互联网大厂Java面试全景：从核心技术到AI应用的综合考察

面试故事背景

在某互联网大厂的Java技术面试中，面试官严肃专业，面试对象是程序员谢飞机。谢飞机对简单问题回答准确，复杂问题则含糊其辞。本文通过三轮提问，涵盖Java核心语言、Spring框架、数据库、微服务、AI技术等，结合音视频场景，帮助读者系统理解相关技术。

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第一轮提问：Java基础与Spring框架

面试官：谢飞机，请你简述Java 8和Java 17在语言特性和性能上的主要区别？

谢飞机：Java 8有Lambda表达式和Stream API，Java 17增加了模式匹配和密封类。

面试官：很好。你在音视频上传服务中用Spring Boot设计控制层时，会怎么做？

谢飞机：用@RestController，写接口处理上传请求。

面试官：那如何用Spring WebFlux实现异步非阻塞上传？

谢飞机：用Mono和Flux处理数据流。

面试官（夸赞）：回答不错，继续。

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第二轮提问：数据库与微服务

面试官：你如何用MyBatis优化音视频元数据查询？

谢飞机：写XML映射文件，配缓存。

面试官：微服务中如何实现服务注册和发现？

谢飞机：用Eureka注册中心。

面试官：服务调用失败时如何保证容错？

谢飞机（含糊）：用断路器，大概是Resilience4j？

面试官：不错，回去加强学习。

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第三轮提问：AI与大数据应用

面试官：你了解Spring AI中MCP（模型上下文协议）吗？

谢飞机（模糊）：模型之间通信协议。

面试官：音视频场景如何用RAG提升内容检索？

谢飞机：通过检索增强生成，提高搜索准确度。

面试官：用Milvus做向量数据库相似度搜索流程是？

谢飞机（模糊）：存储向量，做相似度比对。

面试官：面试结束，我们会尽快通知你。

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答案解析

Java 8 vs Java 17

• Java 8引入Lambda表达式、Stream API，支持函数式编程。
• Java 17新增模式匹配、密封类，提升代码表达力和安全性。

Spring Boot与Spring WebFlux

• @RestController用于创建RESTful接口。
• Spring WebFlux基于Reactor框架，使用Mono和Flux实现异步非阻塞编程，适合高并发上传场景。

MyBatis与微服务

• MyBatis通过XML或注解映射SQL，支持缓存提升查询性能。
• Eureka实现服务注册和发现。
• Resilience4j提供断路器等容错机制，保障微服务稳定性。

AI技术与大数据

• MCP支持模型上下文传递，促进多模型协作。
• RAG结合检索与生成模型，提升内容检索准确率。
• Milvus为开源向量数据库，支持高效向量检索，适合音视频语义搜索。

通过本次面试故事，读者可系统理解Java核心到微服务及AI大数据的综合应用，尤其在音视频场景的技术实践。