Java面试实战：音视频场景下的微服务架构与缓存技术剖析
面试场景描述
谢飞机，一个自诩为“全栈工程师”的程序员，今天来到一家互联网大厂参加Java开发岗位的面试。面试官是一位严肃的技术专家，他决定通过三轮提问来考验谢飞机的技术功底。
第一轮提问（基础问题）
面试官：
- 请解释一下Java中的
volatile关键字的作用是什么？ - 在Spring Boot中，如何实现一个定时任务？
- 使用MyBatis时，如何处理多对多关系的数据查询？
谢飞机的回答：
volatile关键字用于确保变量在多线程环境下的可见性，防止指令重排序导致的线程安全问题。（回答正确，面试官点头表示认可）- 在Spring Boot中，可以通过
@Scheduled注解来实现定时任务，比如@Scheduled(fixedRate = 5000)可以每5秒执行一次任务。（回答不错，面试官继续引导） - 多对多关系可以用
<collection>标签配置映射文件，并结合resultMap来处理关联查询结果。（谢飞机稍微有些犹豫，但答案基本正确）
面试官评价： 基础知识掌握得不错，继续保持！
第二轮提问（进阶问题）
面试官：
- 在微服务架构中，Eureka和Zuul的作用分别是什么？
- 如何使用Redis实现分布式锁？请简单描述其实现原理。
- Kafka中Consumer的消费模式有哪些？它们的区别是什么？
谢飞机的回答：
- Eureka是一个服务注册与发现组件，而Zuul是网关组件，用于路由请求和过滤。（回答正确，面试官微笑）
- Redis分布式锁可以通过
SETNX命令实现，同时设置过期时间以防止死锁。（谢飞机的回答不够深入，面试官稍显失望） - Kafka的消费模式有两种：Push模式和Pull模式。Pull模式由消费者主动拉取数据，更灵活；Push模式由生产者推送数据，效率更高。（谢飞机含糊其辞，没有清晰区分两种模式的具体应用场景）
面试官评价： 这些问题需要更加深入的理解，希望你能进一步学习。
第三轮提问（复杂问题）
面试官：
- 在大规模音视频场景下，如何设计高并发的用户播放记录存储方案？
- Spring Cloud Sleuth和Zipkin在分布式链路追踪中的作用是什么？
- 如果系统出现性能瓶颈，你会如何定位问题并优化？
谢飞机的回答：
- 可以使用Redis作为缓存层存储播放记录，结合MySQL进行持久化存储。（回答过于笼统，缺乏具体细节）
- Spring Cloud Sleuth用于生成链路追踪ID，而Zipkin提供了一个UI界面展示调用链路。（谢飞机的回答只触及表面，未深入讲解两者配合使用的原理）
- 性能瓶颈可以通过JProfiler或Arthas定位，然后优化SQL语句、调整线程池配置等。（谢飞机的回答显得模糊，缺乏实际操作经验）
面试官评价： 这些问题是实际工作中常见的挑战，建议你多参与项目实践。
面试结束
面试官： 谢先生，感谢你的参与，我们会尽快通知你面试结果，请回家等消息。
技术点解析
- Java多线程与并发：
volatile关键字确保多线程环境下的变量可见性，避免缓存不一致问题。 - Spring Boot定时任务：通过
@Scheduled注解实现简单的定时任务，满足日常需求。 - MyBatis多对多关系映射：利用
<collection>标签和resultMap解决复杂关系查询问题。 - 微服务架构：Eureka负责服务注册与发现，Zuul作为API网关管理流量。
- Redis分布式锁：基于
SETNX命令实现，需设置过期时间防止死锁。 - Kafka消费模式：Pull模式更常见，适合异步消费场景，Push模式较少使用。
- 音视频场景存储方案：Redis缓存+MySQL持久化，支持高并发读写。
- 分布式链路追踪：Sleuth生成唯一Trace ID，Zipkin可视化展示调用链路。
- 性能优化工具：JProfiler、Arthas等工具帮助定位性能瓶颈，优化系统表现。