互联网大厂Java小白求职：音视频场景下的技术面试指南

场景设定

在一家互联网大厂的音视频研发部门，超好吃是一位初入职场的Java程序员，正在接受严肃的面试官的技术面试。这次面试涉及到音视频场景的相关技术点。

第一轮提问：基础技术点

面试官：超好吃，Java语言是你的核心技能之一，那我先问几个基础问题。

Java 8中的Stream API有什么优势？请举一个使用场景。
在Jakarta EE中，Servlet的生命周期是什么？
Spring Boot中如何配置一个简单的RESTful API？

超好吃：

Java 8中的Stream API可以简化集合的操作，比如过滤、映射和规约。它允许以声明式编程方式操作集合数据，提高代码的可读性和效率。比如，筛选音视频文件中大小超过某个阈值的文件，可以使用filter操作。
Servlet的生命周期包括三个阶段：初始化（init方法）、服务（service方法）和销毁（destroy方法）。在音视频场景中，Servlet可以用来处理文件上传请求。
在Spring Boot中，可以通过添加@RestController注解和@RequestMapping注解来配置一个简单的RESTful API。例如，音视频文件的元数据查询接口可以这样实现：

@RestController @RequestMapping("/api/videos") public class VideoController { @GetMapping("/{id}") public Video getVideo(@PathVariable String id) { return videoService.getVideoById(id); } }

面试官：回答得不错，尤其是结合了音视频场景，继续保持。

第二轮提问：进阶技术点

面试官：接下来我们讨论一些进阶技术。

在音视频场景中，当多个微服务需要协同处理时，如何使用Spring Cloud和Netflix OSS进行服务发现和负载均衡？
如果需要对用户上传的视频进行转码处理，如何利用Kafka实现任务队列？
在音视频存储中，你会如何选择和使用缓存技术，比如Redis？

超好吃：

可以使用Spring Cloud Eureka进行服务发现，所有微服务注册到Eureka Server中，并通过Ribbon实现客户端的负载均衡。在音视频场景下，转码微服务和存储微服务可以通过Eureka动态发现彼此，并通过负载均衡均匀分配任务。
用户上传视频后，可以将转码任务放入Kafka的消息队列，转码微服务从队列中消费消息并进行转码处理。这种方式可以实现异步处理，提高系统的吞吐量和响应速度。
在音视频存储中，可以使用Redis作为缓存层存储视频的元数据或者热门视频的访问记录。通过Redis的快速读写能力，可以降低数据库压力，提高查询性能。例如，用户访问热门视频时，直接从Redis中获取数据而不是查询数据库。

面试官：很好，回答流畅并且有思考，尤其是对Kafka的使用方案很清晰。

第三轮提问：高级技术点

面试官：最后，我们来看一些更深层次的问题。

如何设计一个监控系统为音视频服务提供性能指标监控？可以举例说明工具和方案。
在音视频场景中，如何通过Spring Security实现用户鉴权和权限管理？
如果需要对视频内容进行大数据分析，比如分析用户观看习惯，你会如何选择技术栈？

超好吃：

可以使用Prometheus和Grafana来设计监控系统。Prometheus负责采集服务的性能指标，比如转码服务的CPU使用率和内存占用；Grafana负责展示数据并设置告警。比如，通过Prometheus监控转码任务队列长度，设置队列长度超过阈值时触发告警。
Spring Security可以通过@EnableGlobalMethodSecurity注解和配置AuthenticationManager实现鉴权功能。在音视频场景中，可以通过JWT实现无状态认证，用户登录后生成一个JWT，后续请求携带该JWT进行身份验证。
对视频内容进行大数据分析，可以选择Hadoop和Spark作为技术栈。Hadoop负责存储用户行为日志，Spark负责实时分析用户观看习惯，比如观看时长和偏好。结合Elasticsearch，可以快速查询分析结果并生成推荐。

面试官：非常好，能把技术点结合业务场景，提出自己的思考和方案，继续努力！