互联网大厂Java面试：音视频场景的技术攻防，谢飞机的故事
在互联网大厂的面试中，考察不仅仅是基础知识，更会结合热门业务场景如音视频、内容社区等，设置循序渐进的技术问题。今天，我们就通过面试官与水货程序员谢飞机的三轮问答，带你体验一次音视频服务后端Java岗位的面试全过程！最后放出全流程答案解析和代码案例！
角色介绍
面试官：技术深度一流，善于用场景化问答引导求职者。
谢飞机：Java开发圈著名水货，答题风格幽默，对基础还算熟练，遇难题就开始"飘"。
第一轮：基础与架构设计
面试官："谢飞机你好，假设你要设计一个音视频平台，比如'大脸直播'，你用 Java 做后端，如何设计直播间的数据模型？考虑到并发场景，数据如何读写更有效率？"
谢飞机："这个......我觉得可以用Java的类来搞，每个直播间有个Room对象，直播间用户就在List里。我用ConcurrentHashMap，反正很快！"
面试官："答得不错，用并发容器是个合格思路，再说说假如业务高峰期单机要承载10万房间，你怎么分库分表？用什么中间件让多个房间状态一致？"
谢飞机："呃......分库分表可以用MyBatis吧，然后......Redis，大家都用Redis存一下房间状态，然后让运维大哥加机器。"
面试官："挺有生活气息的回答！那说说房间用户变化如何广播？比如新用户进入，所有观众都收到提示。"
谢飞机："这个发消息用WebSocket，Java不是有Spring WebSocket嘛，开个ws就能怼了，消息一发大家都能收到。"
第二轮：高并发与异步处理
面试官："如果10万并发WebSocket连接，Spring Boot瓶颈在哪里，如何优化？"
谢飞机："呃......我觉得多配点内存？再调大线程池？要不......上个Nginx反向代理？"
面试官："有点意思，但你漏了基础设施方面。碰到直播送礼、弹幕秒杀高峰，数据一致性问题怎么解？比如同一秒多个用户抢同一虚拟大礼。"
谢飞机："这送礼不就Redis减库存呗，Lua脚本一锁裁过，就很快很准！"
面试官："说到点子上了！再问你，音视频录制合成、转码如何和Java后端配合调度，消息如何投递？"
谢飞机："这我知道！搞个MQ，像Kafka，前台消息一塞，后台专人处理，转个码啥的！"
第三轮：业务场景与综合提问
面试官："现有用户想回看历史直播，Java后端怎么查大容量视频数据元信息？用什么ORM或JDBC连接池好？大量并发时怎么防止DB打炸？"
谢飞机："我的...呃，这块可以用HikariCP把数据库连上，ORM用JPA吧。数据库压力大就上Redis做缓存，缓存不行就让DBA顶一阵子？"
面试官："没错，缓存策略说得好，记住要热数据分层缓存。最后一个问题，音视频防盗链、防刷怎么做？你用过JWT、OAuth吗？"
谢飞机："JWT我会签，OAuth...大概会一点，主要是签名，搞个令牌校验。至于防盗链，校个Referer啥的吧，搞严点都能过关！"
面试官："今天的面试到这里结束，谢飞机同学，你挺有意思，回去等通知吧！"
技术答案大解析
业务场景：
音视频平台后端技术栈主要包含：高并发房间状态管理、实时消息推送、数据库分层设计、异步流程调度、数据一致性、数据元查询与缓存、接口与安全等环节。
1. 直播间并发数据模型
可用ConcurrentHashMap管理每个直播间的在线用户列表，提高并发写效率。
java
private final ConcurrentHashMap<String, Room> rooms = new ConcurrentHashMap<>();读多写少可配合ReadWriteLock，房间状态可靠性可辅以Redis等分布式Cache，保证横向扩展性。
2. 分库分表与中间件
大厂通行方案是：MyBatis Plus + 分库分表中间件（如ShardingSphere），Redis维护房间热点数据，业务扩容容易。消息一致性可配合RocketMQ/Kafka，事件驱动最终一致。
3. 实时通知与推送
实时广播------Spring WebSocket或Netty实现长连接，消息发布推荐Redis Pub/Sub/Stream或Kafka。 房间消息可如：
java
@MessageMapping("/room/{roomId}/chat")
public void chat(@DestinationVariable String roomId, Message message) {
simpMessagingTemplate.convertAndSend("/topic/room/" + roomId, message);
}4. 高并发与异步
大量连接下，Spring WebFlux或Netty更适合，减少阻塞提升吞吐。 消息异步------Kafka队列+zookeeper分区，MyBatis+HikariCP/JPA、调优数据库Connection Pool。
5. 数据一致性（送礼/秒杀）
核心思路：写操作优先落缓存（Redis+Lua原子操作），异步写DB，最终一致性保证。
lua
-- Redis Lua示例
if tonumber(redis.call('get', KEYS[1])) >= tonumber(ARGV[1]) then
return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1])
else
return -1
end6. 音视频离线任务
MQ调度后端音视频处理（如转码），前台进度投递，配合Prometheus+Grafana做监控与链路追踪。
7. 查询与缓存
ORM推荐JPA/MyBatis，连接池首选HikariCP。缓存分层：本地Caffeine+Redis，冷热数据降压DB。
8. 安全防护
前端请求可用JWT做会话签名，接口统一网关鉴权配合OAuth2/Kong/Keycloak。防盗链可校验Referer、时间戳签名、一次性令牌。
总结
本文以真实面试对话和详实的业务技术解析，贯穿音视频平台后端Java面试全流程，梳理业务场景与技术实现方案。小白只要跟着学习，将能逐步掌握大厂后端核心经验！
更多业务场景和系统设计深度，欢迎下次关注！