互联网大厂Java面试实战：Spring Boot微服务与AI技术全景解析

面试故事背景

在互联网大厂的Java面试现场，严肃的面试官与搞笑的水货程序员谢飞机围绕电商场景展开技术问答。面试涵盖Java SE、Spring Boot、微服务架构、数据库、缓存、AI技术等多方面内容，通过三轮循序渐进的提问，展现真实面试氛围。

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第一轮提问：Java核心与Spring Boot基础

面试官:

1. 请简述Java SE 8与Java SE 17的主要区别。
2. Spring Boot如何简化传统Java应用的开发流程？
3. 在电商场景中，如何利用Spring MVC处理高并发请求？

谢飞机回答:

1. Java SE 8引入Lambda表达式和Stream API，Java SE 17增加了模式匹配和密封类等特性。
2. Spring Boot通过自动配置和起步依赖，减少了配置复杂度，快速启动项目。
3. Spring MVC使用控制器接收请求，结合异步和线程池技术处理高并发。

**面试官点评:**不错，基础扎实，继续深入。

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第二轮提问：微服务架构与数据库管理

面试官:

1. Spring Cloud如何实现服务注册与发现？
2. 电商系统中，Hibernate和MyBatis如何结合使用？
3. 你如何保证数据库迁移的安全性和稳定性？

谢飞机回答:

1. Spring Cloud结合Netflix Eureka实现服务注册和发现。
2. Hibernate负责ORM映射，MyBatis灵活执行复杂SQL。
3. 使用Flyway或Liquibase进行数据库版本管理和自动迁移。

**面试官点评:**理解不错，继续。

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第三轮提问：AI技术与缓存优化

面试官:

1. 你了解Spring AI和RAG技术吗？它们如何应用于个性化推荐？
2. 在高并发电商系统中，如何利用Redis和Caffeine进行缓存优化？
3. 如何监控微服务的性能和健康状态？

谢飞机回答:

1. Spring AI集成AI模型，RAG结合检索和生成提升推荐准确性。
2. Redis用于分布式缓存，Caffeine做本地缓存，提升响应速度。
3. 使用Prometheus采集指标，Grafana可视化，Jaeger进行分布式链路追踪。

**面试官点评:**回答不错，掌握扎实。

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面试官总结

“谢飞机，今天面试到这里，回去等通知。”

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技术点详解与业务场景讲解

Java SE 8 vs Java SE 17

Java SE 8引入Lambda表达式和Stream API，极大提升函数式编程能力。Java SE 17增加模式匹配、密封类等特性，提升代码表达力和安全性。

Spring Boot简化开发

Spring Boot通过自动配置和起步依赖，极大简化了Java应用的配置和启动流程，适合快速迭代的电商系统开发。

Spring MVC高并发处理

结合异步请求和线程池技术，Spring MVC能够有效处理电商系统的高并发请求，保障系统稳定性。

微服务服务注册与发现

Spring Cloud结合Netflix Eureka实现服务动态注册与发现，保障多服务架构下服务通信的高可用和灵活性。

Hibernate与MyBatis结合

Hibernate负责ORM映射，MyBatis擅长复杂SQL执行，两者结合满足电商系统复杂业务的需求。

数据库迁移管理

Flyway和Liquibase提供数据库版本管理和自动迁移，确保数据库变更安全、可控，适应频繁迭代的电商场景。

AI技术应用

Spring AI与RAG技术结合Embedding模型和向量数据库，实现语义检索和智能推荐，提升个性化服务能力。

缓存优化方案

Redis做分布式缓存，Caffeine做本地缓存，协同提升系统响应速度和稳定性。

微服务监控

Prometheus采集指标，Grafana可视化，Jaeger实现分布式追踪，帮助快速定位性能瓶颈和异常。

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