大厂Java面试全解析：从音视频处理到AI RAG实战

1. 项目概述：一场典型的大厂Java技术面试实录

去年秋天，我经历了一场持续近4小时的大厂Java技术面试，从音视频内容社区的基础架构聊到AI RAG的创新应用，再到微服务架构的实战细节。这场面试不仅考察了Java核心能力，更聚焦于复杂业务场景下的技术决策能力。作为过来人，我将还原这场技术对话的完整脉络，并附上每个环节的深度解析与应对策略。

这场面试的特别之处在于，它完美呈现了当前一线互联网企业对Java工程师的能力期待：既要扎实掌握传统Java技术栈，又要具备AI工程化和复杂系统架构的前沿视野。面试官从我的音视频社区项目经验切入，逐步深入到AI增强检索（RAG）的实现细节，最后在微服务架构设计环节设置了多个实战场景题。

2. 音视频内容社区的技术挑战

2.1 高并发场景下的音视频处理

在讨论我的音视频社区项目时，面试官重点关注了高并发上传场景的解决方案。我们的系统峰值QPS达到3000+，每天要处理超过50TB的音视频数据。关键技术点包括：

java复制// 基于Spring WebFlux的异步处理示例
@PostMapping("/upload")
public Mono<ResponseEntity<UploadResult>> handleUpload(
    @RequestPart("file") FilePart filePart,
    @RequestHeader("X-User-Id") String userId) {
    
    return filePart.content()
        .collectList()
        .flatMap(dataBuffers -> {
            // 1. 写入临时文件
            Path tempFile = createTempPath(userId);
            return writeToFile(dataBuffers, tempFile)
                // 2. 异步转码处理
                .then(mediaService.asyncTranscode(tempFile))
                // 3. 元数据入库
                .flatMap(mediaInfo -> repository.save(mediaInfo));
        })
        .map(result -> ResponseEntity.ok(result));
}

这套方案的核心优势在于：

1. 非阻塞IO处理（Netty事件循环）
2. 背压控制（Reactive Streams）
3. 分阶段异步任务编排

关键提示：面试中被问及最多的是如何处理大文件上传中断后的续传问题。我们的解决方案是在客户端实现分块上传（每个chunk 5MB），服务端用Redis记录已接收的块信息。

2.2 音视频元数据存储优化

当用户量突破千万级时，传统的MySQL方案出现明显瓶颈。我们最终采用