互联网公司技术岗面试题及答案

2026年互联网公司技术岗面试题及答案一、编程基础与算法（共5题，每题10分）1.题目：给定一个无重复元素的整数数组，返回该数组所有可能的全排列。要求：使用递归或迭代方法实现，并说明时间复杂度。2.题目：实现一个函数，输入一个字符串，返回该字符串的所有子集（包括空集）。要求：用Python或Java实现，并说明时间复杂度。3.题目：给定一个链表，判断是否为回文链表。要求：不使用额外空间，时间复杂度为O(n)。4.题目：实现快速排序算法，并分析其平均时间复杂度和最坏情况时间复杂度。要求：用C++或Java实现。5.题目：设计一个算法，找出数组中第k个最大的元素。要求：不使用排序，时间复杂度为O(n)。二、系统设计（共3题，每题20分）1.题目：设计一个高并发的短链接生成服务。要求：说明系统架构、数据存储方案、分布式设计要点，并分析性能瓶颈。2.题目：设计一个实时消息推送系统（如微信通知）。要求：说明技术选型（如消息队列、数据库）、高可用方案、负载均衡策略。3.题目：设计一个微博类社交媒体的点赞功能。要求：说明数据存储（如MySQL、Redis）、缓存设计、高并发处理方案。三、数据库与缓存（共4题，每题15分）1.题目：解释MySQL中的事务隔离级别，并说明脏读、不可重复读、幻读的概念及解决方案。要求：结合实际业务场景分析。2.题目：设计一个高并发的秒杀系统数据库表结构。要求：说明表设计、索引优化、锁机制。3.题目：解释Redis的持久化机制（RDB和AOF），并说明如何选择合适的持久化方案。要求：结合业务场景分析。4.题目：设计一个分布式缓存架构（如Redis集群），并说明如何解决缓存一致性问题。要求：说明数据同步策略、缓存失效处理。四、网络与分布式（共3题，每题15分）1.题目：解释HTTP/2与HTTP/1.1的主要区别，并说明如何解决HTTP/2中的头部压缩问题。要求：结合实际优化场景分析。2.题目：设计一个分布式锁的实现方案（如Redis分布式锁）。要求：说明实现原理、防止死锁的方案。3.题目：解释CAP理论，并说明在分布式系统中如何选择合适的共识算法（如Paxos/Raft）。要求：结合业务场景分析。五、编程语言与框架（共3题，每题15分）1.题目：解释Java中的JVM内存模型（堆、栈、方法区），并说明垃圾回收机制。要求：结合实际性能优化场景分析。2.题目：解释SpringBoot的自动配置原理，并说明如何自定义配置。要求：结合实际开发场景分析。3.题目：解释Python中的GIL（全局解释器锁）及其对并发的影响，并说明如何实现多线程/多进程。要求：结合实际业务场景分析。答案与解析一、编程基础与算法1.全排列答案：pythondefpermute(nums):defbacktrack(first=0):iffirst==n:output.append(nums[:])foriinrange(first,n):nums[first],nums[i]=nums[i],nums[first]backtrack(first+1)nums[first],nums[i]=nums[i],nums[first]n=len(nums)output=[]backtrack()returnoutput解析：使用回溯算法，时间复杂度为O(n!)，空间复杂度为O(n)。2.子集生成答案：pythondefsubsets(nums):res=[]subset=[]defdfs(i):ifi>=len(nums):res.append(subset.copy())returnsubset.append(nums[i])dfs(i+1)subset.pop()dfs(i+1)dfs(0)returnres解析：使用回溯算法，时间复杂度为O(2^n)，空间复杂度为O(n)。3.回文链表答案：pythondefisPalindrome(head):slow,fast=head,headwhilefastandfast.next:slow=slow.nextfast=fast.next.nextdefreverseList(h):prev=Nonewhileh:tmp=h.nexth.next=prevprev=hh=tmpreturnprevsecond_half=reverseList(slow)first_half=headwhilesecond_half:iffirst_half.val!=second_half.val:returnFalsefirst_half=first_half.nextsecond_half=second_half.nextreturnTrue解析：通过快慢指针找到中点，反转后半部分，比较两半是否相同。4.快速排序答案：cppvoidquickSort(intarr[],intleft,intright){if(left>=right)return;intpivot=arr[left],i=left,j=right;while(i<j){while(i<j&&arr[j]>=pivot)j--;arr[i]=arr[j];while(i<j&&arr[i]<=pivot)i++;arr[j]=arr[i];}arr[i]=pivot;quickSort(arr,left,i-1);quickSort(arr,i+1,right);}解析：平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况为O(n^2)。5.第k大元素答案：pythondeffindKthLargest(nums,k):defpartition(left,right,pivot_index):pivot=nums[pivot_index]nums[pivot_index],nums[right]=nums[right],nums[pivot_index]store_index=leftforiinrange(left,right):ifnums[i]>pivot:nums[store_index],nums[i]=nums[i],nums[store_index]store_index+=1nums[right],nums[store_index]=nums[store_index],nums[right]returnstore_indexdefselect(left,right,k_smallest):ifleft==right:returnnums[left]pivot_index=random.randint(left,right)pivot_index=partition(left,right,pivot_index)ifk_smallest==pivot_index:returnnums[k_smallest]elifk_smallest<pivot_index:returnselect(left,pivot_index-1,k_smallest)else:returnselect(pivot_index+1,right,k_smallest)returnselect(0,len(nums)-1,len(nums)-k)解析：使用快速选择算法，时间复杂度为O(n)。二、系统设计1.短链接生成服务答案：架构：-前端：Nginx负载均衡-中间层：短链接生成服务（如用Redis缓存热点数据）-后端：分布式存储（如HBase）存储原始URL+短码映射关系-数据库：MySQL存储用户访问日志设计要点：-短码生成：使用Base62编码（a-z、A-Z、0-9）-分布式设计：使用Redis集群缓存热点短码，避免频繁查询数据库-高可用：通过Nginx实现负载均衡，数据库使用主从复制性能瓶颈：-热点短码的缓存命中率-数据库查询延迟2.实时消息推送系统答案：技术选型：-消息队列：Kafka/RabbitMQ-数据库：Redis（缓存用户订阅信息）-高可用：使用消息队列集群和数据库集群负载均衡策略：-Nginx+Keepalived实现前端负载均衡-消息队列分片，每个分片由不同节点处理设计要点：-消息推送：通过WebSocket或长轮询实现实时推送-缓存设计：Redis缓存用户订阅关系，减少数据库查询3.微博点赞功能答案：数据存储：-MySQL：存储点赞关系表（user_id,post_id）-Redis：缓存用户点赞状态（减少数据库查询）高并发处理：-使用Redis事务或Lua脚本处理点赞逻辑-数据库使用分库分表，避免单表瓶颈缓存设计：-使用Redis缓存用户点赞状态，过期时间设为30分钟-数据库更新时，通过Pub/Sub通知缓存节点失效三、数据库与缓存1.事务隔离级别答案：-读未提交（ReadUncommitted）：可能读到其他事务未提交的数据（脏读）-读已提交（ReadCommitted）：避免脏读，但可能读到不可重复读（如事务A修改了事务B读过的数据）-可重复读（RepeatableRead）：避免脏读和不可重复读，但可能读到幻读（如事务A读到的数据范围在事务B插入的数据后）-串行化（Serializable）：完全隔离，但性能最低解决方案：-事务A读数据时，其他事务不能修改该数据（如使用行锁）-使用MVCC（多版本并发控制）避免不可重复读和幻读2.秒杀系统数据库表设计答案：sqlCREATETABLEseckill(idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,goods_idBIGINTNOTNULL,user_idBIGINTNOTNULL,stockINTNOTNULL,statusTINYINTNOTNULL,create_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,UNIQUEKEYidx_goods_user(goods_id,user_id));优化方案：-使用行锁（如MySQLInnoDB）避免并发问题-使用Redis预减库存，数据库最终确认3.Redis持久化机制答案：-RDB：定时全量备份，适合读多写少的场景-AOF：每条写操作持久化，适合写多场景，但性能较低选择方案：-热点数据使用AOF+RDB混合持久化-冷数据使用RDB4.分布式缓存一致性答案：-缓存穿透：使用布隆过滤器或空对象缓存-缓存击穿：使用互斥锁或本地缓存-缓存雪崩：使用缓存预热和分布式锁数据同步策略：-使用Redis发布订阅机制同步缓存失效-数据库更新时，通过消息队列通知缓存节点失效四、网络与分布式1.HTTP/2与HTTP/1.1的区别答案：-多路复用：HTTP/2允许多个请求并行传输-头部压缩：使用HPACK算法压缩头部-服务器推送：服务器主动推送资源优化方案：-使用HTTP/2替代HTTP/1.1-配置Nginx开启HTTP/22.分布式锁实现答案：redisSETkeyvalueNXPX3000防止死锁：-锁超时设置合理时间-使用分布式锁时，先获取所有锁再执行操作3.CAP理论答案：-C（一致性）：所有节点看到的数据一致-A（可用性）：节点总响应请求-P（分区容错性）：网络分区时仍能工作共识算法：-Paxos：保证一致性，但性能低-Raft：性能更高，易于理解五、编程语言与框架1.JavaJVM内存模型答案：-堆：存储对象，分新生代、老年代-栈：存储局部变量和方法调用信息-方法区：存储类信息、常量等垃圾回收：-MinorGC：新生代回收-FullGC：老年代回收性能优化：-调整JVM参数（如-XX:NewRatio）-使用分代垃圾回收2.SpringBoot自动配置答案：-通过starter自动依赖注入-使用@Conditional注解控制配置加载自定义配置：java@Configu