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

场景背景

在一家大型互联网公司，严肃的面试官对求职者谢飞机进行了Java开发岗位面试。谢飞机是个幽默的程序员，面对简单问题能够顺利回答，复杂问题则回答略显模糊。本文通过三轮面试问答，涵盖核心Java技术、Spring Boot、微服务架构及AI技术，结合业务场景，帮助读者系统掌握面试要点。

第一轮提问：Java核心与Spring Boot基础

面试官:你熟悉哪些Java版本？Java 8有哪些重要特性？

谢飞机:我主要用Java 8和11。Java 8引入了Lambda表达式和Stream API，让代码更简洁。

面试官:很好。你用什么构建工具来管理Spring Boot项目依赖？

谢飞机:Maven和Gradle都用过，Spring Boot的starter依赖管理非常方便。

面试官:你知道Spring WebFlux和Spring MVC的区别吗？

谢飞机:WebFlux是响应式框架，适合高并发异步处理，Spring MVC是传统同步模型。

面试官:回答不错，继续。

第二轮提问：微服务与数据库管理

面试官:在微服务架构中，如何实现服务注册与发现？

谢飞机:我用过Eureka和Consul，它们能自动注册和发现服务。

面试官:你用过哪些数据库连接池？它们有何区别？

谢飞机:HikariCP性能好，C3P0较老，HikariCP更轻量高效。

面试官:项目中如何做数据库版本管理？

谢飞机:Flyway和Liquibase都用过，Flyway通过SQL脚本管理版本。

面试官:事务理解可以更深入。

第三轮提问：AI技术与复杂业务场景

面试官:你了解Spring AI框架吗？它在企业应用中有什么作用？

谢飞机:Spring AI可以集成机器学习模型，实现智能推荐和自然语言处理。

面试官:什么是RAG（检索增强生成）技术？

谢飞机:哎，这个……就是结合检索和生成技术，提高回答的准确性。

面试官:你能说说向量数据库和Embedding模型吗？

谢飞机:Embedding模型是把文本转成向量，向量数据库像Milvus用来存储和搜索。

面试官:好的，面试到此结束，谢飞机，你回去等通知。

技术点详解

1. Java 8新特性：Lambda表达式和Stream API提高代码简洁性和集合处理效率。

2. Spring Boot依赖管理：Maven/Gradle结合Spring Boot starter简化依赖配置。

3. Spring WebFlux vs Spring MVC：WebFlux支持响应式非阻塞编程，适合高并发异步场景。

4. 微服务注册与发现：Eureka和Consul实现服务自动注册、发现和健康检查。

5. 数据库连接池：HikariCP性能优于C3P0，适合高性能应用。

6. 数据库版本管理：Flyway/Liquibase通过SQL迁移脚本管理数据库变更，保证版本一致性。

7. 数据库事务：保证数据一致性和完整性，支持ACID特性。

8. Spring AI框架：集成机器学习模型，实现智能推荐和自然语言处理。

9. RAG技术：结合信息检索和生成模型，提升AI回答的准确性和相关性。

10. 向量数据库和Embedding模型：将文本转换为向量存储于Milvus等数据库，支持高效的相似度搜索，广泛应用于智能问答和推荐系统。

通过谢飞机的面试故事，读者不仅能了解Java核心技术，还能掌握微服务和AI技术在互联网大厂面试中的应用，助力求职成功。