大厂Java面试全流程：音视频、AI RAG与微服务架构实战

1. 项目概述：大厂Java面试全流程拆解

最近刚经历了一场从音视频内容社区到AI RAG与微服务架构的Java技术面试，整个过程堪称Java全栈知识体系的实战检验。这场持续3小时的深度技术面谈，不仅考察了基础八股文，更聚焦于音视频处理、AI增强检索（RAG）和微服务架构三大核心领域的实战能力。作为过来人，我将完整复盘这场技术较量的每个关键环节。

这场面试的特殊性在于：它并非传统的知识点抽查，而是模拟真实业务场景的技术方案设计。面试官以"构建一个支持AI增强检索的音视频社区平台"为命题，要求候选人从架构设计到代码实现进行全流程推演。这种考察方式直接反映了当前大厂对Java工程师的新要求——不仅要懂技术，更要懂业务场景的工程化落地。

2. 音视频处理技术深度考察

2.1 音视频编解码核心问题

面试开场就是一道硬核问题："如何设计一个支持千万级并发的短视频转码系统？"这直接考察了以下几个核心能力：

1. 编解码器选型：需要对比H.264与H.265的压缩率、计算复杂度差异。例如在1080p视频场景下，H.265能节省40%带宽但增加30%CPU消耗，这种量化分析能力很关键。

2. 分布式转码架构：我给出的方案是采用Master-Worker模式：

   java复制// 伪代码示例：任务分发逻辑
   public class TranscodeMaster {
       private PriorityQueue<Task> taskQueue;
       private Map<String, WorkerNode> workers;
       
       public void dispatchTask() {
           while(!taskQueue.isEmpty()) {
               Task task = taskQueue.poll();
               WorkerNode worker = selectWorker(task);
               worker.submit(task);
           }
       }
   }
   

3. 性能优化要点：

   • 硬件加速：使用Inte