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互联网大厂Java求职面试：AI驱动的短视频直播平台架构设计

backend 2025/5/18 10:20:28

互联网大厂Java求职面试：AI驱动的短视频直播平台架构设计

在当今技术飞速发展的时代，互联网大厂对于Java开发者的技能要求越来越高。本文将通过一场别开生面的技术面试，带领读者深入了解如何利用Java及其生态系统构建高并发、高性能的短视频直播平台。

面试场景设定

面试官：张总（技术总监）
候选人：郑薪苦（资深Java工程师）

第一轮提问：系统架构设计与演进思路

张总：假设我们要设计一个千万级用户同时在线的直播系统，你会如何进行系统架构设计？

郑薪苦：首先我们需要采用微服务架构来拆分系统的各个功能模块，比如用户管理、直播流处理、消息推送等。然后利用Spring Cloud Gateway作为API网关，配合Istio服务网格实现流量治理。

张总：很好，那么在选择存储方案时，你会考虑哪些因素？

郑薪苦：对于实时数据，我会选择Redis做缓存；而对于持久化数据，则使用MySQL或者MongoDB。此外，考虑到视频内容的特性，CDN和对象存储也是必不可少的。

张总：如果遇到突发流量高峰，你有什么应对策略？

郑薪苦：我们可以利用Kafka作为消息队列来平滑流量，同时结合Hystrix或Resilience4j实现熔断降级。此外，还可以引入自动扩缩容机制以应对不可预测的流量波动。

第二轮提问：技术选型决策与替代方案比较

张总：为什么要选择Spring Boot而不是其他框架？

郑薪苦：因为Spring Boot提供了开箱即用的功能以及强大的社区支持，特别是在微服务领域有着无可比拟的优势。当然，像Micronaut和Quarkus这样的新贵也有它们各自的亮点，但综合来看Spring Boot更为成熟稳定。

张总：那在AI方面呢？假如我们要集成大模型来进行内容审核，你会怎么设计？

郑薪苦：可以借助LangChain4j和Ollama等工具快速搭建起LLM推理框架，并且结合向量数据库如Milvus来进行高效的相似度检索。不过这玩意儿就像是给汽车装上了喷气背包——虽然酷炫，但也得小心别炸了。

张总：哈哈，比喻得挺形象！最后一个问题，在保证系统高可用的前提下，如何做好监控告警？

郑薪苦：我建议使用Prometheus+Grafana组合拳，再加上SkyWalking这样的APM工具，能够全面覆盖从基础设施到业务逻辑层面的各种指标收集与展示需求。

第三轮提问：复杂技术难题的解决方案与创新思路

张总：当面临大规模并发写入时，数据库往往会成为瓶颈，对此你有何妙招？

郑薪苦：除了常规的读写分离、分库分表之外，我还特别推荐一种叫做“事件溯源”的方法。它不仅解决了传统CRUD操作带来的种种问题，还能轻松实现数据回滚甚至时间旅行查询哦！

张总：听起来很有趣，但具体实施起来会不会很麻烦？

郑薪苦：确实需要花点心思去调整原有的思维方式，但只要掌握了其中精髓，你会发现整个世界都变得清晰起来了。就像学会了游泳之后再回头看那些旱鸭子一样简单。

张总：非常棒的回答！最后一个挑战题吧，关于跨区域部署的最佳实践有哪些？

郑薪苦：这就涉及到全球负载均衡器的选择了，比如AWS Global Accelerator或是阿里云的GSLB服务。另外还需要注意DNS解析策略以及多活数据中心之间的同步延迟等问题。

张总：非常好，今天的面试就到这里结束啦，请回去耐心等待我们的通知吧。

标准答案详解

千万级用户同时在线的直播系统架构设计

技术原理

为了支撑如此庞大的并发量，我们需要采取多层次的架构设计方案。首先是接入层，通过Nginx反向代理服务器接收客户端请求并转发至后端服务节点；其次是服务层，基于Spring Cloud生态构建一系列独立部署的服务组件；最后是数据层，合理规划各类数据库及缓存资源以满足不同场景下的访问需求。

// 示例代码 - Spring Boot配置类
@Configuration
public class LiveStreamConfig {@Beanpublic RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {return builder.routes().route(r -> r.path("/live/**").filters(f -> f.stripPrefix(1)).uri("lb://live-service")).build();}
}