互联网大厂Java面试实战：微服务与AI技术结合的内容社区场景解析
面试背景
本次面试聚焦内容社区与UGC场景，考察Java核心技术栈在微服务架构、AI技术、消息队列及缓存等方面的应用。求职者谢飞机以幽默答题风格面对严肃面试官的提问。
第一轮提问
面试官:你能简单说说Java SE 17相比Java 8有哪些提升吗？
谢飞机:Java 17支持更多的语言特性，比如密封类（sealed classes），还有更好的垃圾回收器，性能更好。
面试官:很好，那你知道Jakarta EE和Java EE的区别吗？
谢飞机:Jakarta EE是Java EE的继任者，转到Eclipse基金会管理，版本更新更快。
面试官:你平时用Maven还是Gradle？它们分别有什么优缺点？
谢飞机:Maven配置简单规范，适合大多数项目；Gradle灵活且性能好，但学习曲线稍陡。
第二轮提问
面试官:内容社区系统中，如何利用Spring Cloud实现服务注册和发现？
谢飞机:用Eureka作为注册中心，服务启动时注册，调用时发现，实现动态服务管理。
面试官:你了解Spring Security吗？它如何保证系统安全？
谢飞机:了解，Spring Security负责认证和授权，结合JWT实现无状态安全。
面试官:说说你对消息队列Kafka的理解？
谢飞机:Kafka是高吞吐的消息队列，适合日志和事件驱动，保证消息顺序和可靠性。
面试官:缓存技术在内容社区有什么应用？如何选择？
谢飞机:Redis用得多，支持丰富数据结构，速度快，适合热点数据缓存。
第三轮提问
面试官:你对AI技术在内容社区的应用怎么看？比如向量数据库和语义检索。
谢飞机:这个有点复杂，我觉得就是把文本变成向量，然后用数据库找相似的内容。
面试官:大数据技术在内容社区推荐系统中怎么用？
谢飞机:大数据嘛，应该用Spark做批量数据处理，实时推荐啥的也可以用Flink。
面试官:在微服务环境下，如何进行日志和监控？
谢飞机:用ELK做日志收集，Prometheus采集指标，Grafana做展示。
面试官:你了解Jenkins或者GitLab CI吗？
谢飞机:了解，都是CI/CD工具，能自动构建和部署。
面试官:好的，谢飞机，今天面试到这里，我们会尽快通知您。
答案详解
- Java SE 17提升：引入密封类等现代语言特性，提升代码安全性和可维护性；改进垃圾回收器提升性能。
- Jakarta EE与Java EE区别：Jakarta EE继承Java EE，托管权转至Eclipse基金会，版本迭代更快，社区活跃。
- Maven与Gradle优缺点：Maven配置规范易用，Gradle灵活高效但复杂，适应不同项目需求。
- Spring Cloud服务注册发现：Eureka实现服务自动注册和发现，支持动态负载均衡。
- Spring Security安全保障：实现认证授权，结合JWT实现无状态微服务安全。
- Kafka消息队列：高吞吐、低延迟，适用于事件驱动和日志系统，支持消息持久化和顺序保证。
- 缓存技术应用：Redis支持多种数据结构和高性能缓存，适合热点数据快速访问。
- AI技术应用：向量数据库存储文本向量，实现语义相似度检索，提升内容推荐精准度。
- 大数据技术：Spark处理离线大规模数据，Flink支持实时流式计算，满足推荐系统需求。
- 日志与监控：ELK收集分析日志，Prometheus采集指标，Grafana可视化监控数据。
- CI/CD工具：Jenkins和GitLab CI自动化构建、测试和部署，提高开发效率。
本文通过内容社区场景的互联网大厂Java面试，帮助求职者系统掌握微服务、AI、大数据等核心技术，提升面试准备效果。
