Java大厂面试故事：谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录（Spring Boot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等）

Java大厂面试故事：谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录（Spring Boot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等）

互联网大厂技术面试不仅考察技术深度，更注重业务场景与系统设计能力。本篇以严肃面试官与“水货”程序员谢飞机的对话，带你体验音视频业务场景下的Java面试全过程，涵盖主流技术栈，并附详细答案解析，助你面试无忧。

故事场景设定

谢飞机是一名有趣但技术基础略显薄弱的程序员，这次应聘一家头部互联网公司，岗位是音视频内容社区后端开发。面试官严肃认真，问题全程围绕音视频内容社区的系统架构、技术选型、性能与AI应用展开。

第一轮：音视频基础业务

面试官：

1. 请描述你对Spring Boot的理解，以及它在音视频内容社区项目中的应用。
2. 假设我们有用户上传视频内容，如何设计后端存储与元数据管理？用MyBatis如何实现？
3. 音视频内容社区中消息通知功能如何设计？请举例说明Kafka的应用场景。

谢飞机：

1. Spring Boot就是让Spring更简单，可以不用写很多配置，音视频社区肯定用它做后端了。
2. 这个嘛……上传视频后，我会把文件存储到服务器，然后用MyBatis把视频信息插入数据库。
3. Kafka啊，就是一个超级大消息队列吧，用来传消息很快，比如有人发视频就通知别人看。

面试官点评： 回答得还可以，基本理解清晰。Spring Boot确实大大简化了开发，MyBatis的数据操作很常见，Kafka在解耦和高吞吐场景下非常有用。

第二轮：性能与高并发设计

面试官：

1. 假设视频内容点赞数非常高，如何保证高并发下数据一致性？你会如何用Redis优化？
2. 面对热点视频如何防止缓存雪崩？
3. 请简要介绍下Spring Cloud在微服务音视频平台中的角色。
4. 如果要做用户观看行为分析，你会如何利用大数据技术？

谢飞机：

1. Redis可以存点赞数，先加到Redis里，过一阵再同步数据库。
2. 这个……多放几个缓存？或者加点锁？
3. Spring Cloud就是一堆微服务的工具箱吧，服务注册啥的都能搞。
4. 大数据嘛，肯定用Hadoop或者Spark，分析一下谁爱看什么视频。

面试官点评： Redis在高并发下进行计数确实高效，缓存雪崩要多种措施结合，Spring Cloud支撑了微服务的治理与弹性扩展，大数据平台能有效帮助业务分析。

第三轮：AI与智能推荐

面试官：

1. 你了解AIGC（生成式AI）在音视频社区的应用场景吗？
2. 请谈谈如何结合Spring AI和向量数据库（如Milvus）实现智能推荐。
3. 智能客服系统中，如何防止AI产生幻觉（Hallucination）？
4. 你怎么看AI在内容审核中的应用？

谢飞机：

1. 这个……AIGC就是AI自动写东西，视频平台可以自动生成视频封面？
2. Spring AI我……好像没用过，向量数据库是不是存智能推荐用的？
3. 哈……AI幻觉？是不是AI说错话了？可以多训练训练吧。
4. AI审核嘛，能自动识别违规内容，节省人工。

面试官总结： 部分技术点掌握不够深入。AIGC赋能内容生成，Spring AI结合向量检索驱动推荐，幻觉需结合RAG和人类反馈优化，AI审核已是趋势。

面试官： “今天的面试就到这里，回去等通知吧。”

详细答案解析

第一轮答案解析

1. Spring Boot应用：Spring Boot整合了Spring生态，自动配置、内嵌Web服务器，适合快速开发RESTful服务。在音视频社区，常用于API开发、用户认证、视频管理等。
2. MyBatis与元数据管理：视频上传后，文件可存对象存储（如OSS），元数据（如视频ID、用户ID、时长、封面）用MyBatis写入关系型数据库，便于查询与管理。
3. Kafka在消息通知中的应用：Kafka高吞吐、分布式。用户上传视频后，生产“上传成功”事件，消费者可异步处理推送、审核、推荐等业务，系统解耦，性能高。

第二轮答案解析

1. Redis优化点赞高并发：用Redis的原子自增操作保存点赞，定期批量同步到数据库，防止高并发下数据库压力过大，保证一致性。
2. 缓存雪崩防护：可用分布式锁、热点数据预加载、过期时间随机化、降级处理等措施，防止大量缓存同时失效冲击数据库。
3. Spring Cloud助力微服务：提供服务注册发现（Eureka）、配置中心、网关、熔断、链路追踪等，支撑音视频平台微服务弹性和治理。
4. 大数据分析：用户行为日志可通过Kafka收集，Spark或Flink批/流处理，Elasticsearch检索，驱动内容推荐与运营分析。

第三轮答案解析

1. AIGC应用：自动生成视频标题、封面、标签、评论，提升内容多样性和用户体验。
2. Spring AI+向量数据库推荐：Spring AI集成Embedding模型，将视频/用户特征向量化，Milvus等数据库实现高效相似度检索，驱动个性化推荐。
3. 防止AI幻觉：引入RAG（检索增强生成）、人工审核、知识库支撑，减少AI内容虚假信息。
4. AI内容审核：用深度学习模型自动检测敏感内容、暴力、低俗，实现快速高效审核。

总结

音视频内容社区的后端开发涉及多技术协同，既要掌握基础如Spring Boot、MyBatis、Kafka、Redis，也要拥抱大数据和AI新技术。希望本故事和答案解析对准备大厂面试的你有所帮助！