分层次的回答突出 技术深度 、架构思维 和 实战优化，从基础实现到高阶优化：
一、核心技术方案（基础回答）
如何实现视频边下边播？
1. **网络请求**：使用 HTTP Range 请求（Header: `Range: bytes=0-1024`）支持断点下载
2. **本地缓存**：通过 RandomAccessFile 实现视频分片写入，确保可随机访问
3. **播放器集成**：ExoPlayer 的 CacheDataSource 优先读取本地缓存，无缝切换在线/离线播放
4. **进度同步**：监听下载进度，实时更新播放器可播放范围 代码示例：
// 关键代码片段
val dataSourceFactory = CacheDataSource.Factory()
.setCache(SimpleCache(cacheDir, LeastRecentlyUsedCacheEvictor(512 * 1024 * 1024)))
.setUpstreamDataSourceFactory(HttpDataSource.Factory())
val player = ExoPlayer.Builder(context)
.setMediaSourceFactory(DefaultMediaSourceFactory(dataSourceFactory))
.build()
player.setMediaItem(MediaItem.fromUri(videoUrl))二、高阶优化方案（进阶回答）
如何优化大视频文件的边下边播体验？
1. **分块下载**：
- 将文件分成 2MB/块的多个分片
- 多线程并发下载（但需限制线程数，避免 OOM）
2. **智能预加载**：
- 根据网速动态调整预加载窗口（如 5s->15s）
- 优先下载当前播放位置附近的片段
3. **缓存管理**：
- 使用 LRU 策略自动清理旧缓存
- 记录已下载的字节范围，避免重复下载
4. **容错机制**：
- 弱网环境下自动降低下载速度
- 下载失败时指数退避重试（1s, 2s, 4s...） 架构图：
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 播放器控制 │ ←→ │ 缓存管理器 │ ←→ │ 分块下载引擎 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
↓ ↓ ↓
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│ 本地视频缓存文件 (MP4) │
└───────────────────────────────────────────────────┘三、实战问题解决（突出经验）
遇到过哪些技术难点？如何解决的？
1. **问题**：播放卡顿
- **解决**：增加预加载缓冲区，根据网速动态调整分块大小（4G/WiFi 用 2MB，弱网用 512KB）
2. **问题**：内存溢出
- **解决**：使用环形缓冲区 + 内存复用（避免频繁创建 byte[]）
3. **问题**：断点续传失败
- **解决**：通过 SQLite 记录已下载的字节范围，重启时校验文件完整性 代码示例（预加载策略）：
player.addListener(object : Player.Listener {
override fun onPlaybackStateChanged(state: Int) {
if (state == Player.STATE_READY) {
val bufferEnd = player.bufferedPosition
val playPosition = player.currentPosition
if (bufferEnd - playPosition < PRELOAD_THRESHOLD) {
downloader.prioritizeDownload(playPosition, playPosition + 30_000) // 预加载30s
}
}
}
})四、性能指标（量化成果）
你的方案相比直接播放有什么优势？
1. 首帧加载时间：从 3.2s → 1.1s（降低65%）
2. 卡顿次数：平均每次播放从 4.3次 → 0.7次
3. 流量节省：重复播放相同视频时节省90%流量
4. 内存占用：稳定在 45MB 以内（无 OOM） 五、面试避坑指南
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必问问题：
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"Range请求的原理是什么？"
→ 回答 HTTP 206 Partial Content 状态码和 Content-Range 头部
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致命错误：
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忘记处理视频文件碎片化问题（下载中途退出导致文件损坏）
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未考虑线程安全问题（多线程写入同一文件）
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加分回答：
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提到 Android 11 的 Scoped Storage 适配
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讨论 ExoPlayer 的 ProgressiveMediaSource 与 DashMediaSource 选择
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六、终极模板
请设计一个抖音的预加载方案
我们的方案分为三个层级：
1. **网络层**：
- 基于 OkHttp 拦截器实现分块下载
- 根据用户历史行为预测下一个视频并静默预下载
2. **缓存层**：
- 两级缓存：内存缓存最近3个视频（LRU），磁盘缓存最多50个视频
- 使用 mmap 加速文件读写
3. **播放层**：
- ExoPlayer 配置多数据源回退策略：内存 → 磁盘 → 网络
- 动态码率切换：根据实时网速选择 480P/720P/1080P
技术指标：
- 用户滑动到新视频时，90%概率已缓存完成
- 弱网环境下卡顿率低于5%