互联网大厂Java面试实战：涵盖Spring Boot、微服务与AI技术栈解析

互联网大厂Java面试实战：涵盖Spring Boot、微服务与AI技术栈解析

面试场景介绍

在一个互联网大厂的Java开发岗位面试中，面试官严肃认真，而水货程序员谢飞机则风趣幽默，现场气氛既紧张又不失轻松。此次面试聚焦于Java核心语言、Spring Boot框架、微服务架构以及AI相关技术，结合电商场景进行技术和业务问题的逐步深入探讨。

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第一轮提问（基础技术与电商场景）

面试官：谢飞机，能简单介绍一下Java 8的新特性吗？

谢飞机：Lambda表达式和Stream API，让代码更简洁。

面试官：很好，那你在Spring Boot中如何配置数据源连接池？

谢飞机：我知道用HikariCP，它性能好，配置在application.yml里。

面试官：很好，电商系统中如何利用Redis缓存商品信息？

谢飞机：缓存热点商品，减少数据库压力，设置过期时间防止缓存雪崩。

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第二轮提问（微服务与安全）

面试官：微服务架构中，如何使用Spring Cloud实现服务发现？

谢飞机：用Eureka注册中心，客户端注册和发现服务。

面试官：安全方面，JWT和OAuth2的区别？

谢飞机：JWT是令牌格式，OAuth2是授权框架，二者常配合使用。

面试官：能说说如何用Resilience4j实现服务熔断吗？

谢飞机：嗯，就是监控错误率，超过阈值断开调用，防止级联失败。

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第三轮提问（AI与大数据结合场景）

面试官：在智能客服系统中，如何利用Spring AI和RAG技术提升用户体验？

谢飞机：Spring AI帮助调用模型，RAG结合知识库提供准确回答。

面试官：说说向量数据库在语义检索中的作用？

谢飞机：向量数据库如Milvus存储向量，实现快速相似度搜索。

面试官：能详细讲下模型上下文协议（MCP）吗？

谢飞机：这个嘛……就是模型和上下文交互的协议，确保生成结果相关？（含糊其辞）

面试官：好的，谢飞机，今天面试到这里，你回去等通知吧。

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技术详解与学习点

Java 8新特性

Java 8引入了Lambda表达式和Stream API，极大简化了集合处理和函数式编程，提升代码可读性和效率。

Spring Boot数据源配置

常用HikariCP作为高性能连接池，通过application.yml或application.properties配置数据源信息，保障数据库连接的稳定与高效。

Redis缓存策略

在电商场景中，Redis用于缓存热点商品信息，减少数据库压力。设置合理的过期时间和缓存预热策略防止缓存雪崩。

Spring Cloud服务发现

Eureka作为注册中心，支持服务自动注册与发现，保障微服务间的动态调用。

安全框架JWT与OAuth2

JWT作为一种自包含的令牌格式，携带用户信息；OAuth2是授权框架，负责访问权限控制，两者结合提高安全性。

Resilience4j熔断机制

通过监控服务调用失败率，超过设定阈值后触发熔断，保护系统稳定性，避免雪崩效应。

AI技术与RAG

RAG（检索增强生成）结合外部知识库与生成模型，提高智能客服系统回答的准确性和上下文相关性。

向量数据库与语义检索

向量数据库（如Milvus）存储文本向量，实现快速的相似度搜索，在语义搜索和推荐系统中应用广泛。

模型上下文协议（MCP）

MCP定义了生成模型与上下文交互的标准协议，确保模型输出与上下文信息相关联，提高生成内容的准确性和连贯性。

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本文通过面试问答形式，结合实际业务场景和当前主流技术栈，帮助Java初学者深入理解互联网大厂面试中的关键技术点，提升实战能力。