Java面试：AI视频制作平台的REST API与微服务架构实战

📋 面试背景

本次面试场景设定在某知名互联网大厂的AI视频制作部门，招聘Java开发工程师。公司正在构建新一代AI视频处理平台，需要处理海量视频数据、集成多种AI算法服务，并提供稳定高效的API接口。技术栈要求深度掌握REST API设计、微服务架构和实时通信技术。

🎭 面试实录

第一轮：基础概念考查

面试官：小润龙你好，首先请你谈谈在RESTful API设计中，视频资源应该如何设计URL结构？

小润龙：嗯...视频资源的话，我觉得应该是 /videos 这样的路径，然后通过GET获取列表，POST上传新视频，PUT修改视频信息，DELETE删除视频。

面试官：很好。那么如果我们需要对视频进行AI处理，比如添加特效，URL应该如何设计？

小润龙：这个...可以在 /videos/{id}/effects 下面做POST请求？或者 /videos/process 这样的特殊端点？

面试官：更RESTful的做法是使用子资源。比如 /videos/{videoId}/ai-processings 来表示对视频的AI处理操作。接下来，Swagger/OpenAPI在API开发中有什么作用？

小润龙：Swagger就是用来生成API文档的，写注解就能自动生成漂亮的文档页面，前端看了直呼专业！

面试官：除了文档生成，它还能做什么？

小润龙：呃...还能做API测试？代码生成？反正就是让API开发更规范吧。

第二轮：实际应用场景

面试官：现在我们有一个需求：用户上传视频后，需要调用第三方AI服务进行人脸识别。你会如何设计这个接口？

小润龙：我可以用Retrofit来调用第三方API！先定义接口，然后用注解配置请求参数...

@POST("/ai/face-recognition")
Call<FaceRecognitionResult> recognizeFaces(@Body VideoProcessingRequest request);

面试官：不错。但如果第三方服务响应慢，如何避免阻塞主线程？

小润龙：可以用异步调用！Retrofit支持Callback，或者用RxJava、CompletableFuture来处理异步结果。

面试官：视频处理通常需要较长时间，如何让客户端实时了解处理进度？

小润龙：这个...可以用WebSocket！建立连接后，服务端可以实时推送处理状态。

面试官：具体怎么实现？

小润龙：在Spring里可以用@EnableWebSocket，然后实现WebSocketHandler，处理连接、消息发送什么的...

第三轮：性能优化与架构设计

面试官：假设我们的视频处理平台需要支持高并发，你会如何设计微服务架构？

小润龙：可以用Dubbo来做微服务！把视频上传、AI处理、状态管理拆成不同的服务。

面试官：Dubbo和Spring Cloud有什么区别？为什么选择Dubbo？

小润龙：Dubbo性能更好一些，特别是RPC调用比HTTP快。而且我们公司主要用Dubbo生态...

面试官：如何保证视频处理服务的高可用性？

小润龙：可以做集群部署，用负载均衡，还有...服务降级和熔断，防止雪崩效应。

面试官：具体到Dubbo，如何实现服务治理？

小润龙：可以用Dubbo的注册中心，比如Zookeeper或Nacos，还有监控中心看服务状态...

面试结果

面试官：小润龙，你的基础概念掌握得不错，对主流技术栈也有了解。但在实际架构设计和深度优化方面还需要加强。特别是对于Spring HATEOAS这样的超媒体API设计理念理解不够深入。建议后续重点学习微服务架构模式和高并发场景下的性能优化。

📚 技术知识点详解

Swagger/OpenAPI在API文档管理中的最佳实践

Swagger不仅仅是生成文档的工具，它提供了完整的API开发生命周期管理。在AI视频平台中，良好的API文档至关重要：

@Operation(summary = "视频AI处理", description = "提交视频进行AI特效处理")
@ApiResponses(value = {
    @ApiResponse(responseCode = "202", description = "处理任务已接受"),
    @ApiResponse(responseCode = "400", description = "无效的请求参数"),
    @ApiResponse(responseCode = "500", description = "内部服务器错误")
})
@PostMapping("/videos/{videoId}/ai-processing")
public ResponseEntity<ProcessingTask> processVideo(
    @Parameter(description = "视频ID") @PathVariable String videoId,
    @Parameter(description = "处理参数") @RequestBody ProcessingRequest request) {
    
    ProcessingTask task = videoService.submitProcessingTask(videoId, request);
    return ResponseEntity.accepted().body(task);
}

最佳实践：

  1. 为每个API添加详细的摘要和描述
  2. 明确标注所有可能的响应状态码
  3. 使用@Parameter注解详细描述参数
  4. 保持API文档与代码同步更新

Spring HATEOAS构建超媒体驱动的REST API

在视频处理平台中，使用HATEOAS可以让客户端动态发现可用操作：

@GetMapping("/videos/{id}")
public EntityModel<Video> getVideo(@PathVariable String id) {
    Video video = videoService.getVideoById(id);
    
    EntityModel<Video> model = EntityModel.of(video);
    model.add(linkTo(methodOn(VideoController.class).getVideo(id)).withSelfRel());
    
    // 添加相关操作链接
    if (video.getStatus() == VideoStatus.UPLOADED) {
        model.add(linkTo(methodOn(VideoController.class)
            .processVideo(id, null)).withRel("process"));
    }
    
    model.add(linkTo(methodOn(VideoController.class)
        .getProcessingStatus(id)).withRel("status"));
    
    return model;
}

响应示例：

{
  "id": "video-123",
  "title": "示例视频",
  "status": "UPLOADED",
  "_links": {
    "self": { "href": "/videos/video-123" },
    "process": { "href": "/videos/video-123/processing" },
    "status": { "href": "/videos/video-123/status" }
  }
}

Retrofit在第三方API集成中的应用

当需要调用外部AI服务时，Retrofit提供了简洁的HTTP客户端解决方案：

public interface AIService {
    
    @POST("/v1/face/recognition")
    @Headers({"Content-Type: application/json", "Authorization: Bearer {apiKey}"})
    Call<FaceRecognitionResponse> recognizeFaces(
        @Path("apiKey") String apiKey,
        @Body FaceRecognitionRequest request
    );
    
    @POST("/v1/video/analysis")
    @Headers("Content-Type: application/json")
    Observable<VideoAnalysisResponse> analyzeVideo(
        @Header("Authorization") String auth,
        @Body VideoAnalysisRequest request
    );
}

// 使用示例
public class AIClient {
    private final AIService aiService;
    
    public AIClient() {
        Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder()
            .baseUrl("https://api.ai-service.com")
            .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
            .addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create())
            .build();
        
        this.aiService = retrofit.create(AIService.class);
    }
    
    public CompletableFuture<FaceRecognitionResponse> recognizeFacesAsync(Video video) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                Response<FaceRecognitionResponse> response = aiService
                    .recognizeFaces(API_KEY, createRequest(video))
                    .execute();
                return response.body();
            } catch (IOException e) {
                throw new RuntimeException("AI服务调用失败", e);
            }
        });
    }
}

WebSocket实现实时视频处理状态推送

对于长时间运行的视频处理任务，WebSocket提供了最佳的实时状态更新方案：

@Configuration
@EnableWebSocket
public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer {
    
    @Override
    public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) {
        registry.addHandler(videoStatusHandler(), "/ws/video-status")
                .setAllowedOrigins("*");
    }
    
    @Bean
    public WebSocketHandler videoStatusHandler() {
        return new VideoStatusWebSocketHandler();
    }
}

public class VideoStatusWebSocketHandler extends TextWebSocketHandler {
    
    private final Map<String, WebSocketSession> sessions = new ConcurrentHashMap<>();
    
    @Override
    public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) {
        String videoId = extractVideoId(session);
        sessions.put(videoId, session);
    }
    
    public void sendStatusUpdate(String videoId, ProcessingStatus status) {
        WebSocketSession session = sessions.get(videoId);
        if (session != null && session.isOpen()) {
            try {
                String message = String.format(
                    "{\"videoId\":\"%s\",\"status\":\"%s\",\"progress\":%d}",
                    videoId, status.name(), status.getProgress()
                );
                session.sendMessage(new TextMessage(message));
            } catch (IOException e) {
                sessions.remove(videoId);
            }
        }
    }
}

Dubbo微服务架构在视频处理平台的设计

在大型视频处理平台中，Dubbo提供了高性能的微服务解决方案：

服务定义：

public interface VideoProcessingService {
    
    @Method(name = "processVideo", timeout = 300000) // 5分钟超时
    RpcResult<ProcessingTask> processVideo(
        @Parameter(name = "videoId", required = true) String videoId,
        @Parameter(name = "config", required = true) ProcessingConfig config
    );
    
    @Method(name = "getProcessingStatus", retries = 2)
    RpcResult<ProcessingStatus> getProcessingStatus(
        @Parameter(name = "taskId", required = true) String taskId
    );
}

@Service(interfaceClass = VideoProcessingService.class)
public class VideoProcessingServiceImpl implements VideoProcessingService {
    
    @Reference(check = false)
    private AIService aiService;
    
    @Override
    public RpcResult<ProcessingTask> processVideo(String videoId, ProcessingConfig config) {
        // 处理逻辑
    }
}

配置示例：

dubbo:
  application:
    name: video-processing-service
  registry:
    address: nacos://localhost:8848
  protocol:
    name: dubbo
    port: 20880
  provider:
    filter: -exception
  consumer:
    check: false

💡 总结与建议

通过这次面试对话，我们可以看到在AI视频制作平台的开发中：

  1. API设计是关键：良好的RESTful API设计能够大大提高开发效率和系统可维护性
  2. 文档化很重要：Swagger/OpenAPI不仅生成文档，更是团队协作的重要工具
  3. 实时通信需求：WebSocket在处理长时间任务状态推送方面具有不可替代的优势
  4. 微服务架构：Dubbo等RPC框架在高性能场景下比HTTP更优
  5. 第三方集成：Retrofit等HTTP客户端库简化了外部服务调用

学习建议：

  • 深入理解REST架构约束和HATEOAS概念
  • 掌握至少一种API文档工具的实际应用
  • 学习微服务架构模式和服务治理
  • 实践高并发场景下的性能优化技术
  • 关注云原生和容器化技术在视频处理领域的应用
# 微服务
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