GCFeed 面试问题与答案清单

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

GCFeed 面试问题与答案清单

这份清单用于围绕 GCFeed 做项目面试复盘。每个问题下面给出一版可直接作答的参考答案，建议回答时按“项目现状、设计原因、扩展方向”三段展开。

1. 项目总览#

基础问题#

GCFeed 解决的核心业务问题是什么？

答：GCFeed 是一个短视频 Feed 系统，覆盖内容发布、Feed 分发、刷流消费、互动计数、曝光反馈、推荐排序、消息通知和播放优化。它的核心目标是让用户能稳定、低延迟地刷到视频内容，同时让发布、互动和推荐这些高频链路具备扩展能力。项目重点展示后端系统设计能力，包括缓存、异步解耦、游标分页、推拉结合关注流和监控压测。
这个项目的后端、前端、数据库、缓存和消息队列分别用了什么技术？

答：后端使用 Go、Gin 和 GORM，前端使用 React 和 Vite，数据库使用 MySQL，缓存使用 Redis，消息队列使用 RabbitMQ。鉴权使用 JWT，监控使用 Prometheus 和 Grafana，本地编排使用 Docker Compose。代码按 Domain / Application / Infrastructure / Interfaces 四层组织，适合讲清业务边界和技术实现边界。
从用户发布视频到另一个用户刷到视频，完整链路有哪些步骤？

答：用户先上传媒体文件，拿到视频和封面 URL，再调用 POST /api/videos 创建公开视频，视频和统计数据写入 MySQL。发布成功后会投递视频发布事件，Worker 进行 Feed 预热、关注流 fanout 或 Author Outbox 写入。其他用户请求 /api/feed-items 时，Feed Service 根据 scene 读取轻量页，再批量组装视频卡片、作者信息和计数，最后返回游标分页结果。
项目里有哪些 Feed 场景？timeline、hot、following、recommend 的差异是什么？

答：timeline 按发布时间倒序读取公开视频，适合最新流；hot 基于 Redis 分钟桶热度分读取一小时滑动热榜；following 合并用户 inbox 和关注作者 outbox，提供关注流；recommend 调用推荐服务生成候选，再复用 Feed 卡片组装链路。代码里通过 Strategy 接口和 scene 策略注册表统一管理这些场景。

Nakamoto共识（Go语言）学习

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