场景：互联网大厂Java求职面试

面试官（严肃）：小曾，请坐。我们今天的面试主要围绕Java生态和业务场景展开。首先，从你熟悉的Spring Boot开始。

小曾（搓手）：好的，没问题！

第一轮提问
面试官：假设你要开发一个音视频直播平台，你会如何设计后端架构？需要用到哪些技术栈？
小曾：我会用Spring Boot做API层，用Spring Cloud实现微服务拆分，消息队列用Kafka处理实时数据，缓存用Redis……
面试官（点头）：不错，思路清晰。那如果用户量爆发到百万级，如何保证系统高可用？
小曾：靠扩容……啊不对，靠集群部署和负载均衡？
面试官：回答得不够具体。比如，数据库连接池你会怎么优化？
小曾：用HikariCP？但具体参数调优……我一般随便设几个值……
面试官（微笑）：基础扎实，但细节不足。记住，大厂面试看的是解决问题的能力。

第二轮提问
面试官：现在改为内容社区场景，比如抖音那种。你会如何实现用户动态的实时推送？
小曾：用WebSocket吧？Spring WebFlux可以处理异步请求……
面试官：很好。那如果需要跨区域同步数据，你会选择哪种分布式方案？
小曾：嗯……Dubbo？或者gRPC？不太确定具体区别……
面试官：继续。如果平台需要防刷单，你会用哪些安全框架？
小曾：Spring Security？或者Shiro？好像都有点用……

第三轮提问
面试官：假设你要接入AI生成视频摘要，你会如何设计？涉及哪些技术点？
小曾（慌张）：用Spring AI？但具体怎么结合视频处理……我完全没思路……
面试官（叹气）：关键场景要结合业务，比如用RAG技术从文档中检索信息。再比如，如果用Redis做向量数据库，你会如何实现相似度搜索？
小曾（低头）：呃……用Cosine相似度？
面试官：最后一个问题。如果公司要求用Quarkus开发微服务，你会优先解决哪些性能问题？
小曾：编译速度？或者JVM调优？但具体怎么操作……

面试官（起身）：今天就到这里。回去等通知吧。

详细答案解析（供小白学习）

1. 音视频直播平台架构

   • 业务场景：需要处理高并发连接、实时数据传输和低延迟请求。
   • 技术选型：
     • API层：Spring Boot简化开发，Spring WebFlux支持异步处理。
     • 微服务：Spring Cloud Gateway（替代Zuul）实现统一路由，服务发现用Eureka/Consul。
     • 消息队列：Kafka处理实时推流任务，如推送给客户端的弹幕消息。
     • 缓存：Redis缓存热点数据，如用户信息、推荐内容。
     • 数据库：分库分表解决高并发写入问题，HikariCP调优连接池（最小值50，最大值500，超时3秒）。

2. 内容社区实时推送

   • WebSocket：Spring WebSockets实现双向通信，用户动态实时推送到客户端。
   • 分布式方案：
     • Dubbo：RPC框架，适合跨机房调用（如用户服务、内容服务分离）。
     • gRPC：二进制协议，传输更快，适合微服务间通信。
   • 防刷单：
     • Spring Security：JWT校验用户身份。
     • Shiro：权限控制，防止未授权操作。
     • 风控算法：结合Redis存储用户行为频率，超过阈值则拦截（如3秒内点赞超过100次封禁IP）。

3. AI视频摘要生成

   • Spring AI集成：
     • RAG技术：从企业文档（如产品手册）中检索关键词，结合视频内容生成摘要。
     • 向量数据库：
       • Milvus：存储视频特征向量，用Cosine相似度搜索相似片段。
       • Embedding模型：OpenAI Embedding提取视频文本特征。
   • Agent框架：设计智能代理自动调用工具（如文档加载、工具执行）。

4. Quarkus性能优化

   • 编译速度： Ahead-of-Time（AOT）编译，减少JVM启动时间（Gradle --build-args参数优化）。
   • JVM调优：
     • 堆内存：根据CPU核心数设置（如4核分配8G堆内存）。
     • 线程池：Glowroot监控线程泄漏，调整common-hc参数。

希望这篇面试实录能帮助求职者少走弯路，面试官的提问方式也揭示了大厂更看重“为什么”而非“是什么”。预祝各位Offer拿到手软！