携程技术大牛面试题目

2026年携程技术大牛面试题目一、编程能力测试（5题，每题20分，共100分）1.Java编程题（20分）题目：实现一个线程安全的LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，要求支持自定义容量，并使用Java代码实现。请展示核心代码，并说明选择的数据结构和关键锁机制的原因。答案与解析：核心代码：javaimportjava.util.LinkedHashMap;importjava.util.Map;publicclassLRUCache<K,V>extendsLinkedHashMap<K,V>{privatefinalintcapacity;publicLRUCache(intcapacity){super(capacity,0.75f,true);this.capacity=capacity;}@OverrideprotectedbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry<K,V>eldest){returnsize()>capacity;}publicVgetOrDefault(Objectkey,VdefaultValue){returnsuper.getOrDefault(key,defaultValue);}publicVputIfAbsent(Kkey,Vvalue){returnsuper.putIfAbsent(key,value);}}解析：-数据结构：采用`LinkedHashMap`实现LRU，因为`LinkedHashMap`继承自`HashMap`，通过维护一个双向链表来记录访问顺序，满足LRU的“最近最少使用”特性。-线程安全：通过继承`LinkedHashMap`并覆写`removeEldestEntry`方法实现容量控制，但默认`LinkedHashMap`非线程安全。若需线程安全，可使用`ConcurrentHashMap`替代`HashMap`，或添加`synchronized`锁。-锁机制：若选择手动锁，可用`ReentrantLock`或`synchronized`，但会影响性能。`ConcurrentHashMap`分段锁机制更优，适合高并发场景。2.Python编程题（20分）题目：编写一个函数`find_anagrams`，输入一个字符串`s`和一个列表`words`，返回`words`中所有是`s`字母异位词的子集。字母异位词指由相同字母重新排列组成的单词，如"listen"和"silent"。答案与解析：核心代码：pythonfromcollectionsimportCounterdeffind_anagrams(s,words):iflen(s)!=sum(len(word)forwordinwords):return[]s_count=Counter(s)words_count=[Counter(word)forwordinwords]return[words[i]foriinrange(len(words))ifs_count==words_count[i]]解析：-思路：统计`s`的字母频率，并逐一对比`words`中每个单词的字母频率。若频率相同，则该单词是`s`的异位词。-优化：先检查总字母数是否匹配，避免无效计算。使用`Counter`高效统计字母频率。3.Go编程题（20分）题目：实现一个简单的分布式锁服务，要求支持多个客户端同时请求锁，且仅允许一个客户端持有锁。使用Go语言代码示例，并说明选择的数据结构和并发控制方式。答案与解析：核心代码：gopackagemainimport("sync""time")typeDistributedLockstruct{locksync.Mutexcondsync.Cond}funcNewDistributedLock()DistributedLock{dl:=&DistributedLock{}dl.cond=sync.NewCond(&dl.lock)returndl}func(dlDistributedLock)Lock(){dl.lock.Lock()fordl.locked{dl.cond.Wait()}dl.locked=true}func(dlDistributedLock)Unlock(){dl.lock.Lock()dl.locked=falsedl.cond.Signal()dl.lock.Unlock()}解析：-数据结构：使用`sync.Mutex`和`sync.Cond`实现锁机制，通过条件变量控制锁的释放与等待。-并发控制：`locked`标志记录锁状态，避免多个客户端同时持有锁。`Wait`阻塞等待，`Signal`唤醒一个客户端。4.JavaScript编程题（20分）题目：编写一个函数`mergeIntervals`，输入一个二维数组`intervals`（每个子数组表示一个时间区间`[start,end]`），合并所有重叠的时间区间，并返回合并后的结果。答案与解析：核心代码：javascriptfunctionmergeIntervals(intervals){if(!intervals.length)return[];intervals.sort((a,b)=>a[0]-b[0]);constmerged=[intervals[0]];for(leti=1;i<intervals.length;i++){constlast=merged[merged.length-1];if(intervals[i][0]<=last[1]){last[1]=Math.max(last[1],intervals[i][1]);}else{merged.push(intervals[i]);}}returnmerged;}解析：-思路：先按起点排序，再逐个合并。若当前区间与最后一个合并区间的终点重叠，则扩展终点；否则，新增合并区间。-优化：排序可使用`quickSort`或`mergeSort`，时间复杂度O(nlogn)。5.C++编程题（20分）题目：实现一个无锁队列（Lock-FreeQueue），要求支持多线程安全入队（`push`）和出队（`pop`），并说明选择的数据结构和原子操作的原因。答案与解析：核心代码：cppinclude<atomic>include<vector>template<typenameT>classLockFreeQueue{structNode{Tdata;std::atomic<Node>next;};std::atomic<Node>head;std::atomic<Node>tail;public:LockFreeQueue(){Nodedummy=newNode;head.store(dummy);tail.store(dummy);}voidpush(constT&value){NodenewNode=newNode{value,nullptr};NodecurrentTail=tail.load(std::memory_order_relaxed);NodenextNode=currentTail->next.load(std::memory_order_acquire);while(nextNode!=nullptr){currentTail=nextNode;nextNode=currentTail->next.load(std::memory_order_acquire);}currentTail->next.store(newNode,std::memory_order_release);tail.store(newNode,std::memory_order_release);}boolpop(T&value){NodecurrentHead=head.load(std::memory_order_relaxed);NodenextNode=currentHead->next.load(std::memory_order_acquire);while(nextNode!=nullptr){if(nextNode==tail.load(std::memory_order_acquire)){returnfalse;}currentHead=nextNode;nextNode=currentHead->next.load(std::memory_order_acquire);}returnfalse;}};解析：-数据结构：使用单向链表，每个节点包含数据和指向下一个节点的原子指针。-原子操作：`std::atomic`保证`next`指针的读写原子性，避免竞态条件。-性能：无锁队列避免锁开销，但需处理CAS（Compare-And-Swap）失败的情况。二、系统设计测试（3题，每题30分，共90分）1.高频查询系统设计（30分）题目：设计一个支持实时高频查询的系统，要求满足以下需求：-支持百万级用户并发查询，响应时间不超过200ms。-数据包括用户地理位置、订单状态、优惠券信息，需支持多维度组合查询（如“北京-外卖-待支付”）。-支持缓存预热和更新策略，避免冷启动延迟。答案与解析：系统架构：-缓存层：使用Redis集群，分片存储用户热点数据，配合`EXPIRE`实现缓存失效。-热点数据预加载：启动时从数据库加载高频查询组合（如按城市、订单类型分组）到Redis。-查询路由：前端请求先命中缓存，未命中则路由到后端服务。关键设计：-多维度组合查询：使用前缀匹配（如`city:orderType:status`）简化Redis查询。-缓存更新：订单状态变更时，通过消息队列（如Kafka）异步更新缓存。2.分布式事务系统设计（30分）题目：设计一个支持跨服务（如订单、支付、库存）的分布式事务系统，要求：-保证事务的原子性和一致性。-支持高并发（每秒数千笔事务），且延迟低。-提供事务回滚机制，允许部分失败时自动补偿。答案与解析：方案：-2PC（两阶段提交）：协调者向参与者发送`Prepare`请求，参与者执行本地事务并锁定资源，若全部成功则提交，否则中止。-TCC（Try-Confirm-Cancel）：每个操作提供`Try`（预留资源）、`Confirm`（执行操作）、`Cancel`（回滚操作）接口。优化：-补偿事务：使用定时任务或异步队列（如RabbitMQ）记录失败事务，定时补偿。-超时机制：协调者超时后主动中止事务，避免死锁。3.大流量直播系统设计（30分）题目：设计一个支持百万级用户同时观看的直播系统，要求：-支持低延迟（秒级）、高并发推流和拉流。-支持动态码率调整（如根据网络情况切换清晰度）。-保证直播内容不丢失，支持断线重连。答案与解析：架构：-推流端：客户端使用HLS或DASH协议分段推流，CDN分发。-分发层：使用AWSCloudFront或腾讯云直播，动态适配码率。-存储层：视频片段存入OSS，支持秒级回放。关键设计：-低延迟：使用WebRTC技术实现P2P直播，减少服务器压力。-容灾：多链路备份，主链路故障时自动切换。三、数据库与存储测试（2题，每题25分，共50分）1.数据库性能优化（25分）题目：某携程订单数据库（MySQL8.0）存在查询慢的问题，慢查询日志显示大量订单按`user_id`和`order_date`组合查询，表结构如下：sqlCREATETABLEorders(idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINT,order_dateDATE,total_amountDECIMAL(10,2),statusVARCHAR(20));请提出优化方案，并说明原因。答案与解析：优化方案：-索引优化：创建复合索引`idx_user_date`，优先按`user_id`和`order_date`排序。-分区表：按`order_date`范围分区，加速历史数据查询。-缓存策略：热点用户订单结果缓存到Redis，减少数据库压力。SQL示例：sqlCREATEINDEXidx_user_dateONorders(user_id,order_date);ALTERTABLEordersPARTITIONBYRANGE(YEAR(order_date))(PARTITIONp2023VALUESLESSTHAN(2024),PARTITIONp2024VALUESLESSTHAN(2025));2.分布式存储方案设计（25分）题目：设计一个支持海量图片存储和秒级访问的分布式存储方案，要求：-支持高并发读写（每秒数万次请求）。-保证图片数据不丢失，支持多副本备份。-支持图片按标签分类，快速检索。答案与解析：架构：-存储层：使用Ceph或MinIO集群，分片存储，自动副本。-元数据管理：Elasticsearch索引图片标签和文件名，支持模糊搜索。-CDN加速：腾讯云CDN缓存热点图片，减少