第一轮:基础与框架理解
面试官:谢飞机,你好,请简单介绍一下自己。
谢飞机:嗨,面试官,我是一名热爱编程的Java程序员,擅长Spring Boot、微服务等技术栈,对云原生也有一定了解!
面试官:很好。你熟悉Java SE 8/11/17吗?它们之间有哪些重要特性差异?
谢飞机:当然!Java 8引入了Lambda表达式和Stream API,极大简化了集合操作;Java 11是LTS版本,自带了HTTP Client;而Java 17则引入了密封类(Sealed Classes)等新特性。
面试官:回答得不错。那Maven和Gradle作为构建工具,你更倾向于用哪个?为什么?
谢飞机:我主要用Maven,它的pom.xml结构清晰,社区生态庞大。Gradle我也了解,它基于Groovy DSL,性能更好且更灵活,适合复杂项目。
面试官:很好。接下来聊聊Web框架。Spring Boot相比传统Spring MVC的核心优势是什么?
谢飞机:Spring Boot主打“约定优于配置”,内置了Tomcat等服务器,通过starter机制自动装配依赖,让我们能快速搭建独立运行的应用,极大地提升了开发效率!
面试官:夸赞!看来你对基础掌握得很扎实。最后一个问题,Hibernate和MyBatis这两个ORM框架,你怎么看?
谢飞机:Hibernate是全自动ORM,提供了JPA标准实现,上手快但定制SQL较难;MyBatis是半自动的,需要手动写SQL,虽然繁琐些,但对性能优化和复杂查询更友好。
面试官:总结得很好,有思考深度。
第二轮:业务场景与并发控制
面试官:现在我们进入一个电商秒杀系统的场景。面对高并发请求,如何保证库存数据的一致性?
谢飞机:嗯...这个嘛,我首先会用数据库的悲观锁,比如SELECT ... FOR UPDATE来锁定库存记录。
面试官:如果数据库压力太大呢?还有其他方案吗?
谢飞机:呃...可以...可以用Redis?先把库存加载到Redis里,然后用Lua脚本保证原子性扣减?不过具体怎么结合订单系统,我还不太清楚...
面试官:思路是对的,但不够完整。我们可以结合Redis分布式锁预减库存,再通过消息队列(如Kafka)进行异步下单,最终由数据库完成持久化,实现削峰填谷和最终一致性。
面试官:下一个问题,在内容社区UGC场景中,用户发布一篇帖子后,如何高效地通知其所有粉丝?
谢飞机:这...可以在发布帖子的事务里,循环遍历粉丝列表,一条条插入通知记录?
面试官:直接在主流程里做,会不会导致发帖响应时间过长?
谢飞机:啊...也是。那...能不能用多线程?或者...我好像听说过消息队列可以解耦...
面试官:没错!应该使用消息队列。用户发帖成功后,只发布一个“帖子已发布”的事件到MQ,由独立的粉丝通知服务异步消费,这样主链路就不会被阻塞。
面试官:最后,解释一下Resilience4j是如何在微服务间调用时提供保护的?
谢飞机:Resilience4j...我知道它是用来做熔断的!当一个服务调用失败次数太多,就直接“熔断”,不再请求那个坏的服务,防止雪崩。还有限流,可以控制QPS...
面试官:基本概念正确,但它还支持重试、隔舱、限时等模式,是一个非常完善的容错库。
第三轮:前沿技术与综合能力
面试官:谈谈你对AI领域RAG(检索增强生成)模型的理解。
谢飞机:RAG...就是Retrieval-Augmented Generation吧?就是先从一个知识库里找相关的信息,然后再让大模型根据这些信息去生成回答,对吧?这样能减少AI幻觉。
面试官:很好!那么,向量数据库(如Milvus)在其中扮演什么角色?
谢飞机:向量数据库...就是把文本变成一串数字(向量),然后存起来?查找的时候,也把问题变成向量,就能快速找到意思最相近的文本片段了!
面试官:完全正确。这种基于语义的搜索比传统的关键词匹配要强大得多。
面试官:在监控方面,Prometheus和Grafana是如何配合工作的?
谢飞机:Prometheus负责“拉取”各个服务暴露的指标数据,比如CPU、内存、接口耗时。Grafana就是一个“画图”的工具,它连接Prometheus当数据源,把那些数字变成漂亮的仪表盘!
面试官:比喻很形象!
面试官:最后一个问题,作为一名开发者,你怎么看待开源许可证,比如GPL和MIT的区别?
谢飞机:GPL和MIT...它们都是开源协议。MIT特别宽松,基本上用了也不影响我们自己的代码闭源。GPL...好像是传染性?如果我们用了GPL的代码,我们自己的项目也必须开源?这块我了解得不是很深...
面试官:(微笑)你的理解方向是对的。GPL确实有“强复制性”条款,这对商业项目的选择至关重要。今天的技术交流就到这里,感谢你的参与,回去等通知吧。