互联网大厂Java求职面试实录：核心技术栈与业务场景解析

面试场景设定

本文通过一个严肃的面试官和搞笑的水货程序员大面条之间的对话，模拟互联网大厂Java岗位的技术面试过程。面试涵盖Java SE、Spring生态、数据库、微服务、缓存、安全、消息队列、AI等多个技术栈，结合电商场景和内容社区业务，帮助读者系统掌握面试中的关键技术点。

第一轮提问：Java基础与Spring框架

面试官：大面条，你能简单说说Java 8和Java 11的区别吗？

大面条：Java 11比Java 8多了些新API，比如HTTP Client，还有更好的性能优化。

面试官：不错，那HTTP Client在电商支付接口调用里有什么优势？

大面条：它支持异步和同步请求，更安全也更方便。

面试官：很好。你理解Spring Boot的自动配置原理吗？

大面条：自动配置是通过@Conditional注解判断环境和条件，自动加载相关Bean。

面试官：那Spring MVC和Spring WebFlux的区别呢？

大面条：WebFlux是响应式非阻塞，适合高并发；MVC是传统阻塞式。

第二轮提问：数据库与微服务

面试官：电商订单系统中，Hibernate和MyBatis该怎么选？

大面条：Hibernate自动映射方便，但MyBatis写SQL灵活，复杂查询用它好。

面试官：数据库版本管理方面呢？

大面条：Flyway和Liquibase能自动执行数据库迁移脚本，保证环境一致。

面试官：微服务架构下，Spring Cloud和Netflix OSS如何实现服务注册和负载均衡？

大面条：Eureka做服务发现，Ribbon做客户端负载均衡。

面试官：OpenFeign的作用是什么？

大面条：它简化了微服务间的接口调用，就像写接口一样。

第三轮提问：缓存、安全与AI应用

面试官：秒杀场景中，Redis怎么提升性能？

大面条：Redis缓存热点数据，减少数据库压力，响应更快。

面试官：安全方面，Spring Security如何结合JWT实现认证？

大面条：JWT存用户信息，Spring Security解析Token，做无状态认证。

面试官：内容社区想用AI做个推荐系统，你会用哪些技术？

大面条：用Spring AI配合向量数据库和Embedding模型，实现语义搜索和个性化推荐。

面试官：回答不错，今天面试到这里，你回去等通知。

技术点详细解析

Java 8 vs Java 11
Java 11引入了全新的HTTP Client API，支持HTTP/2和异步请求，提升网络交互效率，适合电商支付等场景。
Spring Boot自动配置原理
通过条件注解如@ConditionalOnClass、@ConditionalOnMissingBean等结合spring.factories自动加载配置类，简化项目配置。
Spring MVC与Spring WebFlux区别
MVC基于阻塞Servlet模型，适合传统应用；WebFlux基于响应式编程，支持高并发和非阻塞I/O。
Hibernate与MyBatis应用场景
Hibernate实现全自动ORM映射，适合快速开发；MyBatis适合复杂SQL和灵活控制。
Flyway与Liquibase数据库版本管理
通过维护数据库变更脚本，自动执行升级，确保多环境数据库结构一致。
Spring Cloud和Netflix OSS微服务架构
Eureka实现服务注册发现，Ribbon提供客户端负载均衡，确保服务高可用。
OpenFeign简化服务调用
声明式HTTP客户端，支持注解方式调用远程服务，减少代码复杂度。
Redis缓存优化秒杀性能
利用Redis的高速缓存特性，存储热点商品库存和用户请求，减少数据库压力，保证秒杀响应速度。
Spring Security与JWT实现无状态认证
JWT携带用户身份和权限，Spring Security解析验证，实现分布式环境下的安全认证。
AI推荐系统技术栈
结合Spring AI、向量数据库（如Milvus）、Embedding模型（如OpenAI），实现语义化内容检索和个性化推荐，提升内容社区用户体验。