阿里巴系统工程师面试题集

2026年阿里巴系统工程师面试题集一、编程基础与数据结构（5题，每题10分，共50分）题目1（10分）请实现一个函数，输入一个正整数n，返回其二进制表示中1的个数。要求不使用内置函数，时间复杂度O(logn)。javapublicintcountBits(intn){//你的代码}题目2（10分）给定一个未排序的整数数组，请实现partition函数，该函数将数组分为两部分，左边的元素都小于等于pivot，右边的元素都大于等于pivot。要求原地修改数组，返回pivot的最终位置。javapublicintpartition(int[]nums,intpivot){//你的代码}题目3（10分）请实现一个LRU缓存机制，支持get和put操作。要求get操作时间复杂度O(1)，put操作时间复杂度O(1)。javaclassLRUCache{//你的代码}题目4（10分）给定一个链表，请判断该链表是否存在环。如果存在，返回进入环的节点；如果不存在，返回null。javapublicListNodedetectCycle(ListNodehead){//你的代码}题目5（10分）请实现一个函数，输入一个字符串，返回该字符串的最长回文子串。要求时间复杂度O(n^2)。javapublicStringlongestPalindrome(Strings){//你的代码}二、系统设计（5题，每题10分，共50分）题目6（10分）设计一个微博系统的基础架构，需要支持亿级用户，要求说明核心模块设计、数据存储方案、高可用方案。题目7（10分）设计一个高并发的秒杀系统，需要支持每秒百万级请求，要求说明限流方案、缓存策略、数据库设计。题目8（10分）设计一个分布式消息队列，要求支持高可用、高性能、消息不丢失，请说明核心组件设计、数据一致性方案。题目9（10分）设计一个短链接系统，要求支持高并发、快速跳转、统计功能，请说明技术选型、核心算法。题目10（10分）设计一个分布式搜索引擎，要求支持近实时索引、高并发搜索，请说明索引架构、搜索算法。三、数据库与中间件（5题，每题10分，共50分）题目11（10分）请解释MySQL事务的ACID特性，并说明InnoDB和MyISAM存储引擎的区别。题目12（10分）设计一个高并发的订单系统数据库表结构，需要支持高并发读写、数据一致性，请说明表设计、索引设计。题目13（10分）请解释Redis的RDB和AOF持久化机制的区别，并说明如何选择合适的持久化方案。题目14（10分）请设计一个分布式缓存架构，要求支持高可用、数据一致性，请说明Redis集群方案、数据同步策略。题目15（10分）请解释Kafka的副本机制、分区机制，并说明如何保证消息的可靠传输。四、分布式与微服务（5题，每题10分，共50分）题目16（10分）请解释CAP理论，并说明在分布式系统中如何选择合适的CAP权衡。题目17（10分）设计一个分布式事务解决方案，要求支持强一致性，请说明2PC或TCC方案的设计。题目18（10分）请解释分布式锁的几种实现方式，并说明各自优缺点，哪种方式最适合高并发场景。题目19（10分）设计一个微服务架构下的配置中心，要求支持动态刷新、版本控制，请说明技术选型、核心设计。题目20（10分）请解释服务发现与负载均衡的原理，并说明如何设计一个高性能的服务发现系统。五、网络与操作系统（5题，每题10分，共50分）题目21（10分）请解释TCP三次握手和四次挥手的过程，并说明如何优化TCP连接。题目22（10分）请解释DNS解析过程，并说明如何优化DNS解析性能。题目23（10分）请解释Linux下的进程调度算法，并说明如何优化系统性能。题目24（10分）请解释Linux下的I/O模型，并说明NIO和AIO的区别。题目25（10分）请解释HTTP/2与HTTP/1.0的主要区别，并说明如何优化Web服务器性能。答案与解析答案1（10分）javapublicintcountBits(intn){intcount=0;while(n!=0){count+=n&1;n>>>=1;}returncount;}//或者使用BrianKernighan算法publicintcountBits(intn){intcount=0;while(n!=0){count++;n&=(n-1);}returncount;}解析：BrianKernighan算法通过n&=(n-1)可以每次消除最右边的1，因此循环次数等于二进制中1的个数。时间复杂度O(logn)。答案2（10分）javapublicintpartition(int[]nums,intpivot){inti=0,j=nums.length-1;while(i<j){while(i<j&&nums[i]<=pivot)i++;while(i<j&&nums[j]>=pivot)j--;if(i<j){inttemp=nums[i];nums[i]=nums[j];nums[j]=temp;}}returni;}解析：这是快速排序的partition过程，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。答案3（10分）javaclassLRUCache{classNode{intkey;intvalue;Nodeprev;Nodenext;Node(intk,intv){key=k;value=v;}}Map<Integer,Node>map=newHashMap<>();Nodehead=newNode(0,0);Nodetail=newNode(0,0);intcapacity;publicLRUCache(intc){capacity=c;head.next=tail;tail.prev=head;}publicintget(intkey){Nodenode=map.get(key);if(node==null)return-1;moveToHead(node);returnnode.value;}publicvoidput(intkey,intvalue){Nodenode=map.get(key);if(node!=null){node.value=value;moveToHead(node);}else{NodenewNode=newNode(key,value);map.put(key,newNode);addToHead(newNode);if(map.size()>capacity){NodetoDel=tail.prev;removeNode(toDel);map.remove(toDel.key);}}}privatevoidaddToHead(Nodenode){node.prev=head;node.next=head.next;head.next.prev=node;head.next=node;}privatevoidremoveNode(Nodenode){node.prev.next=node.next;node.next.prev=node.prev;}privatevoidmoveToHead(Nodenode){removeNode(node);addToHead(node);}}解析：使用双向链表+哈希表实现LRUCache，get操作将节点移动到头部，put操作时如果超出容量则删除尾部的节点。答案4（10分）javapublicListNodedetectCycle(ListNodehead){if(head==null||head.next==null)returnnull;ListNodeslow=head,fast=head;booleanhasCycle=false;while(fast!=null&&fast.next!=null){slow=slow.next;fast=fast.next.next;if(slow==fast){hasCycle=true;break;}}if(!hasCycle)returnnull;//找到环的入口slow=head;while(slow!=fast){slow=slow.next;fast=fast.next;}returnslow;}解析：使用快慢指针判断是否有环，如果有环，则将慢指针移到头部，再次移动两个指针，相遇点即为环入口。答案5（10分）javapublicStringlongestPalindrome(Strings){if(s==null||s.length()<1)return"";intstart=0,end=0;for(inti=0;i<s.length();i++){intlen1=expandAroundCenter(s,i,i);intlen2=expandAroundCenter(s,i,i+1);intlen=Math.max(len1,len2);if(len>end-start){start=i-(len-1)/2;end=i+len/2;}}returns.substring(start,end+1);}privateintexpandAroundCenter(Strings,intleft,intright){while(left>=0&&right<s.length()&&s.charAt(left)==s.charAt(right)){left--;right++;}returnright-left-1;}解析：中心扩展法，遍历每个字符作为中心，尝试向两边扩展，时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)。答案6（10分）微博系统设计：核心模块：1.用户模块：注册登录、个人信息管理、关系链2.内容模块：发布、编辑、删除、转发、评论3.推流模块：关注模型、推荐算法、实时推送4.缓存模块：热点数据缓存、CDN加速5.搜索模块：全文检索、标签搜索数据存储：-用户数据：MySQL分表存储，按地域或用户ID哈希-内容数据：MongoDB存储，按类型分桶-索引数据：Elasticsearch，近实时索引高可用：-用户模块：多租户隔离，异地多活-内容模块：分布式写入，异步落盘-推流模块：基于WebSocket的实时通信解析：需要考虑用户量巨大带来的挑战，采用多租户设计，分布式存储，异步处理等技术。答案7（10分）秒杀系统设计：限流方案：-基于令牌的限流：每个用户每秒只有一个令牌-阶梯限流：不同并发级别使用不同策略缓存策略：-预热库存：提前加载库存到缓存-分布式锁：防止超卖数据库设计：-使用Redis进行库存扣减-MySQL存储订单数据，使用事务保证一致性-使用Zookeeper实现分布式锁解析：秒杀系统需要解决高并发、数据一致性问题，采用多级限流、缓存穿透、分布式锁等技术。答案8（10分）分布式消息队列设计：核心组件：1.消息生产者：异步发送消息2.消息消费者：拉取或推送消息3.消息存储：持久化消息4.路由节点：根据主题路由消息数据一致性：-使用消息确认机制-使用幂等写入保证重试安全-使用事务消息保证顺序性解析：需要考虑消息的可靠传输、顺序性、延迟性等问题，采用多副本、确认机制等技术。答案9（10分）短链接系统设计：技术选型：-前端：Nginx反向代理-中间件：Redis缓存-后端：Java/Go实现核心逻辑核心算法：-基于hash算法：MD5+base62编码-基于随机数：动态生成短链接统计功能：-使用Redis计数器-使用Elasticsearch分析数据解析：短链接系统需要考虑高并发、快速跳转、统计功能，采用分布式架构、缓存等技术。答案10（10分）分布式搜索引擎设计：索引架构：-Master节点：负责索引构建-Worker节点：负责数据存储搜索算法：-分词：基于词典的分词-排序：TF-IDF+PageRank近实时索引：-使用消息队列同步数据-使用增量索引更新解析：需要考虑搜索的实时性、准确性、扩展性问题，采用分布式架构、增量索引等技术。答案11（10分）MySQL事务ACID特性：原子性：事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不做一致性：事务执行结果必须保证数据库的一致性隔离性：并发执行的事务之间互不影响持久性：事务提交后数据永久保存InnoDB与MyISAM区别：-InnoDB支持事务、行级锁-MyISAM支持表级锁-InnoDB支持外键-InnoDB支持崩溃恢复解析：InnoDB更适合高并发、数据一致性要求高的场景。答案12（10分）订单系统数据库设计：表结构：-order_id：主键-user_id：用户ID-product_id：商品ID-quantity：数量-total_price：总价-status：订单状态-create_time：创建时间索引设计：-主键索引-用户ID索引-商品ID索引-创建时间索引数据一致性：-使用事务保证订单与库存的一致性-使用分布式锁防止超卖解析：订单系统需要保证数据一致性，采用事务、锁等技术。答案13（10分）Redis持久化机制：RDB：-定期快照，保存数据快照-恢复时需要全量加载AOF：-记录每个写操作-恢复时重放日志选择方案：-RDB适合空间敏感场景-AOF适合数据安全场景解析：需要根据业务需求选择合适的持久化方案。答案14（10分）分布式缓存架构：Redis集群方案：-使用RedisCluster实现高可用-使用分片策略分散负载数据同步策略：-使用Redis哨兵实现故障转移-使用Redis哨兵实现主从复制解析：需要考虑缓存的高可用、数据一致性，采用集群、哨兵等技术。答案15（10分）Kafka副本机制：-每个分区有多个副本-只有一个主副本-主副本故障时自动选举分区机制：-使用哈希分区-使用ISR保证消息可靠传输可靠传输：-使用消息确认机制-使用重试策略解析：需要考虑消息的可靠传输、分区扩展性，采用副本、分区等技术。答案16（10分）CAP理论：-C一致性：所有节点看到的数据一致-A可用性：所有请求都能得到响应-P分区容错性：网络分区下仍能运行权衡：-分布式数据库：选择CA或CP-微服务架构：选择AP解析：需要根据业务需求选择合适的CAP权衡。答案17（10分）分布式事务解决方案：2PC方案：-候选者阶段：选举主事务-提交阶段：所有参与者提交或回滚TCC方案：-Try阶段：预留资源-Confirm阶段：确认执行-Cancel阶段：释放资源解析：需要根据业务场景选择合适的分布式事务方案。答案18（10分）分布式锁实现方式：基于Redis：-使用setnx加锁-使用过期时间自动释放基于Zookeeper：-使用临时有序节点-使用watcher机制基于数据库：-使用行级锁优缺点：-Redis：简单易用，但需注意过期时间-Zookeeper：可靠性高，但性能较低-数据库：与业务耦合度高解析：需要根据业务场景选择合适的分布式锁方案。答案19（10分）配置中心设计：技术选型：-SpringCloudConfig-Apollo核心设计：-配置存储：支持多种存储-动态刷新：支持热更新-版本控制：支持配置回滚解析：需要考虑配置的动态性、安全性，采用分布式架构、缓存等技术。答案20（10分）服务发现与负载均衡：服务发现：-使用Consul-使用Eureka负载均衡：-轮询-随机解析：需要考虑服务的动态发