在使用Avro时，若要确保向后兼容性正常工作，需要注意以下几点：

1. 在对Avro schema进行修改时，需要确保新schema与旧schema之间具有一定程度的兼容性。具体而言，新增的字段需要设置默认值。此外，还要避免删除现有字段或修改其数据类型。

2. 对于向后不兼容的修改，需要使用一种称为"schema evolution"的解决方案。简单来说，就是对数据进行转换，使其与新schema保持兼容。具体实现可以参考下面的代码示例：

// 读取旧数据
DatumReader oldReader = new SpecificDatumReader<>(OldRecord.class);
BinaryDecoder decoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(bytes, null);
OldRecord oldRecord = oldReader.read(null, decoder);

// 转换为新数据
NewRecord newRecord = new NewRecord();
newRecord.setId(oldRecord.getId());
newRecord.setName(oldRecord.getName());
newRecord.setAge(0); // 新增的字段需要手动设置默认值

// 序列化新数据
DatumWriter newWriter = new SpecificDatumWriter<>(NewRecord.class);
ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
BinaryEncoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(out, null);
newWriter.write(newRecord, encoder);
encoder.flush();
byte[] newBytes = out.toByteArray();

在上述代码示例中，我们首先读取旧数据，并将其转换为新数据。此处我们新增了一个字段"age"，并手动给它设置了默认值。接下来，我们将转换后的新数据进行序列化，以便后续的处理。

需要注意的是，在实际应用中，可能涉及多个版本的schema。此时，需要对每个版本进行逐一转换，直到达到最新版的schema。