江苏-南通小厂Java面经(第一次面试)

自我介绍  第一次面试有点紧张。。
介绍了一下自己的项目,难点以及解决方案
技术问:
1.Bean的生命周期  (整个生命周期都说了。有点紧张)
2.Spring实现bean的几种方式
3.介绍一下IOC和AOP
4.MyBatis实现的机制(反射+Aop?乱说的)
5.说说Linux系统的基本命令
6.说说Docker的基本操作命令
7.Vue了解吗
其他基本都说对了
#java实习##秋招笔面试记录#
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接好运
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发布于 09-02 13:02 广东

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昨天 23:40
已编辑
成都理工大学 Java
上午:第一家,显示100-299人,进去10人不到。笔试,都是些简单题mvc分别代表什么空着没写servlet生命周期没写数组排序写代码,写的冒泡,写完回想起来只写了一层for循环,我服了技术面:1.缓存与数据库一致性?2.ThreadLocal特点及注意事项?3.不使用remove()会出现那些问题?(提示了我一下,线程复用有没有考虑过,但还不会,只知道内存泄露)4.AOP切面用过没?5.事物在什么情况会失效?(只记得好像在方法外调用会失效,需要用代理对象)6.stream流用过吗?你用来干嘛?7.数据库优化怎么做?8.索引失效那些情况会失效?老板面:全程聊我那个ai客服,想让我给他们做一个类似ai客服的项目,直接给我看项目计划书,还说3个月让我做,当时都直接谈薪3500-4000,比我以往面的都高,不过走流程要第二天去机试做excel导入导出,两表增删改查,导入导出没做过,但是学一下应该可以做,但是我不想做ai这个项目——————————————————下午第二家,环境很好,进去看大概近20人笔试:基本上是选择题,判断程序执行结果,SQL语句选择之类的有一题什么2个人打电筒过桥完全懵逼技术面(感觉不像上午问八股,压力很大,根本答不出来):1.数据库常见调优方式有哪些?2.数字数组如何快速找到所有重复数字?3.Object和equals关系?4.JWT的目的和原理?5.MQ消费者宕机怎么解决?6.Spring事物和数据库连接池的关系?7.Spring完整处理一个Http请求的流程?即打到Controller之前经历那些步骤?8.现在如果给你提供1000篇word文档,word 文档里面就是游戏攻略数据。用java实现一个系统可以达到的目的就是用户针对这1000个文章里面的任意内容进行提问。然后你的系统输出正确答案?9.问题的答案需要1000篇文章里各取一部分才能回答用户的问题,这种跨文档怎么办?hr面:就聊规划之类的,想要稳定长时实习的,但是这里薪资1000-2000,是真的低啊!!!更离谱的是第一个月觉得你不合格或者主动离职是不给工资的!!!如果能学到技术,积累实习经验其实钱也不是大问题,不过确实有点扣,是我面过最低的工资——————————————————最后想说的是,java真的好难啊,找实习只能找到20人左右的小公司,大一点的基本要了简历就没后文,或者根本没有任何机会,唉,倒是让我去做ai的公司好像还挺多。。。
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后端开发实习生 - 技术一面(oc已拒)面试问题速览1. 自我介绍一下。2. 大学课程和专业背景是什么?3. 为什么在学习了C++之后,选择Java和Python作为主攻方向?4. 你的学习方法是怎样的?如何保证学习的系统性?5. 具体谈谈你是如何学习Java的?6. 详细介绍一下你的AI Agent项目,它是如何实现的?7. 你使用的Spring AI框架和常见的开源基座有什么区别?8. 你的知识库是如何构建的?为什么选择自定义数据处理流程?9. 如果需要开发一个能扮演特定游戏角色的定制化Agent,你会如何设计?10. 在这个定制化Agent项目中,数据的重要性如何?如何获取和处理这些数据?11. Docker和K8s有什么区别?12. 微服务架构和单体架构的区别与优势是什么?13. 如何设计一个高并发系统的架构?14. 常见的负载均衡算法有哪些?15. Java中遇到死锁该如何分析和解决?16. 如何处理前端的跨域问题?17. MySQL查询性能如何优化?18. 你对前端技术了解多少?我的回答策略与核心亮点针对问题:开场自我介绍,展示个人技术全貌回答策略/框架:我采用了“技术栈 → 项目经验 → 学习理念 → 全栈能力”的结构化叙述方式,旨在快速建立一个技术扎实、有实践、爱钻研的立体形象。核心案例与亮点:项目经验具体化:通过“库存管理系统”引出性能优化能力(ES提升检索、RocketMQ削峰、Redis缓存热点)。突出前沿技术:通过“智慧农业项目”展示AI应用开发能力(Spring AI, RAG问答引擎),并用“大创国家级”奖项来量化成果。展现学习深度:主动提及学习MIT课程并实现Raft算法,强调自己对底层原理的追求和强大的自驱力。针对问题:考察学习能力、技术视野和决策逻辑回答策略/框架:我提出了一个“实践驱动”的学习模型:“先概览框架 → 快速上手实战 → 深入底层查漏补缺”。对于技术选型问题,我从“场景适用性”(如C++底层 vs. Java业务)和“技术趋势”(如Python for AI)两个维度进行阐述,展示了我的决策逻辑。核心案例与亮点:这个回答的亮点不在于某个具体案例,而在于其方法论本身。它向面试官清晰地传递了我的核心优势:拥有高效、系统化的自学能力,能够快速掌握并应用新技术,同时具备清晰的技术判断力。针对问题:深入考察AI应用项目的技术实现细节和原理理解回答策略/框架:我采用了“What-How-Why”的解释框架。What:这是一个基于Spring AI的RAG Agent。How:通过添加外部知识库、使用Redis持久化对话记忆等方式实现。Why:着重解释了为何自定义数据处理流程(PDF转Markdown、语义分块、向量化),而不是直接使用框架自带功能。核心案例与亮点:本环节最大的亮点在于对“PDF按页切分会破坏语义完整性,从而影响检索精度”这一细节的深入分析。这不仅展示了我对RAG原理的深刻理解,更体现了我在工程实践中追求细节、主动优化、解决问题的能力。此外,在回答定制化Agent问题时,我提出了从提示工程 → RAG → 模型微调 (LoRA) 的分层解决方案,展现了全面的技术视野和对成本效益的考量。针对问题:考察后端核心架构与概念(分布式、高并发、数据库等)回答策略/框架:对于架构设计类问题(如高并发),我采用“多维度拆解法”,从多级缓存、熔断机制、高可用架构(主从/集群)等多个角度系统性地展开。对于概念类问题(如死锁),我采用“原理+解决方案”的模式,先清晰阐述其形成的四个必要条件,再讲解如何通过破坏其中条件来解决。核心案例与亮点:回答的系统性和深度是关键。例如,在谈论负载均衡时,不仅能罗列出轮询、哈希等算法,还能进一步分析“最少连接/空闲实例算法”相比于简单轮询的优势,这体现了对技术背后原理的深入思考,而非简单背诵。针对问题:考察技术广度和知识边界(前端/容器)回答策略/框架:对于熟悉的部分(前端跨域),同样采用“原理+解决方案”模式,并提供了前端(反向代理)和后端(CORS配置)两种维度的解法,展示了全栈视野。对于不熟悉的部分(K8s),采取“诚实承认+阐述已知基础”的策略,先表明自己主要使用Docker Compose,然后从理论层面尽力对比二者。核心案例与亮点:对跨域问题的双端解决方案是加分项。同时,坦诚自己对K8s实践经验不足,并尝试进行理论分析,展现了诚实和积极思考的态度。这也提醒大家,面试中遇到知识盲区,诚实是最好的策略,如果能补充一些理论理解会更好。
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