Java大厂面试揭秘：从Spring到Kafka的全方位考察-优快云博客

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场景描述

在一个阳光明媚的下午，小张走进了一家知名互联网大厂的面试办公室。面试官是一个看起来十分严肃的人，他坐在桌子后面，准备对小张进行一场深入的技术考察。

第一轮提问：基础技术栈

面试官：小张，你能给我讲讲Java SE 8的新特性吗？比如Lambda表达式和Stream API？

小张：当然，Java SE 8引入了Lambda表达式，它可以使代码更加简洁，比如(int x, int y) -> x + y。Stream API则用于处理集合，提供了过滤、排序等功能，比如list.stream().filter(x -> x > 10).collect(Collectors.toList())。

面试官：不错。那么说说Spring Boot的自动配置机制原理吧。

小张：这个嘛，Spring Boot的自动配置是通过@EnableAutoConfiguration注解来实现的，它会根据类路径中的jar包依赖自动配置Spring应用。

面试官：很好，最后一个问题，Hibernate和MyBatis你更喜欢哪个，为什么？

小张：嗯，我觉得Hibernate吧，它提供了一种面向对象的数据库操作方式，比较适合复杂的查询需求。

第二轮提问：微服务与云原生

面试官：接下来，我们聊聊微服务。你能描述一下Spring Cloud Netflix中的Eureka是如何实现服务发现的吗？

小张：Eureka是一个服务注册和发现工具，它允许微服务注册自己并查询其他服务的位置……（小张开始含糊其辞）

面试官：好，那说说如何使用Resilience4j来实现熔断器模式呢？

小张：熔断器模式是为了防止服务故障蔓延，Resilience4j通过注解或者代码配置来实现熔断，比如@CircuitBreaker(name="backendA")。

面试官：那么，如何利用Prometheus和Grafana来进行微服务监控？

小张：Prometheus负责数据采集，Grafana则用于数据可视化展示……（小张继续含糊其辞）

第三轮提问：大数据与AI

面试官：我们公司在大数据处理上用到了Flink，你知道它的窗口操作是如何实现的吗？

小张：Flink的窗口操作用于处理无界流数据，像滑动窗口、滚动窗口……（小张含糊其辞）

面试官：你对Elasticsearch的索引优化有什么建议？

小张：可以使用分片和副本来提高查询效率……（小张继续含糊其辞）

面试官：最后一个问题，你了解什么是机器学习中的特征工程吗？

小张：特征工程是指从原始数据中提取特征，以便机器学习模型更好地理解数据……（继续含糊其辞）

面试总结

面试官微微一笑：“好的，小张，今天的面试就到这里，你回去等通知吧。”

技术点详解

Java SE 8的新特性

Java SE 8引入了Lambda表达式和Stream API。Lambda表达式使代码更加简洁，通过->符号来定义匿名函数，例如：

(int x, int y) -> x + y;

Stream API用于处理集合，提供了类似SQL的操作，如过滤、排序等，例如：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> filtered = numbers.stream().filter(x -> x > 2).collect(Collectors.toList());

Spring Boot的自动配置

自动配置是Spring Boot的核心特性之一，使用@EnableAutoConfiguration注解通过类路径中的jar包依赖自动配置Spring应用。

Hibernate vs MyBatis

Hibernate提供了一种面向对象的数据库操作方式，适合复杂的查询需求，而MyBatis则提供了更灵活的SQL操作。

Spring Cloud Netflix Eureka服务发现

Eureka是一个用于服务注册和发现的工具，允许微服务注册自己并查询其他服务的位置。

Resilience4j熔断器模式

使用Resilience4j可以通过注解来实现熔断器模式，例如：

@CircuitBreaker(name="backendA")
public String backendA() {
    return restTemplate.getForObject("http://backendA", String.class);
}

Prometheus与Grafana监控

Prometheus用于数据采集，Grafana用于数据可视化展示，两者结合可以实现微服务的监控。

Flink窗口操作

Flink的窗口操作用于处理无界流数据，窗口类型包括滑动窗口、滚动窗口等。

Elasticsearch索引优化

使用分片和副本可以提高Elasticsearch的查询效率。

特征工程

特征工程是从原始数据中提取特征，以便机器学习模型更好地理解数据。