高级后端工程师面试题及答案

2026年高级后端工程师面试题及答案一、编程题（共5题，每题20分，总计100分）1.编程题（20分）：实现一个LRU缓存机制请使用Python或Java实现一个LeastRecentlyUsed(LRU)缓存机制，支持get和put操作。缓存容量为固定值，超出容量时需要淘汰最久未使用的元素。示例：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):初始化LRU缓存passdefget(self,key:int)->int:获取元素值，返回-1如果不存在passdefput(self,key:int,value:int)->None:插入或更新元素pass答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):fromcollectionsimportOrderedDictself.cache=OrderedDict()self.capacity=capacitydefget(self,key:int)->int:ifkeynotinself.cache:return-1else:self.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)解析：LRU缓存的核心是维护一个有序字典（`OrderedDict`），通过`move_to_end`方法将访问的元素移动到末尾，表示最近使用。超出容量时通过`popitem(last=False)`淘汰最久未使用的元素。2.编程题（20分）：设计一个分布式锁请使用Redis实现一个分布式锁，支持锁的获取和释放。需要考虑锁的公平性、超时机制和异常处理。示例：pythondefacquire_lock(lock_name:str,timeout:int)->bool:尝试获取锁，返回True或Falsepassdefrelease_lock(lock_name:str)->None:释放锁pass答案：pythonimportredisimporttimeimportuuidredis_client=redis.StrictRedis(host='localhost',port=6379,db=0)defacquire_lock(lock_name:str,timeout:int)->bool:identifier=str(uuid.uuid4())end_time=time.time()+timeoutwhiletime.time()<end_time:ifredis_client.set(lock_name,identifier,ex=timeout,nx=True):returnTruetime.sleep(0.001)returnFalsedefrelease_lock(lock_name:str,identifier:str)->None:script="""ifredis.call("get",KEYS[1])==ARGV[1]thenreturnredis.call("del",KEYS[1])elsereturn0end"""redis_client.eval(script,1,lock_name,identifier)解析：-使用`set`的`nx=True`确保原子性，避免重复获取锁。-超时机制通过`ex=timeout`实现，防止死锁。-释放锁时使用Lua脚本保证原子性，避免中间状态被其他线程修改。3.编程题（20分）：实现一个分布式ID生成器请设计一个分布式ID生成器，要求ID全局唯一、高可用且高性能。可以参考Snowflake算法。示例：pythonclassSnowflakeIDGenerator:def__init__(self,worker_id:int,datacenter_id:int,sequence:int):初始化参数passdefgenerate_id(self)->int:生成IDpass答案：pythonimporttimeclassSnowflakeIDGenerator:def__init__(self,worker_id:int,datacenter_id:int,sequence:int):self.worker_id=worker_id&0xFFFF#保留4位self.datacenter_id=datacenter_id&0xFFFF#保留4位self.sequence=sequence&0FFF#保留12位self.sequence_bit=12self.worker_id_bit=16self.datacenter_id_bit=20self.timestamp_bit=41self.worker_id_mask=(1<<self.worker_id_bit)-1self.datacenter_id_mask=(1<<self.datacenter_id_bit)-1self.timestamp_left_shift=self.sequence_bit+self.worker_id_bit+self.datacenter_id_bitself.last_timestamp=-1def_get_timestamp(self):returnint(time.time()1000)defgenerate_id(self)->int:timestamp=self._get_timestamp()iftimestamp<self.last_timestamp:raiseException("Clockmovedbackwards.Refusingtogenerateid.")iftimestamp==self.last_timestamp:self.sequence=(self.sequence+1)&0FFFifself.sequence==0:timestamp=self._wait_next_millis(self.last_timestamp)else:self.sequence=0self.last_timestamp=timestampreturn((timestamp<<self.timestamp_left_shift)|(self.datacenter_id<<self.datacenter_id_bit)|(self.worker_id<<self.worker_id_bit)|self.sequence)def_wait_next_millis(self,last_timestamp):timestamp=self._get_timestamp()whiletimestamp<=last_timestamp:timestamp=self._get_timestamp()returntimestamp解析：Snowflake算法将ID分为四部分：1.时间戳（41位）：精确到毫秒，支持约69年。2.数据中心ID（10位）：支持最多1024个节点。3.工作机ID（10位）：支持最多1024个节点。4.序列号（12位）：每个时间戳内支持4096个ID。4.编程题（20分）：设计一个消息队列的消费者反序列化方案假设消息队列中存储的是JSON格式的消息，请设计一个高效且容错的消费者反序列化方案，支持自动重试和异常处理。示例：pythondefconsume_message(raw_message:str)->dict:反序列化消息，返回字典或None（失败时）pass答案：pythonimportjsonimporttimedefconsume_message(raw_message:str)->dict:max_retries=3retry_interval=1#秒forattemptinrange(max_retries):try:message=json.loads(raw_message)returnmessageexceptjson.JSONDecodeErrorase:ifattempt<max_retries-1:time.sleep(retry_interval)continueelse:print(f"Failedtodecodemessageafter{max_retries}attempts:{e}")returnNoneexceptExceptionase:print(f"Unexpectederror:{e}")returnNone解析：-使用`json.loads`进行反序列化，捕获`JSONDecodeError`处理格式错误。-自动重试机制通过循环实现，避免瞬时错误导致失败。-异常处理确保系统稳定，不因未知错误崩溃。5.编程题（20分）：实现一个分布式任务调度器请设计一个简单的分布式任务调度器，支持定时执行任务，并保证任务的唯一性和可靠性。示例：pythonclassDistributedScheduler:def__init__(self):初始化调度器passdefadd_task(self,task_name:str,execute_time:str)->None:添加任务，执行时间格式如"2026-12-0110:00:00"passdefstart(self)->None:开始调度pass答案：pythonimportthreadingimporttimefromdatetimeimportdatetime,timedeltaimportredisclassDistributedScheduler:def__init__(self):self.redis_client=redis.StrictRedis(host='localhost',port=6379,db=0)self.lock=threading.Lock()defadd_task(self,task_name:str,execute_time:str)->None:execute_time=datetime.strptime(execute_time,"%Y-%m-%d%H:%M:%S")delay=(execute_time-datetime.now()).total_seconds()ifdelay<0:raiseException("Executetimeisinthepast.")withself.lock:task_key=f"task:{task_name}"ifself.redis_client.setnx(task_key,delay):self.redis_client.expire(task_key,int(delay))else:raiseException("Taskalreadyexists.")defstart(self)->None:whileTrue:current_time=time.time()fortask_keyinself.redis_client.scan_iter(""):delay=int(self.redis_client.get(task_key))ifcurrent_time>=delay:task_name=task_key.decode().split(":")[1]self.redis_client.delete(task_key)print(f"Executingtask:{task_name}")实际执行任务（示例中仅打印）time.sleep(1)解析：-使用Redis的`setnx`确保任务唯一性，`expire`设置过期时间。-调度器通过循环检查过期任务并执行，避免频繁扫描。二、系统设计题（共3题，每题30分，总计90分）1.系统设计题（30分）：设计一个高并发的短链接系统请设计一个短链接系统，要求支持高并发、快速跳转、统计点击量，并考虑链路安全。要求：-支持分布式部署。-链接生成和跳转响应时间小于200ms。-支持链路加密和点击量统计。解析：1.链路生成：-使用短ID生成算法（如Base62，包含字母和数字）。-分布式部署时，各节点共享Redis或etcd存储短ID与长URL的映射。2.链路跳转：-跳转请求先查询缓存（Redis），命中则直接返回。-缓存未命中时查询数据库，并更新缓存。3.点击量统计：-使用Redis的`INCR`命令原子性统计点击量。4.链路安全：-使用HTTPS传输。-可添加签名验证防止篡改。2.系统设计题（30分）：设计一个实时数据监控系统请设计一个实时数据监控系统，支持百万级设备接入、数据上报、实时告警和可视化展示。要求：-支持设备动态接入和离线重连。-数据上报时延小于100ms。-告警规则可配置，支持短信和邮件通知。解析：1.数据上报：-使用MQTT协议（低时延、支持QoS）。-Broker使用Kafka或RabbitMQ集群。2.数据存储：-使用Redis存储实时数据，支持快速查询。-使用InfluxDB或ClickHouse存储时序数据。3.实时告警：-使用Prometheus+Alertmanager实现告警规则配置和通知。4.可视化展示：-使用Grafana接入Prometheus和InfluxDB数据。3.系统设计题（30分）：设计一个分布式事务系统请设计一个支持多数据库操作的分布式事务系统，要求保证事务的原子性和一致性。要求：-支持2PC或TCC等协议。-兼容多种数据库（MySQL、PostgreSQL等）。-保证高可用性。解析：1.事务协调：-使用Seata或Saga框架实现2PC或TCC。-2PC通过Redis或ZooKeeper协调全局事务。2.多数据库兼容：-支持JTA或自定义中间件适配不同数据库。3.高可用性：-事务协调器集群部署，避免单点故障。-分布式事务日志存储在分布式存储（如HBase）。三、数据库题（共2题，每题20分，总计40分）1.数据库题（20分）：设计一个高并发的订单系统数据库表结构请设计一个订单系统的数据库表结构，要求支持高并发写入、查询优化和事务隔离。解析：-表结构：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTPRIMARYKEY,--主键，分布式IDuser_idBIGINTNOTNULL,--用户IDproduct_idBIGINTNOTNULL,--商品IDquantityINTNOTNULL,--数量total_amountDECIMAL(10,2),--金额statusINTDEFAULT0,--订单状态create_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,update_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAM