互联网大厂Java面试实录：电商音视频内容社区场景深度解析

面试背景

面试官 ：张工，10年互联网大厂经验，阿里P8级别，专注于电商、音视频、内容社区领域 候选人 ：谢飞机，Java开发工程师，3年工作经验 面试场景：某互联网大厂电商音视频内容社区后端技术面试

第一轮面试：基础架构与数据存储

Q1：在电商音视频内容社区中，用户上传的短视频数据量巨大，如何设计高效的存储方案？

面试官：你好，谢飞机。我们公司做电商音视频内容社区，用户每天上传大量短视频，数据量非常庞大。你有什么存储方案的建议吗？

谢飞机：嗯...这个我看过一些文章，应该是用对象存储吧？把视频文件存在OSS上，然后数据库存元数据。

面试官：不错，思路是对的。那具体怎么设计数据库表结构呢？

谢飞机：就一个视频表吧，存视频ID、文件名、大小、上传时间这些。

面试官：嗯，还可以。那用户观看视频的记录，比如播放次数、播放时长、点赞评论这些，怎么处理？

谢飞机：也存视频表里呗，加几个字段。

面试官：好的，我们继续。那如果用户上传了10个视频，每个视频100MB，一个月后要统计用户的活跃度，怎么统计？

谢飞机：这个...直接查数据库呗，SELECT COUNT(*) FROM video WHERE user_id = ?

面试官：嗯，这个SQL查询可以。那如果用户量达到千万级，这个查询会慢吗？

谢飞机：应该还行吧，有索引的话。

面试官：很好，我们继续下一个问题。

Q2：在电商场景中，商品详情页需要实时展示商品库存、价格、销量等数据，如何保证数据的一致性和实时性？

面试官：电商商品详情页的数据比较复杂，包括库存、价格、销量、评价等。如果库存不足时，如何保证用户不会买到已经没货的商品？

谢飞机：这个我知道，用乐观锁或者悲观锁。

面试官：具体怎么实现？

谢飞机：就是在更新库存的时候，加个版本号，UPDATE product SET stock = stock - 1, version = version + 1 WHERE id = ? AND version = ?

面试官：嗯，这个思路是对的。那如果同时有1000个用户购买同一个商品，库存只剩1个，怎么保证只有1个用户能成功下单？

谢飞机：这个...用分布式锁？

面试官：对，分布式锁。那具体用什么实现？

谢飞机：Redis的SETNX命令？

面试官：不错。那如果Redis挂了，怎么办？

谢飞机：那就降级吧，提示用户稍后再试。

面试官：嗯，这个考虑到了。那如果Redis和数据库之间的数据不一致，怎么处理？

谢飞机：异步同步？

面试官：对，异步同步。那如果同步失败了怎么办？

谢飞机：重试？

面试官：嗯，重试机制。我们继续下一个问题。

Q3：在音视频场景中，需要统计用户观看视频的时长分布，比如5分钟以下、5-10分钟、10-30分钟、30分钟以上，如何高效计算？

面试官：我们平台需要统计用户观看视频时长的分布，比如有多少用户观看时长在5分钟以下、5-10分钟、10-30分钟、30分钟以上。怎么设计这个统计功能？

谢飞机：这个...直接查观看记录表，用CASE WHEN分组统计？

面试官：对，SQL可以。那如果数据量达到亿级，怎么优化？

谢飞机：分表分库？

面试官：对，分表分库。那具体怎么分？

谢飞机：按用户ID哈希分表？

面试官：嗯，这个思路。那统计的时候怎么处理？

谢飞机：用定时任务，每小时跑一次统计？

面试官：对，定时任务。那如果实时统计呢？

谢飞机：实时统计的话，用Redis的计数器？

面试官：嗯，Redis计数器。那如果用户观看视频时断网了，怎么记录？

谢飞机：这个...用本地存储记录观看进度，断网后同步？

面试官：对，这个思路。那同步失败怎么办？

谢飞机：重试。

面试官：嗯，很好。我们继续下一个问题。

第二轮面试：缓存设计与性能优化

Q4：在电商商品详情页中，商品信息、库存、销量等数据访问非常频繁，如何设计缓存策略？

面试官：电商商品详情页的数据访问非常频繁，我们希望把热点商品数据缓存起来。你有什么缓存策略的建议？

谢飞机：嗯...用Redis缓存吧，设置过期时间。

面试官：对，Redis缓存。那缓存Key怎么设计？

谢飞机：商品ID做Key？

面试官：对。那缓存过期时间怎么设置？

谢飞机：根据商品热度设置，热销商品设置短一点，比如1小时？

面试官：嗯，这个思路。那如果缓存击穿了怎么办？

谢飞机：加互斥锁？

面试官：对，互斥锁。那如果缓存雪崩了怎么办？

谢飞机：设置随机过期时间？

面试官：对。那如果缓存数据不一致怎么办？

谢飞机：先删除缓存，再更新数据库？

面试官：嗯，这个思路。那如果更新数据库失败，缓存被删除了怎么办？

谢飞机：回滚？

面试官：对，回滚。那如果删除缓存失败了怎么办？

谢飞机：异步重试？

面试官：嗯，很好。我们继续下一个问题。

Q5：在音视频场景中，用户上传的视频需要转码处理，如何设计异步任务处理方案？

面试官：用户上传视频后，需要进行转码、压缩、生成封面等处理，这是一个耗时操作。如何设计异步任务处理方案？

谢飞机：用消息队列？

面试官：对，消息队列。那具体用什么消息队列？

谢飞机：RabbitMQ？

面试官：也可以。那消息队列怎么设计？

谢飞机：上传成功后，发送消息到队列，转码服务消费消息？

面试官：对。那消息怎么持久化？

谢飞机：开启持久化？

面试官：对。那如果转码失败怎么办？

谢飞机：重试？

面试官：对，重试机制。那重试几次？

谢飞机：3次？

面试官：嗯，可以。那如果还是失败怎么办？

谢飞机：告警？

面试官：对，告警。那如果队列挂了怎么办？

谢飞机：消息丢失？

面试官：对，消息丢失。那怎么保证消息不丢失？

谢飞机：持久化+ACK机制？

面试官：嗯，很好。我们继续下一个问题。

Q6：在内容社区中，用户发布的评论需要实时展示，如何保证评论的实时性和一致性？

面试官：内容社区中，用户发布的评论需要实时展示。如何保证评论的实时性和一致性？

谢飞机：WebSocket？

面试官：对，WebSocket。那如果用户很多，WebSocket连接怎么管理？

谢飞机：用Netty？

面试官：对，Netty。那如果用户断线重连，怎么处理？

谢飞机：心跳检测？

面试官：对，心跳检测。那如果消息很多，怎么保证消息顺序？

谢飞机：按评论ID排序？

面试官：对。那如果用户关注了多个用户，评论怎么推送？

谢飞机：订阅多个用户的评论？

面试官：对。那如果用户离线，评论怎么处理？

谢飞机：存本地数据库？

面试官：对。那如果数据库挂了怎么办？

谢飞机：缓存？

面试官：嗯，很好。我们继续下一个问题。

第三轮面试：微服务架构与新技术

Q7：在电商微服务架构中，订单服务需要调用商品服务查询商品信息、库存服务扣减库存，如何保证分布式事务的一致性？

面试官：我们的系统是微服务架构，订单服务需要调用商品服务和库存服务。如何保证分布式事务的一致性？

谢飞机：用Seata？

面试官：对，Seata。那具体怎么用？

谢飞机：用AT模式？

面试官：对，AT模式。那数据源怎么配置？

谢飞机：DataSourceProxy？

面试官：对。那事务怎么开启？

谢飞机：@GlobalTransactional注解？

面试官：对。那如果事务失败了怎么办？

谢飞机：回滚？

面试官：对，回滚。那如果网络超时怎么办？

谢飞机：重试？

面试官：对。那如果数据库连接池满了怎么办？

谢飞机：扩容？

面试官：嗯，很好。我们继续下一个问题。

Q8：在音视频场景中，需要使用AIGC技术自动生成视频封面和标签，如何集成AIGC服务？

面试官：我们平台要集成AIGC技术，自动生成视频封面和标签。你有什么集成方案？

谢飞机：调用API？

面试官：对，调用API。那具体用什么AIGC服务？

谢飞机：OpenAI？

面试官：也可以。那API怎么调用？

谢飞机：用HttpClient？

面试官：对。那请求怎么签名？

谢飞机：HMAC签名？

面试官：对。那响应怎么处理？

谢飞机：解析JSON？

面试官：对。那如果API限流了怎么办？

谢飞机：排队？

面试官：对。那如果API返回错误怎么办？

谢飞机：重试？

面试官：对。那如果失败率很高怎么办？

谢飞机：降级？

面试官：嗯，很好。我们继续下一个问题。

Q9：在内容社区中，需要实现智能推荐算法，如何设计推荐系统的架构？

面试官：内容社区需要智能推荐，如何设计推荐系统的架构？

谢飞机：用协同过滤？

面试官：对，协同过滤。那具体用什么算法？

谢飞机：Item-based CF？

面试官：对。那数据怎么存储？

谢飞机：Redis？

面试官：对。那模型怎么训练？

谢飞机：离线训练？

面试官：对。那怎么保证推荐结果的多样性？

谢飞机：随机抽样？

面试官：对。那怎么处理冷启动问题？

谢飞机：推荐热门内容？

面试官：对。那如果用户行为数据很少怎么办？

谢飞机：推荐个性化推荐？

面试官：嗯，很好。我们继续下一个问题。

Q10：在电商场景中，需要实现秒杀活动，如何保证系统的稳定性？

面试官：电商秒杀活动，如何保证系统的稳定性？

谢飞机：限流？

面试官：对，限流。那用什么限流算法？

谢飞机：令牌桶？

面试官：对。那具体怎么实现？

谢飞机：Guava RateLimiter？

面试官：对。那如果限流后怎么处理？

谢飞机：返回排队信息？

面试官：对。那如果请求量突然增大怎么办？

谢飞机：扩容？

面试官：对。那如果数据库压力过大怎么办？

谢飞机：缓存？

面试官：对。那如果缓存击穿了怎么办？

谢飞机：加互斥锁？

面试官：嗯，很好。我们继续下一个问题。

Q11：在音视频场景中，需要实现视频上传进度实时展示，如何设计进度上报方案？

面试官：视频上传需要实时展示进度，如何设计进度上报方案？

谢飞机：WebSocket？

面试官：对，WebSocket。那进度怎么计算？

谢飞机：文件大小/已上传大小？

面试官：对。那如果用户断网了怎么办？

谢飞机：本地记录进度？

面试官：对。那断网后怎么同步？

谢飞机：重新上传？

面试官：对。那怎么断点续传？

谢飞机：记录已上传位置？

面试官：对。那如果上传中断了怎么办？

谢飞机：重传？

面试官：嗯，很好。我们继续下一个问题。

Q12：在内容社区中，需要实现用户行为分析，如何设计埋点方案？

面试官：内容社区需要用户行为分析，如何设计埋点方案？

谢飞机：JS埋点？

面试官：对，JS埋点。那埋点数据怎么采集？

谢飞机：用户点击、浏览、搜索？

面试官：对。那数据怎么上报？

谢飞机：异步上报？

面试官：对。那上报失败怎么办？

谢飞机：本地存储，定时上报？

面试官：对。那如果数据量太大怎么办？

谢飞机：批量上报？

面试官：对。那如果上报延迟了怎么办？

谢飞机：丢弃？

面试官：嗯，很好。我们继续下一个问题。

面试总结

面试官：谢飞机，今天的面试就到这里。你整体表现还可以，基础比较扎实。不过复杂场景下的架构设计和问题解决能力还需要加强。

谢飞机：好的，谢谢张工。我会继续努力的。

面试官：你先回去等通知吧，我们会尽快给结果。

谢飞机：好的，谢谢张工，再见。

技术问题详细解析

Q1：电商音视频内容社区数据存储方案

业务场景：电商音视频内容社区每天有大量用户上传短视频，每个视频大小从几MB到几百MB不等，数据量非常庞大。同时需要存储用户信息、视频元数据、观看记录、点赞评论等业务数据。

技术方案：

文件存储：使用对象存储服务（OSS）存储视频文件，按用户ID和时间分区存储，便于管理和扩容。
数据库设计：
- 用户表（user）：存储用户基本信息
- 视频表（video）：存储视频元数据，包括视频ID、用户ID、文件名、文件大小、存储路径、视频时长、封面图、转码状态等
- 观看记录表（watch_history）：存储用户观看记录，包括观看记录ID、用户ID、视频ID、观看时长、观看时间、是否完成等
- 点赞评论表（like_comment）：存储点赞和评论数据
数据分片：按用户ID哈希分片，每个分片存储一部分用户的数据，提高查询性能。
索引优化：为高频查询字段建立索引，如用户ID、视频ID、观看时间等。
数据归档：定期将历史数据进行归档，减少数据库压力。

Q2：电商商品库存一致性保证方案

业务场景：电商场景中，商品库存是核心数据，需要保证库存扣减的准确性。同时需要处理高并发场景下的库存竞争问题。

技术方案：

数据库层面：
- 使用乐观锁：在商品表增加version字段，更新库存时检查版本号
sql 复制代码
```
UPDATE product 
SET stock = stock - 1, version = version + 1 
WHERE id = ? AND version = ? AND stock > 0
```
- 使用悲观锁：SELECT ... FOR UPDATE锁定记录
缓存层面：
- 使用Redis存储库存，更新库存时先更新Redis，再更新数据库
- 设置合理的缓存过期时间，保证数据一致性

分布式锁：

使用Redis的SETNX实现分布式锁
锁的粒度是商品ID，保证同一商品不会重复扣减

java 复制代码

String lockKey = "product_lock:" + productId;
boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
if (locked) {
    try {
        // 扣减库存
    } finally {
        redisTemplate.delete(lockKey);
    }
}

消息队列：
- 使用消息队列进行异步同步，保证缓存和数据库的一致性
- 先删除缓存，再更新数据库，最后发送消息通知订阅者

Q3：用户观看时长统计方案

业务场景：音视频平台需要统计用户观看时长分布，用于分析用户行为和优化内容推荐。

技术方案：

数据采集：
- 用户观看视频时，实时记录观看进度
- 使用WebSocket或定时心跳上报观看时长
- 断网时本地存储观看进度，联网后同步

数据存储：

使用Redis的HyperLogLog结构统计观看人数
使用Redis的Hash结构存储观看时长分布

java 复制代码

// 统计观看时长分布
String key = "video_watch_duration:" + videoId;
redisTemplate.opsForHash().increment(key, "0-5min", 1);
redisTemplate.opsForHash().increment(key, "5-10min", 1);
redisTemplate.opsForHash().increment(key, "10-30min", 1);
redisTemplate.opsForHash().increment(key, "30min+", 1);

数据聚合：
- 定时任务（如每小时）从Redis聚合数据到数据库
- 使用Spark或Flink进行大数据分析
实时统计：
- 使用Redis的计数器结构实时统计
- 使用滑动窗口算法计算实时数据

Q4：电商商品缓存策略设计

业务场景：电商商品详情页访问非常频繁，需要通过缓存提高性能。

技术方案：

缓存Key设计：
- 商品信息：product:info:{productId}
- 商品库存：product:stock:{productId}
- 商品评价：product:comment:{productId}
缓存过期策略：
- 热门商品：30分钟过期
- 普通商品：1小时过期
- 冷门商品：2小时过期
缓存更新策略：
- 先删除缓存，再更新数据库
- 异步更新缓存，使用消息队列保证一致性
缓存击穿防护：
- 使用互斥锁，只有一个请求能穿透到数据库
- 设置热点数据永不过期
缓存雪崩防护：
- 给缓存设置随机过期时间，避免同时过期
- 设置多级缓存（本地缓存+分布式缓存）
缓存数据一致性：
- 采用延时双删策略
- 使用消息队列进行最终一致性保证

Q5：视频转码异步任务方案

业务场景：用户上传视频后，需要进行转码、压缩、生成封面等处理，这是一个耗时操作，不能阻塞主流程。

技术方案：

消息队列设计：

使用RabbitMQ或Kafka作为消息队列
定义转码任务消息结构

java 复制代码

public class TranscodeTask {
    private Long videoId;
    private String userId;
    private String filePath;
    private String targetFormat;
    private Integer quality;
}

任务处理：

转码服务消费消息，执行转码任务
使用FFmpeg进行视频转码

java 复制代码

@RabbitListener(queues = "transcode.queue")
public void processTranscodeTask(TranscodeTask task) {
    // 调用FFmpeg转码
    String outputPath = transcodeService.transcode(task);
    // 更新转码状态
    videoService.updateTranscodeStatus(task.getVideoId(), TranscodeStatus.SUCCESS, outputPath);
}

消息可靠性：
- 消息持久化
- ACK机制
- 死信队列处理失败消息
重试机制：
- 失败消息自动重试3次
- 重试失败后进入死信队列
监控告警：
- 监控转码任务成功率
- 转码失败告警

Q6：评论实时展示方案

业务场景：内容社区中，用户发布的评论需要实时展示，保证良好的用户体验。

技术方案：

WebSocket服务：
- 使用Netty实现WebSocket服务
- 支持心跳检测和断线重连
连接管理：
- 按用户ID管理连接
- 支持多端登录（手机、电脑同时在线）
消息推送：
- 用户发布评论后，推送消息给相关用户
- 使用Redis Pub/Sub或消息队列进行消息分发
消息顺序：
- 按评论ID顺序推送
- 使用时间戳保证顺序
离线消息：
- 用户离线时，评论存入本地数据库
- 用户上线后，推送离线评论

Q7：分布式事务一致性方案

业务场景：电商微服务架构中，订单服务需要调用商品服务和库存服务，需要保证事务一致性。

技术方案：

Seata AT模式：
- 使用Seata框架实现分布式事务
- AT模式自动解析SQL，记录前后镜像，实现自动回滚

数据源配置：

java 复制代码

@Configuration
public class DataSourceConfig {
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db");
        // 配置Seata数据源
        return new DataSourceProxy(dataSource);
    }
}

事务管理：

java 复制代码

@GlobalTransactional(name = "order-service-create-order")
public void createOrder(OrderDTO orderDTO) {
    // 创建订单
    orderService.createOrder(orderDTO);
    // 扣减库存
    inventoryService.deductStock(orderDTO);
    // 扣减积分
    pointsService.deductPoints(orderDTO.getUserId(), orderDTO.getPoints());
}

异常处理：
- 事务失败自动回滚
- 记录失败日志
- 告警通知

Q8：AIGC服务集成方案

业务场景：音视频平台需要集成AIGC技术，自动生成视频封面和标签，提高内容处理效率。

技术方案：

API调用：
- 使用HTTP客户端调用AIGC服务API
- 使用JWT进行身份认证

请求签名：

java 复制代码

public String signRequest(Map<String, String> params, String secretKey) {
    // 按参数名排序
    TreeMap<String, String> sortedParams = new TreeMap<>(params);
    // 拼接字符串
    String signStr = String.join("&", sortedParams.entrySet().stream()
        .map(e -> e.getKey() + "=" + e.getValue())
        .collect(Collectors.toList()));
    // HMAC签名
    Mac mac = Mac.getInstance("HmacSHA256");
    mac.init(new SecretKeySpec(secretKey.getBytes(), "HmacSHA256"));
    return Hex.encodeHexString(mac.doFinal(signStr.getBytes()));
}

限流处理：
- 使用Guava RateLimiter进行限流
- 超过限流后排队或降级
异常处理：
- 重试机制（最多3次）
- 降级方案（使用默认封面和标签）
- 错误日志记录
缓存优化：
- 缓存AIGC生成结果
- 设置合理的缓存过期时间

Q9：推荐系统架构设计

业务场景：内容社区需要智能推荐，根据用户行为推荐感兴趣的内容。

技术方案：

推荐算法：
- 协同过滤算法（User-based、Item-based）
- 基于内容的推荐
- 混合推荐
数据存储：
- 用户-商品交互矩阵：使用Redis存储，稀疏矩阵压缩
- 用户特征：MySQL存储
- 商品特征：MySQL存储
模型训练：
- 离线训练：使用Spark MLlib进行模型训练
- 定期更新模型参数

实时推荐：

使用Redis缓存推荐结果
实时更新用户兴趣向量

java 复制代码

public List<Long> recommend(Long userId, Integer topN) {
    // 获取用户兴趣向量
    Vector userVector = userVectorService.getUserVector(userId);
    // 计算相似度
    List<Score> scores = itemVectorService.calculateSimilarity(userVector, topN);
    // 返回推荐结果
    return scores.stream()
        .sorted(Comparator.comparing(Score::getScore).reversed())
        .limit(topN)
        .map(Score::getItemId)
        .collect(Collectors.toList());
}

冷启动处理：
- 新用户：推荐热门内容
- 新商品：推荐给所有用户

Q10：秒杀系统稳定性保证

业务场景：电商秒杀活动，短时间内大量用户抢购，对系统造成巨大压力。

技术方案：

限流：
- 使用Guava RateLimiter或Redis令牌桶
- 前端限流：防止恶意请求
- 后端限流：保护数据库
缓存预热：
- 活动开始前，将秒杀商品信息缓存到Redis
- 设置热点数据永不过期
异步处理：
- 用户下单后，发送消息到队列
- 后台服务异步处理订单
数据库优化：
- 使用Redis扣减库存，减少数据库压力
- 数据库连接池调优
- 读写分离
降级策略：
- 服务降级：非核心服务暂停
- 功能降级：降低非核心功能优先级
监控告警：
- 实时监控系统状态
- 自动扩容
- 异常告警

Q11：视频上传进度上报方案

业务场景：用户上传视频时，需要实时展示上传进度，提升用户体验。

技术方案：

前端实现：

使用XMLHttpRequest或Fetch API上传文件
监听上传进度事件

javascript 复制代码

const xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.upload.addEventListener('progress', (e) => {
    const percent = Math.round((e.loaded / e.total) * 100);
    updateProgress(percent);
});
xhr.upload.addEventListener('complete', () => {
    // 上传完成
});
xhr.send(file);

后端实现：

使用WebSocket实时上报进度
断网时本地存储进度

java 复制代码

@MessageMapping("upload.progress")
public void sendProgress(UploadProgress progress) {
    // 发送进度给前端
    messagingTemplate.convertAndSend("/topic/upload/" + progress.getUserId(), progress);
}

断点续传：

记录已上传位置
断网后从断点位置继续上传

java 复制代码

public long getUploadedPosition(String userId, String fileId) {
    return progressService.getUploadedPosition(userId, fileId);
}

并发上传：
- 支持多线程上传
- 合并上传片段

Q12：用户行为埋点方案

业务场景：内容社区需要收集用户行为数据，用于分析用户行为和优化产品。

技术方案：

埋点设计：
- 前端埋点：用户点击、浏览、搜索、停留时长等
- 后端埋点：接口调用、业务操作等

数据采集：

前端使用埋点SDK采集数据
异步上报，不阻塞主流程

javascript 复制代码

function trackEvent(event, params) {
    const event = {
        event: event,
        userId: getUserId(),
        params: params,
        timestamp: Date.now()
    };
    localStorage.setItem('trackEvent', JSON.stringify(event));
    // 定时上报
    uploadEvents();
}

数据上报：
- 使用队列存储待上报数据
- 批量上报，减少请求次数
- 断网时存储到本地
数据存储：
- 实时数据：Kafka消息队列
- 历史数据：HDFS或对象存储
数据分析：
- 使用Spark进行离线分析
- 实时计算用户行为

总结

通过本次面试，我们可以看到，互联网大厂的Java面试不仅考察基础技术，更注重业务场景结合和技术深度。面试官会从实际业务出发，引导候选人深入思考问题解决方案。

对于Java开发工程师来说，需要：

夯实基础：深入理解Java核心概念，如集合、并发、JVM等
熟悉框架：熟练掌握Spring全家桶、MyBatis等主流框架
理解原理：不仅会用，更要理解原理和底层实现
结合业务：将技术应用到实际业务场景中
持续学习：关注新技术，保持技术敏感度

通过不断学习和实践，才能在面试中脱颖而出，获得心仪的offer！

互联网大厂Java面试实录：电商音视频内容社区场景深度解析