互联网大厂Java求职面试实录：Spring Boot+微服务+AI技术栈深度解析
面试背景
今天，谢飞机来到一家专注电商服务的互联网大厂，面试Java开发工程师岗位。公司依托Spring Boot微服务架构和AI技术提升用户体验和运营效率。
第一轮提问：Java基础与构建工具
面试官：谢飞机你好，欢迎参加面试。我们先从基础开始，Java SE 8和Java SE 11有哪些主要区别？
谢飞机（自信满满）：Java SE 8引入了Lambda表达式和Stream API，支持函数式编程；Java SE 11增加了局部变量类型推断(var)和字符串处理的新方法，还移除了Java EE模块。
面试官（点头）：不错。那Maven和Gradle的区别是什么？
谢飞机：Maven使用XML配置，结构固定但依赖管理强；Gradle基于Groovy或Kotlin DSL，更灵活且性能更优，构建速度更快。
面试官：Ant适合什么场景？
谢飞机：Ant适合简单构建任务，配置灵活但繁琐，现代项目更倾向用Maven或Gradle。
面试官：最后一个基础问题，Spring Boot自动配置原理是什么？
谢飞机（快速回答）：@SpringBootApplication组合了@ComponentScan、@Configuration和@EnableAutoConfiguration。自动装配靠的是spring.factories文件，把各种starter的配置类加载进来，条件注解比如@ConditionalOnClass判断有啥依赖才生效！
面试官（微笑）：基础很扎实，进入下一轮。
第二轮提问：微服务与数据库（电商场景）
面试官：现在假设我们要做一个电商平台，如何利用Spring Cloud实现服务注册与发现？
谢飞机：通过Eureka Server实现服务注册，客户端通过Eureka客户端发现服务实例。也可以用Nacos，它集成了服务发现和配置管理。
面试官：OpenFeign有什么优势？
谢飞机：OpenFeign是声明式HTTP客户端，简化服务调用，支持负载均衡和熔断，用起来像本地方法调用一样简单。
面试官：电商系统中订单服务如何实现服务注册与发现？
谢飞机：用Eureka注册中心，服务启动时注册，客户端通过Eureka找到服务地址。不过现在更流行用Nacos。
面试官：HikariCP相比C3P0有什么优势？
谢飞机：HikariCP性能更好，启动快，配置简单，适合高并发场景。而且它是Spring Boot默认的连接池。
面试官：数据库版本管理用过哪些工具？
谢飞机：Flyway和Liquibase都用过，管理数据库迁移，保证多环境一致。
面试官：很好，对微服务有一定理解。进入最后一轮。
第三轮提问：AI技术与复杂架构（智能客服系统）
面试官：现在公司要构建一个企业级智能客服系统，支持文档问答、RAG检索增强生成。你会怎么设计？
谢飞机（开始紧张）：嗯......先上传文档，然后让AI读一下，用户问问题就回答！
面试官：具体技术栈？向量化怎么做？
谢飞机：向量？是不是......把文字变成数字？用OpenAI的embedding？或者Spring AI框架？
面试官：那向量数据库呢？
谢飞机：Redis也能存向量！还有Milvus，名字很酷！Chroma好像也可以......
面试官：如果AI回答错误，产生幻觉(Hallucination)，怎么控制？
谢飞机：幻觉？呃......是不是AI瞎编乱造？可以......加个审核机制？或者限制回答范围？
面试官：你了解RAG(检索增强生成)技术吗？
谢飞机：RAG结合了检索和生成模型，提升AI回答的准确率和上下文理解。但具体实现......我不太清楚。
面试官（笑）：很不错，回去多研究。
面试结束
面试官：谢谢你的回答，我们会尽快通知你结果。
谢飞机：谢谢，期待好消息！
技术点详解与业务场景分析
1. Java版本差异与构建工具
- Java SE 8 vs 11：Java 8引入Lambda表达式和Stream API，增强函数式编程；Java 11增加局部变量类型推断(var)和字符串API增强
- Maven vs Gradle：Maven使用XML配置，适合结构清晰的项目；Gradle基于DSL，灵活且性能更优
- 业务场景：在电商快速迭代中，Gradle的快速构建能力能显著提升开发效率
2. Spring Boot与微服务架构
- 自动配置原理：通过spring.factories文件和条件注解实现，简化配置
- 服务注册发现：Eureka/Nacos实现服务治理，OpenFeign简化服务调用
- 电商场景应用：订单、库存、支付等服务独立部署，通过服务发现实现动态调用
3. 数据库与连接池优化
- HikariCP优势：轻量高效，适合高并发电商场景
- 数据库版本管理：Flyway/Liquibase保证多环境数据库一致性
- 业务价值：在秒杀等高并发场景下，HikariCP的高性能能有效支撑业务
4. AI技术与RAG架构
- RAG技术原理：检索+生成，先检索相关文档片段，再生成回答
- 向量化处理：使用Embedding模型将文本转为向量，存入向量数据库
- 智能客服应用：企业文档问答、知识库检索、个性化推荐
- AI幻觉控制：通过检索增强、置信度评分、人工审核等多重机制
5. 电商场景技术选型建议
- 基础架构：Spring Boot + Spring Cloud Alibaba
- 数据库：MySQL主从 + Redis缓存 + Elasticsearch搜索
- 消息队列：Kafka处理订单流，RabbitMQ处理异步任务
- AI集成：Spring AI + OpenAI Embedding + Milvus向量数据库
- 监控运维：Prometheus + Grafana + ELK Stack
6. 面试技巧总结
- 基础要扎实：Java核心、Spring原理必须掌握
- 场景化思考：结合业务场景回答问题，展示架构思维
- 诚实谦虚：不懂的问题坦诚承认，但表达学习意愿
- 技术广度：了解AI、大数据等前沿技术趋势
总结：互联网大厂Java面试不仅考察技术深度，更看重业务场景理解和技术架构能力。从基础Java到微服务，再到AI技术集成，需要建立完整的知识体系。谢飞机的表现展示了扎实的基础和一定的技术广度，但在复杂架构和AI细节上还需加强学习。