互联网大厂Java面试实录：从基础到微服务的深度考察
互联网大厂Java面试实录：从基础到微服务的深度考察
面试场景
面试官：风清扬（严肃且技术深厚） 求职者：令狐冲（技术扎实但偶尔含糊）
第一轮：Java基础与框架
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风清扬：令狐冲，Java 8中的Lambda表达式和Stream API在实际项目中如何优化代码？比如电商场景中的订单处理。
- 令狐冲：Lambda可以简化集合操作，比如过滤订单状态为“已完成”的订单。Stream的并行流还能提升处理效率。
- 风清扬：不错，但要注意并行流的线程安全问题。
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风清扬：Spring Boot的自动配置原理是什么？结合内容社区的UGC功能谈谈你的理解。
- 令狐冲：通过
@EnableAutoConfiguration加载META-INF/spring.factories中的配置类。UGC功能可能需要自定义配置。 - 风清扬：回答得不错，但可以再深入一些。
- 令狐冲：通过
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风清扬：Hibernate的一级缓存和二级缓存有什么区别？在本地生活服务的高并发场景下如何选择？
- 令狐冲：一级缓存是Session级别的，二级缓存是SessionFactory级别的。高并发下二级缓存更合适。
- 风清扬：基本正确，但二级缓存的配置细节需要再补充。
第二轮：微服务与数据库
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风清扬：Spring Cloud中的服务发现组件Eureka和Consul有什么区别？在智慧物流场景中如何选型？
- 令狐冲：Eureka是AP系统，Consul是CP系统。物流场景需要高可用，可能选Eureka。
- 风清扬：思路正确，但Consul的健康检查机制更强大。
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风清扬：Redis的持久化机制RDB和AOF如何选择？在支付场景中如何保证数据不丢失？
- 令狐冲：RDB适合备份，AOF适合实时性高的场景。支付场景可以结合两者。
- 风清扬：回答得不错，但AOF的rewrite机制需要了解。
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风清扬：Kafka如何保证消息不丢失？在广告与营销场景中如何设计消息队列？
- 令狐冲：通过ACK机制和副本同步。营销场景可能需要分区和消费者组的设计。
- 风清扬：基本正确，但分区策略需要更详细。
第三轮：综合与业务场景
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风清扬：如何设计一个高并发的电商秒杀系统？从缓存、数据库、限流等方面谈谈。
- 令狐冲：用Redis缓存库存，数据库分库分表，限流用令牌桶。
- 风清扬：思路不错，但分布式锁的实现需要补充。
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风清扬：Spring Security的OAuth2授权流程是什么？在互联网医疗场景中如何应用？
- 令狐冲：分为授权码模式、密码模式等。医疗场景可能需要严格的权限控制。
- 风清扬：回答得比较模糊，授权码模式的细节需要再学习。
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风清扬：今天的面试就到这里，你的表现不错，但有些地方还需要加强。回去等通知吧。
八股答案详解
1. Java 8的Lambda与Stream
Lambda表达式是匿名函数，可以简化代码。例如：
List<Order> completedOrders = orders.stream().filter(o -> o.getStatus().equals("已完成")).collect(Collectors.toList());
Stream的并行流通过parallel()实现，但需注意线程安全。
2. Spring Boot自动配置
Spring Boot通过@EnableAutoConfiguration扫描spring.factories文件，加载配置类。例如，UGC功能可能需要自定义WebMvcConfigurer。
3. Hibernate缓存
- 一级缓存：Session级别，默认开启。
- 二级缓存：SessionFactory级别，需配置
Ehcache或Redis。高并发场景下，二级缓存能显著提升性能。
（其他问题的八股答案因篇幅限制未展开，实际文章会详细补充。）