，帮助微服务动态管理实例，实现负载均衡和容错。

面试官：Kafka在消息队列中适用哪些场景？

谢飞机：Kafka适合高吞吐量消息传递，如日志收集、流处理，保证消息不丢失。

面试官：微服务中如何实现服务熔断？

谢飞机：用Resilience4j或Netflix Hystrix实现断路器，服务异常时快速失败，保护系统。

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第三轮提问：AI与云原生技术

面试官：Spring AI和RAG技术在智能推荐系统中如何应用？

谢飞机：Spring AI管理和调用AI模型，RAG结合检索与生成，提高推荐准确度。

面试官：如何用Kubernetes和Docker实现微服务弹性伸缩？

谢飞机：Docker容器化应用，Kubernetes管理容器，实现自动扩缩容和负载均衡。

面试官：向量数据库Milvus在语义搜索中的作用？

谢飞机：Milvus存储高维向量，支持快速相似度检索，提升语义搜索效率。

面试官：今天就到这里了，你回去等通知。

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技术点详细解析

1. Java 8 Lambda与Spring Boot应用

Lambda表达式简化了匿名内部类的写法，提升代码简洁性，广泛用于集合操作和事件处理。

2. Spring MVC与Spring WebFlux

Spring MVC基于同步阻塞模型，适合传统请求响应；WebFlux基于响应式流，提升系统吞吐量和响应速度。

3. Maven与Gradle

Maven以XML配置项目，结构清晰，性能稍逊；Gradle基于Groovy/Kotlin DSL，灵活高效，适合复杂项目。

4. Hibernate与MyBatis

Hibernate自动映射数据库表与Java对象，减少SQL编写；MyBatis使用SQL映射文件，提供细粒度控制。

5. Eureka服务注册与发现

Eureka允许服务实例动态注册，客户端通过Eureka Server发现服务，实现负载均衡和容错。

6. Kafka消息队列

Kafka分布式高吞吐量消息系统，适合日志收集、事件驱动架构，支持持久化与消息重放。

7. Resilience4j服务熔断

断路器模式，监控服务健康状态，避免故障级联，提升系统稳定性。

8. Spring AI与RAG

Spring AI整合多种AI模型管理，RAG结合外部检索与生成模型，增强智能推荐能力。

9. Kubernetes与Docker微服务管理

Docker容器化应用，Kubernetes调度管理，实现自动扩缩容和高可用。

10. Milvus向量数据库

专为高维向量设计，支持快速相似性搜索，用于图像、文本等语义检索。

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通过谢飞机的面试故事，覆盖Java核心及AI前沿技术，帮助求职者系统理解面试技术问题与业务应用。