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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：
- 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。
- 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？
- 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：
- 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。
- 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。
- 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：
- 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？
- 面对热点视频如何防止缓存雪崩？
- 请简要介绍下Spring Cloud在微服务音视频平台中的角色。
- 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：
- Redis可以存点赞数，先加到Redis里，过一阵再同步数据库。
- 这个……多放几个缓存？或者加点锁？
- Spring Cloud就是一堆微服务的工具箱吧，服务注册啥的都能搞。
- 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：
- 你了解AIGC（生成式AI）在音视频社区的应用场景吗？
- 请谈谈如何结合Spring AI和向量数据库（如Milvus）实现智能推荐。
- 智能客服系统中，如何防止AI产生幻觉（Hallucination）？
- 你怎么看AI在内容审核中的应用？
谢飞机：
- 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？
- Spring AI我……好像没用过，向量数据库是不是存智能推荐用的？
- 哈……AI幻觉？是不是AI说错话了？可以多训练训练吧。
- 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
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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！