互联网大厂Java求职者面试实录——技术深度挑战与代码实战演练

互联网大厂Java求职者面试实录——技术深度挑战与代码实战演练

场景设定

在互联网大厂Java开发岗位的面试现场,严肃认真的面试官李工与幽默风趣但略显“水货”的程序员谢飞机展开了一场精彩纷呈的技术问答。此次面试聚焦音视频内容社区的后台开发,涵盖Java核心技术栈、微服务、消息队列、缓存以及云原生等热门技术。面试采用三轮提问,每轮3-5个问题,增强业务场景的衔接性和技术的深度,逐步引导谢飞机深入理解和实践。


面试对话实录 & 技术解读

【第一轮:Java基础及Web框架】

面试官李工:谢飞机,假设我们有一段高并发的音视频点赞服务代码,如何确保点赞数的原子性和性能?请写出示例代码。

谢飞机:(自信回答)我会用Java的AtomicInteger,比如:

AtomicInteger likes = new AtomicInteger(0);

public void like() {
    likes.incrementAndGet();
}

李工:很好,原子操作确实能保证线程安全。那在Spring Boot中如何用注解实现一个简单的REST点赞接口?

谢飞机:

@RestController
@RequestMapping("/video")
public class VideoController {

    private AtomicInteger likes = new AtomicInteger(0);

    @PostMapping("/{id}/like")
    public ResponseEntity<Integer> like(@PathVariable String id) {
        return ResponseEntity.ok(likes.incrementAndGet());
    }
}

李工认可地点头,引导继续。


【第二轮:微服务与消息队列】

李工:如果点赞数要异步更新数据库,避免接口响应阻塞,你会怎么做?

谢飞机:我可以用消息队列,比如Kafka,将点赞事件发送出去,后端消费者异步处理。

李工:请简单写出生产者代码示例。

谢飞机:

@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

public void sendLikeEvent(String videoId) {
    kafkaTemplate.send("like-topic", videoId);
}

李工:非常好,再问你,如何保证消费端幂等性以防止重复数据?

谢飞机(有点含糊):大概是用数据库主键唯一索引或者Redis做幂等校验吧。

李工点头表示认可。


【第三轮:缓存与分布式一致性】

李工:点赞数缓存一般会用Redis,请问怎样设计一个带有过期策略的点赞数缓存?缓存与数据库如何保证最终一致?

谢飞机:(思路不太清晰)可以用Redis缓存点赞数,设置过期时间。数据库和缓存不一致时,可以用定时任务同步。

李工进一步引导:是的,常用做法是使用缓存过期或通过消息队列异步同步,保证数据一致性。

李工总结:谢谢谢飞机,表现不错,后续结果会通知你,请回去等消息。


技术总结

本次面试场景为音视频内容社区点赞服务,涉及高并发点赞计数处理:

  • 使用AtomicInteger在Java中实现线程安全的计数。
  • 通过Spring Boot注解实现RESTful接口,快速构建点赞API。
  • 利用Kafka等消息队列异步处理点赞事件,提升接口响应性能和系统弹性。
  • 借助Redis缓存点赞数,缓存与数据库通过异步消息或定时任务保持最终一致性,避免热点数据访问压力。
  • 幂等性设计防止消费重复,保证数据准确。

这套方案体现了互联网大厂对系统高性能、高可靠和可扩展的技术需求,同时结合实际编码案例帮助求职者深入理解和掌握关键技术点。

以上内容不仅模拟了一次真实严肃的技术面试,也辅以幽默互动,帮助Java开发者从业务和技术层面系统学习现代互联网核心技术栈。

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