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互联网大厂Java求职面试实战：Spring Boot、微服务与AI技术栈全解析

本文通过互联网大厂Java求职者谢飞机的面试故事，涵盖核心Java、Spring Boot、微服务架构及AI相关技术，详细讲解面试官的循序渐进提问及答案解析，帮助小白理解复杂技术场景。

场景背景

谢飞机是一位求职互联网大厂Java开发岗位的程序员，面试官是一位严肃且专业的面试官。面试围绕Java核心技术栈及热门业务场景展开，涵盖从基础语言到微服务、AI技术的多维度考察。

第一轮提问：基础与Web框架（内容社区与UGC场景）

面试官：谢飞机，Java SE 8和11的主要区别有哪些？

谢飞机：Java 11在性能和API上有一些增强，比如HttpClient变为标准。

面试官：很好。那你说说Spring Boot如何简化内容社区的UGC服务开发？

谢飞机：它提供自动配置和Starter，让开发更快。

面试官：OK，那Spring MVC和Spring WebFlux有什么区别？

谢飞机：Spring MVC是同步的，WebFlux支持响应式编程。

第二轮提问：微服务与数据库（电商场景）

面试官：电商系统中你如何使用Spring Cloud和Netflix OSS实现服务发现和负载均衡？

谢飞机：用Eureka做服务注册，用Zuul做路由。

面试官：不错。数据库连接池HikariCP的优势是什么？

谢飞机：性能很好，资源消耗低。

面试官：Flyway和Liquibase在数据库版本控制中的作用？

谢飞机：它们帮忙管理数据库的版本控制和迁移。

面试官：好的，谈谈MyBatis和Hibernate的区别。

谢飞机：MyBatis更灵活，Hibernate自动化多。

第三轮提问：AI与大数据（在线教育场景）

面试官：在在线教育中，如何用Spring AI提升个性化教学？

谢飞机：嗯，可以用Spring AI做模型推理和推荐。

面试官：你说说RAG（检索增强生成）技术是什么？

谢飞机：这个...有点复杂，能不能下次详细说？

面试官：哈哈，理解，最后说说如何用Milvus做向量数据库管理？

谢飞机：Milvus可以存储和检索向量数据，适合语义搜索。

面试官：好，今天就到这里，你回去等通知。

技术点与业务场景解析

Java SE 8与11

Java 11引入了HttpClient标准API，提升网络请求效率，适合高并发内容社区场景。

Spring Boot与Web框架

Spring Boot自动配置简化UGC服务开发，Spring WebFlux支持响应式流处理，适合实时互动和高并发环境。

微服务架构

Spring Cloud结合Netflix OSS（Eureka服务注册、Zuul路由）实现电商系统弹性扩展和负载均衡。

数据库管理

HikariCP提供高效连接池，Flyway和Liquibase保证数据库版本一致性，MyBatis和Hibernate分别适合灵活与自动化ORM需求。

AI技术应用

Spring AI支持模型集成，RAG技术结合外部知识库生成更精准内容，Milvus作为向量数据库支持语义搜索，提升在线教育智能化体验。

本文通过生动的面试对话，结合互联网大厂实际技术栈和业务场景，帮助读者系统理解Java全栈开发及AI前沿技术。