美团技术岗面试题

2026年美团技术岗面试题一、编程题（共3题，每题15分，共45分）1.编程题（15分）题目：美团外卖系统需要统计骑手接单的平均时间，骑手接单时间为一个包含多个时间戳的数组（单位：秒），时间戳为骑手接单到完成送达的总耗时。请实现一个函数，计算骑手接单的平均耗时，要求时间复杂度O(n)。示例输入：pythontimestamps=[120,90,150,180,60]示例输出：python90.0解析：计算方法为所有时间戳的总和除以时间戳数量。时间复杂度要求O(n)，即遍历一次数组即可。答案：pythondefaverage_time(timestamps):ifnottimestamps:return0total=sum(timestamps)returntotal/len(timestamps)示例timestamps=[120,90,150,180,60]print(average_time(timestamps))#输出：90.02.编程题（15分）题目：美团地图服务需要根据用户输入的起点和终点，计算最短路径。请实现一个Dijkstra算法，输入为图的邻接矩阵（表示城市间距离），起点和终点，输出为最短路径的长度。示例输入：pythongraph=[[0,2,9,float('inf'),float('inf'),7],[2,0,10,10,float('inf'),float('inf')],[9,10,0,10,6,8],[float('inf'),10,10,0,3,2],[float('inf'),float('inf'),6,3,0,1],[7,float('inf'),8,2,1,0]]start=0end=5示例输出：python8解析：Dijkstra算法通过贪心策略，每次选择当前未访问节点中距离最小的节点，更新其邻接节点的距离，直到到达终点。时间复杂度O(n²)，适用于稠密图。答案：pythonimportheapqdefdijkstra(graph,start,end):n=len(graph)distances=[float('inf')]ndistances[start]=0heap=[(0,start)]whileheap:current_dist,u=heapq.heappop(heap)ifu==end:returncurrent_distifcurrent_dist>distances[u]:continueforv,weightinenumerate(graph[u]):ifweight!=float('inf'):distance=current_dist+weightifdistance<distances[v]:distances[v]=distanceheapq.heappush(heap,(distance,v))returndistances[end]示例graph=[[0,2,9,float('inf'),float('inf'),7],[2,0,10,10,float('inf'),float('inf')],[9,10,0,10,6,8],[float('inf'),10,10,0,3,2],[float('inf'),float('inf'),6,3,0,1],[7,float('inf'),8,2,1,0]]start=0end=5print(dijkstra(graph,start,end))#输出：83.编程题（15分）题目：美团点评需要统计商家评分的平均值，但部分商家评分可能为空。请实现一个函数，计算商家的平均评分，忽略空值，要求时间复杂度O(n)。示例输入：pythonratings=[4.5,None,3.2,5.0,None,4.0]示例输出：python4.0解析：遍历评分列表，忽略空值，计算非空评分的总和和数量，再求平均值。时间复杂度O(n)。答案：pythondefaverage_rating(ratings):total=0count=0forratinginratings:ifratingisnotNone:total+=ratingcount+=1returntotal/countifcount>0else0示例ratings=[4.5,None,3.2,5.0,None,4.0]print(average_rating(ratings))#输出：4.0二、系统设计题（共2题，每题25分，共50分）1.系统设计题（25分）题目：设计美团外卖的订单实时推送系统，要求：（1）高可用、低延迟；（2）支持百万级订单并发推送；（3）用户离线时能缓存推送消息；（4）系统需支持监控和告警。解析：系统需分为消息生产端、消息存储端和消息消费端。生产端为骑手接单/完单事件，存储端使用Kafka等消息队列，消费端为App端，支持离线缓存（如Redis）。监控可使用Prometheus+Grafana。答案：1.架构设计：-消息生产端：骑手接单/完单事件触发消息推送，使用RPC或RESTAPI发送至Kafka。-消息存储端：Kafka集群（3-5个Broker）存储消息，分区提高吞吐量。-消息消费端：-App端使用WebSocket/长轮询订阅消息，离线时消息缓存于Redis。-消息消费逻辑：检查用户在线状态，离线则存入Redis，在线则直接推送。-监控与告警：Prometheus监控Kafka队列长度、延迟，Grafana可视化，告警系统（如Sentry）处理异常。2.关键点：-高可用：Kafka集群+负载均衡。-低延迟：Redis缓存离线消息。-监控：链路追踪（SkyWalking）+业务指标监控。2.系统设计题（25分）题目：设计美团地图服务的实时路况更新系统，要求：（1）支持千万级车辆数据实时采集；（2）路况数据更新频率为5秒一次；（3）用户端能实时显示拥堵/事故信息；（4）系统需支持数据去重和异常过滤。解析：系统需处理高并发数据采集、实时计算和用户端渲染。可使用Flink处理流数据，Redis缓存路况信息，前端WebSocket推送。答案：1.架构设计：-数据采集层：-车辆GPS数据通过MQTT协议采集，使用Kafka作为缓冲。-分布式采集节点（如MQTTBroker集群）处理千万级数据。-数据处理层：-Flink实时计算车辆速度、拥堵状态，过滤异常数据（如速度超限）。-结果存入Redis（热点数据缓存）+HBase（持久化）。-用户端推送：-WebSocket实时推送路况更新，前端ECharts渲染热力图。-离线用户通过App推送通知（FCM/CMMS）。2.关键点：-去重：Kafka去重机制+Flink状态管理。-异常过滤：FlinkSQL/CEP检测异常模式。三、数据库与SQL题（共2题，每题15分，共30分）1.数据库与SQL题（15分）题目：美团外卖数据库中有订单表（orders）和骑手表（riders），字段如下：-orders：order_id（订单ID），rider_id（骑手ID），status（订单状态），create_time（创建时间）。-riders：rider_id（骑手ID），rider_name（骑手名），region（区域）。请写SQL查询：统计每个区域的骑手接单量（订单状态为“已接单”），按接单量降序排列。示例输出：|region|order_count||-|||A|120||B|90|解析：JOIN连接orders和riders，WHERE筛选“已接单”订单，GROUPBY区域，ORDERBY排序。答案：sqlSELECTr.region,COUNT(o.order_id)ASorder_countFROMordersoJOINridersrONo.rider_id=r.rider_idWHEREo.status='已接单'GROUPBYr.regionORDERBYorder_countDESC;2.数据库与SQL题（15分）题目：美团点评数据库中有评价表（reviews），字段如下：-review_id（评价ID），business_id（商家ID），rating（评分），review_time（评价时间）。请写SQL查询：统计每个商家的平均评分，但只统计最近90天内的评价，结果保留2位小数。示例输出：|business_id|avg_rating|||||101|4.50||102|4.20|解析：WHERE筛选90天内评价，GROUPBY商家ID，AVG计算平均值，ROUND保留小数。答案：sqlSELECTbusiness_id,ROUND(AVG(rating),2)ASavg_ratingFROMreviewsWHEREreview_time>=DATE_SUB(CURRENT_DATE,INTERVAL90DAY)GROUPBYbusiness_id;四、分布式与中间件题（共2题，每题15分，共30分）1.分布式与中间件题（15分）题目：美团支付系统需要处理高并发交易，请解释如何设计分布式事务，并说明优缺点。解析：可使用2PC（强一致性）、TCC（补偿性事务）或本地消息表+异步最终一致性。2PC可靠但阻塞，TCC解耦但实现复杂。答案：1.方案：-2PC：协调者发起Prepare，参与者准备数据后响应，协调者收到所有响应后Commit。-TCC：每个服务实现“尝试/确认/取消”操作。-本地消息表+异步：事务写入本地表+消息队列，消费者异步补偿。2.优缺点：-2PC：强一致性，但阻塞且不可靠。-TCC：高可用，但代码复杂。2.分布式与中间件题（15分）题目：美团点评需要缓存热门商家信息，请比较Redis和Memcached的优缺点，并说明选择场景。解析：Redis支持原子操作和持久化，Memcached纯内存，适合不同场景。答案：1.RedisvsMemcached：-Redis：支持String/Hash/SortedSet等类型，事务支持，持久化。-Memcached：纯内存，简单协议，无持久化。2.选择场景：-Redis：业务逻辑缓存（如评分计数）、分布式锁。-Memcached：简单热点数据缓存（如商家基本信息）。五、网络与系统基础题（共2题，每题15分，共30分）1.网络与系统基础题（15分）题目：美团外卖App需要兼容4G和5G网络，请解释TCP三次握手过程，并说明如何优化网络延迟。解析：TCP握手通过SYN/SYN-ACK/ACK完成连接，优化可使用TCPFastOpen（快速建立连接）。答案：1.握手过程：-客户端发送SYN（seq=x），服务器回复SYN-ACK（seq=y,ack=x+1），客户端发送ACK（ack=y+1）。2.优化：-TCPFastOpen：客户端在SYN包中携带数