后端工程师面试题及解析

2026年后端工程师面试题及解析一、编程基础（3题，每题10分，共30分）题目1：请用Python实现一个函数，输入一个整数列表，返回其中所有奇数的平方和。要求：时间复杂度O(n)，不使用任何内置函数。题目2：用Java编写一个方法，输入一个字符串，返回该字符串中每个字符出现的次数，并以`Map<Character,Integer>`形式返回。要求：忽略大小写，处理空字符串情况。题目3：用C++实现一个线程安全计数器，要求：支持原子操作，防止多线程并发时的数据竞争。答案及解析题目1答案：pythondefsum_of_odd_squares(nums):total=0fornuminnums:ifnum%2!=0:total+=numnumreturntotal解析：-直接遍历列表，判断奇数后平方累加，时间复杂度O(n)。-未使用`sum()`或`filter()`等内置函数，避免隐式额外开销。-可优化为一次遍历同时处理，但题目未要求。题目2答案：javaimportjava.util.Map;importjava.util.HashMap;publicMap<Character,Integer>countChars(Stringinput){Map<Character,Integer>result=newHashMap<>();if(input==null||input.isEmpty())returnresult;input=input.toLowerCase();for(charc:input.toCharArray()){result.put(c,result.getOrDefault(c,0)+1);}returnresult;}解析：-首先处理空字符串情况，避免NPE。-使用`toLowerCase()`统一为小写，忽略大小写。-`getOrDefault`简化计数逻辑，避免重复判断。题目3答案：cppinclude<atomic>include<thread>classSafeCounter{private:std::atomic<int>count;public:SafeCounter():count(0){}voidincrement(){count.fetch_add(1,std::memory_order_relaxed);}intget(){returncount.load(std::memory_order_relaxed);}};解析：-使用`std::atomic<int>`保证原子性，避免加锁开销。-`fetch_add`为原子操作，`memory_order_relaxed`适用于无依赖场景。-若需更高同步性，可改为`memory_order_seq_cst`。二、数据库与SQL（3题，每题10分，共30分）题目4：假设有表`orders`（`id`,`user_id`,`total`,`order_date`）和`users`（`id`,`name`,`city`），写出SQL查询：返回每个城市的用户平均订单金额，且只显示平均金额大于100的用户。题目5：用PostgreSQL编写一个事务，插入一条订单数据到`orders`表，但要求：如果插入过程中`users`表中对应的`user_id`不存在，则回滚整个事务。题目6：解释PostgreSQL中的MVCC（多版本并发控制）原理，并说明它与MySQLInnoDB的区别。答案及解析题目4答案：sqlSELECTcity,AVG(total)ASavg_orderFROMordersJOINusersONorders.user_id=users.idGROUPBYcityHAVINGAVG(total)>100;解析：-使用`JOIN`关联`orders`和`users`表，确保城市信息完整。-`GROUPBYcity`按城市分组，`AVG(total)`计算平均订单金额。-`HAVING`过滤分组后的结果，仅保留平均值大于100的记录。题目5答案：sqlBEGIN;INSERTINTOorders(user_id,total,order_date)VALUES(123,200,NOW());IFNOTEXISTS(SELECT1FROMusersWHEREid=123)ROLLBACK;COMMIT;解析：-使用`BEGIN`开启事务。-插入订单前检查`users`表中是否存在`user_id`，不存在则回滚。-注意：PostgreSQL无`IFNOTEXISTS`语法，需用子查询+`ROLLBACK`实现。题目6答案：MVCC原理：-PostgreSQL通过在每次事务操作时创建数据行的快照版本来实现MVCC，确保事务隔离。-数据行包含多个版本（如`xmin`,`xmax`表示可见范围），查询根据事务ID选择可见版本。与MySQLInnoDB区别：-PostgreSQL的MVCC更灵活，支持多版本，隔离级别默认`READCOMMITTED`。-MySQLInnoDB默认`REPEATABLEREAD`，使用Next-KeyLock避免幻读。三、系统设计（2题，每题15分，共30分）题目7：设计一个支持高并发的短链接系统，要求：1.输入长链接后返回短链接，支持自定义别名。2.系统需支持全球用户访问，可用性99.9%。3.短链接访问时需记录UV和PV数据。题目8：设计一个微博系统的消息推送服务，要求：1.支持实时推送（如新动态、关注者更新）。2.若用户离线，需支持离线消息缓存。3.系统需保证消息不丢失。答案及解析题目7答案：架构设计：1.短链接生成：-使用哈希算法（如SHA256）将长链接映射为短码（如62进制）。-支持自定义别名，需校验唯一性。2.全球可用性：-使用分布式缓存（RedisCluster）存储短码->长链接映射。-面向全球部署CDN节点，避免延迟。3.UV/PV统计：-通过Redis的`INCR`原子操作统计访问量。-日志异步写入Hadoop/ClickHouse用于长期分析。题目8答案：架构设计：1.实时推送：-使用WebSocket或MQTT实现客户端实时连接。-服务端收到更新后直接推送给在线用户。2.离线消息：-若用户离线，消息写入Kafka，客户端启动后拉取。-使用Redis过期键控制缓存时长。3.不丢失保证：-消息持久化到Kafka，配合幂等订阅避免重复消费。-重试机制+死信队列处理失败消息。四、分布式与微服务（2题，每题15分，共30分）题目9：解释CAP理论，并说明在分布式存储中如何选择一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（PartitionTolerance）。题目10：设计一个秒杀系统，要求：1.支持高并发请求，限制每人限购1件。2.需防止超卖和并发问题。答案及解析题目9答案：CAP理论：-一致性：所有节点数据实时同步。-可用性：系统持续响应请求，不返回错误。-分区容错性：网络分区时系统仍能运行。选择策略：-分布式存储通常优先`AP`（如Cassandra），牺牲一致性换取可用性。-关键业务（如金融）需`CP`（如Raft协议），牺牲可用性保证一致性。题目10答案：架构设计：1.限购逻辑：-用户请求先查询Redis缓存（记录购买状态）。-未购买则扣减库存（库存表需加锁，如使用Lua脚本）。2.防止超卖：-库存表使用乐观锁（版本号）或悲观锁（行锁）。-超卖后通过补偿服务（如消息队列）恢复库存。五、网络安全与性能优化（2题，每题15分，共30分）题目11：解释OWASPTop10中的“SQL注入”原理，并说明如何防御。题目12：优化一个慢SQL查询（执行时间>1s），给出至少3种优化方法。答案及解析题目11答案：SQL注入原理：-攻击者通过输入恶意SQL片段（如`'OR'1'='1`），绕过认证或篡改查询。防御方法：1.预编译语句（PreparedStatements）：防止参数被解释为SQL代码。2.输入验证：限制输入类型（如仅数字、正则校验）。3.最小权限原则：