美团技术面试题解析

2026年美团技术面试题解析一、编程基础（共5题，每题6分，总分30分）题目1（算法设计）：给定一个包含n个整数的数组，要求找出其中三个数，使得这三个数的乘积最大。请设计一个时间复杂度为O(n)的算法，并说明思路。题目2（数据结构）：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持get和put操作。缓存容量为capacity，当缓存满时，需要淘汰最久未使用的元素。请用链表和哈希表结合的方式实现，并说明时间复杂度。题目3（语言基础）：在Python中，以下代码片段会输出什么结果？请解释原因。pythona=[1,2,3]b=ab[0]=100print(a)题目4（并发编程）：假设有多个线程同时访问一个全局变量count，初始值为0。请设计一个线程安全的计数器，要求使用Python中的锁机制实现。题目5（系统设计）：简述TCP协议三次握手的过程，并说明如果客户端发送的SYN包丢失会发生什么情况。二、数据库与分布式（共4题，每题7分，总分28分）题目6（SQL优化）：假设有一个订单表orders（order_id,user_id,order_time,total_amount），其中order_time是索引字段。请写出一条SQL语句，查询最近一个月每个用户的总消费金额，并按消费金额降序排列。题目7（分布式事务）：美团常用的分布式事务解决方案是什么？请简述其核心原理，并说明在什么场景下适用。题目8（缓存设计）：设计一个高并发的分布式缓存系统，需要考虑哪些关键因素？请列举至少三点并说明原因。题目9（数据库锁）：解释行锁和表锁的区别，并说明在什么场景下使用行锁更优？三、系统设计（共3题，每题10分，总分30分）题目10（短链接系统）：设计一个短链接系统，要求输入长链接后能生成短链接，并支持短链接跳转到原长链接。请说明核心设计思路，包括数据结构、分布式方案等。题目11（实时推荐系统）：假设美团需要设计一个实时推荐系统，用户打开App时需要秒级返回推荐结果。请简述系统架构，并说明如何保证低延迟。题目12（消息队列）：美团内部常用哪种消息队列？请说明其优缺点，并设计一个场景说明如何使用该消息队列处理高并发订单消息。四、综合应用（共3题，每题12分，总分36分）题目13（大数据处理）：假设美团每日产生大量用户行为日志，需要实时计算用户活跃度。请设计一个基于Flink或Spark的实时计算方案，并说明如何处理数据倾斜问题。题目14（微服务架构）：简述微服务架构的核心优势，并说明美团在微服务治理方面有哪些具体措施？题目15（网络安全）：假设用户在美团App中提交手机号时，需要防止恶意爬取。请设计一种反爬虫方案，并说明如何保护用户隐私。答案与解析一、编程基础（共5题，每题6分，总分30分）题目1（算法设计）：答案：1.首先对数组进行排序，时间复杂度为O(nlogn)。2.最大乘积可能来自两种情况：-前两个最小的负数和最大的正数（如[-2,-3,1]=>6）。-三个最大的正数（如[1,2,3]=>6）。3.因此，遍历数组时记录前两个最小数和三个最大数，比较两者的乘积即可。解析：该方法避免了重复计算，时间复杂度降低至O(n)。美团业务场景中常涉及大数据处理，需优化算法效率。题目2（数据结构）：答案：pythonclassListNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=ListNode(0,0),ListNode(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._move_to_head(node)returnnode.valuereturn-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]node.value=valueself._move_to_head(node)else:iflen(self.cache)==self.capacity:self._remove_tail()new_node=ListNode(key,value)self.cache[key]=new_nodeself._add_to_head(new_node)def_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_to_head(node)def_add_to_head(self,node):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):prev_node,next_node=node.prev,node.nextprev_node.next=next_nodenext_node.prev=prev_nodedef_remove_tail(self):tail=self.tail.prevself._remove_node(tail)delself.cache[tail.key]解析：LRU缓存核心在于双向链表+哈希表结合，时间复杂度均为O(1)。美团外卖场景中需快速更新用户浏览历史。题目3（语言基础）：答案：输出`[100,2,3]`。解析：Python列表是引用传递，b直接指向a的内存地址，修改b会同步修改a。题目4（并发编程）：答案：pythonimportthreadingclassThreadSafeCounter:def__init__(self):self.count=0self.lock=threading.Lock()defincrement(self):withself.lock:self.count+=1returnself.count解析：美团高并发场景下（如支付计数），需防止数据竞态。锁机制确保每次只有一个线程能修改count。题目5（系统设计）：答案：1.三次握手：-客户端发送SYN（seq=x）→服务器SYN+ACK（seq=y,ack=x+1）→客户端ACK（ack=y+1）。2.SYN丢失：客户端超时重发SYN，服务器会重发SYN+ACK，最终完成连接。解析：美团秒杀场景中需保证连接可靠性，需理解网络协议细节。二、数据库与分布式（共4题，每题7分，总分28分）题目6（SQL优化）：答案：sqlSELECTuser_id,SUM(total_amount)AStotal_spentFROMordersWHEREorder_time>=NOW()-INTERVAL'1month'GROUPBYuser_idORDERBYtotal_spentDESC;解析：使用索引和条件过滤减少全表扫描，符合美团用户消费分析需求。题目7（分布式事务）：答案：-美团常用2PC或TCC。-2PC核心是锁资源、全局提交/回滚，适用于强一致性场景（如订单支付）。解析：外卖业务中订单需原子性，TCC可灵活补偿但实现复杂。题目8（缓存设计）：答案：1.高可用：多副本部署防单点故障。2.缓存穿透：使用布隆过滤器拦截非法请求。3.缓存击穿：热点数据预加载或设置热点数据永不过期。解析：美团外卖需秒级返回骑手位置，缓存设计需兼顾性能与稳定性。题目9（数据库锁）：答案：-行锁：锁定单行数据，如InnoDB默认。-表锁：锁定整张表，如MyISAM。行锁更优场景：高并发下需避免阻塞其他事务（如支付扣款）。解析：外卖取消订单场景需精准锁定订单行。三、系统设计（共3题，每题10分，总分30分）题目10（短链接系统）：答案：1.核心思路：-使用hash算法（如MD5+base62）将长URL映射为短URL。-分布式存储短URL对应的长URL（如Redis+数据库）。2.关键点：-短URL唯一性校验。-高并发请求处理（如限流、异步查询）。解析：美团内部大量使用短链接，需保证高并发与快速跳转。题目11（实时推荐系统）：答案：1.架构：-用户行为数据→Flink实时计算→用户画像→推荐引擎→返回结果。2.低延迟策略：-GPU加速计算。-冷热数据分离缓存。解析：美团推荐需结合用户实时行为，需兼顾实时性与精准性。题目12（消息队列）：答案：-美团常用RocketMQ。-优点：高吞吐、顺序保证。-场景：订单创建→MQ→骑手接单→MQ→支付系统。解析：消息队列解耦系统，外卖全链路依赖MQ保证稳定性。四、综合应用（共3题，每题12分，总分36分）题目13（大数据处理）：答案：1.方案：-用户行为日志→Kafka采集→Flink窗口计算UV/PV→Redis缓存。2.数据倾斜处理：-小表广播JOIN大表。-按用户ID哈希分配任务。解析：美团日活用户超亿，需处理海量数据倾斜问题。题目14（微服务架构）：答案：-优势：-按业务拆分，如外卖拆为骑手/商家/用户服务。-