互联网大厂Java面试故事：王得发的音视频与AI内容社区技术挑战全解析

互联网大厂Java面试故事：王得发的音视频与AI内容社区技术挑战全解析

场景设定

王得发，一位自信满满但技术略显水的程序员，来到了国内头部互联网大厂，准备面试一个涉及音视频、内容社区与AIGC（生成式AI）的Java开发岗位。面试官严肃专业，逐步引导王得发深入讨论，从基础到复杂技术栈，层层推进。

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第一轮：基础技术与业务理解

面试官：

1. 「我们社区支持短视频上传与转码，后台用Spring Boot开发，请简述Spring Boot的核心特性，以及为什么适合快速搭建音视频内容社区API？」
2. 「短视频上传后需要持久化元数据，你会怎么设计数据表？ORM技术怎么选？」
3. 「针对高并发视频上传，数据库连接池怎么选型？简述主流实现原理。」

王得发：

1. 「Spring Boot就是不用写XML的Spring，开箱即用，适合快速整网站，特别适合咱们这样搞视频社区的。」
2. 「数据表就搞个video表，ORM我一般MyBatis用得多，别的也行。」
3. 「连接池我一般配HikariCP，听说快，原理嘛……反正线程池那套呗。」

面试官（夸赞）： “不错，MyBatis和HikariCP在实际开发中确实常用，Spring Boot也能极大提升开发效率。接下来看看你对并发和分布式的理解。”

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第二轮：并发、微服务与缓存

面试官：

1. 「短视频高并发上传，如何做限流避免雪崩？如果要拆分微服务，哪些模块适合拆分？」
2. 「内容推荐要做到低延迟，Redis缓存怎么设计？Redis和Caffeine区别是什么？」
3. 「如果我们用Spring Cloud和Kubernetes做微服务编排，服务间通信和容错需要用到哪些组件？」

王得发：

1. 「限流用Redis嘛，拿个令牌桶啥的，微服务就视频、用户、推荐拆一拆？」
2. 「Redis放热点数据，Caffeine我用得少，应该是本地缓存？」
3. 「服务间通信用Feign，容错Resilience4j，K8S我还在学……」

面试官（引导）： “你的方向对了，Redis、Feign、Resilience4j这些都是主流方案。Caffeine适合单机场景，Kubernetes和Spring Cloud结合后扩展性非常强。”

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第三轮：AI内容生成与大数据分析

面试官：

1. 「我们平台已集成AIGC，支持AI生成视频简介，能否说说Spring AI、RAG（检索增强生成）和向量数据库在这类场景的作用？」
2. 「视频内容分析要用到Elasticsearch和Spark，如何设计数据流与索引？」
3. 「业务上线后，如何用Prometheus和Grafana做系统监控？日志如何与ELK Stack联动？」

王得发：

1. 「Spring AI好像能连AI模型，RAG是啥我有点忘了，向量数据库……跟搜索有关吧？」
2. 「Elasticsearch建索引，Spark做大数据分析，数据流……嗯，就是ETL那套？」
3. 「Prometheus拉指标，Grafana画图，ELK Stack搜日志，具体……我还得研究下。」

面试官： “今天就到这里，得发你可以回去等通知了，这些技术点建议多复习复习。”

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面试技术点详细解读与小白学习指南

1. Spring Boot在音视频内容社区的优势

• 核心特性：自动配置、开箱即用、强大的生态系统、与Spring全家桶无缝集成。
• 业务场景：音视频社区常需快速响应变化，Spring Boot大大简化配置，适合API快速开发。

2. 数据库设计与ORM选型

• 典型表设计：video（视频ID、标题、URL、上传者、状态、创建时间等）
• ORM选型：MyBatis适合复杂SQL，Hibernate/JPA适合对象模型驱动，Spring Data简化开发。

3. 数据库连接池原理与选型

• 主流实现：HikariCP（高性能）、Druid（监控强）、C3P0（较老）。
• 原理：维护一定数量的数据库连接池，避免频繁创建和销毁连接。

4. 并发限流与微服务拆分

• 限流方案：Redis+Lua脚本、令牌桶算法、漏桶算法，保护数据库和服务稳定。
• 微服务拆分：以业务为中心，如视频服务、用户服务、推荐服务。

5. 缓存设计与选型

• Redis：分布式、高并发、支持多种数据结构，适合热点数据缓存。
• Caffeine：本地缓存，极高性能，适合单机场景。

6. 微服务通信与容错

• OpenFeign：声明式HTTP客户端，简化服务调用。
• Resilience4j：断路器、限流、重试等容错组件。
• Kubernetes：微服务编排和弹性伸缩。

7. AI内容生成与向量数据库

• Spring AI：集成主流AI模型，快速构建AIGC能力。
• RAG：检索增强生成，将检索结果作为上下文增强大模型应用。
• 向量数据库：Milvus、Chroma等用于相似度搜索、AI语义检索。

8. 大数据分析与搜索

• Elasticsearch：全文检索和聚合分析，适合内容检索场景。
• Spark：分布式数据处理，适合大数据ETL与分析。

9. 监控与日志

• Prometheus+Grafana：时序指标采集与可视化。
• ELK Stack：日志收集、存储、分析与可视化。

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本故事场景涵盖了Java互联网大厂在音视频、内容社区、AIGC等多元业务中的主流技术栈与实际业务落地思路，适合准备面试或学习全栈Java技术的小伙伴参考。