高级工程师面试题集

2026年高级工程师面试题集一、编程与算法（15题，共75分）1.基本数据结构题（2题，每题25分）题目1：请实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存机制，要求用链表和哈希表结合的方式实现，并说明时间复杂度和空间复杂度。答案：LRU缓存机制的核心是记录元素的最近使用时间，当缓存满时，需要淘汰最久未使用的元素。使用双向链表和哈希表结合的方式可以实现：pythonclassDLinkedNode:def__init__(self,key=0,value=0):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=DLinkedNode()self.tail=DLinkedNode()self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeynotinself.cache:return-1node=self.cache[key]self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]node.value=valueself._move_to_head(node)else:node=DLinkedNode(key,value)self.cache[key]=nodeself._add_node(node)iflen(self.cache)>self.capacity:tail=self._pop_tail()delself.cache[tail.key]def_add_node(self,node:DLinkedNode):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_pop_tail(self)->DLinkedNode:node=self.tail.prevself._remove_node(node)returnnodedef_move_to_head(self,node:DLinkedNode):self._remove_node(node)self._add_node(node)def_remove_node(self,node:DLinkedNode):node.prev.next=node.nextnode.next.prev=node.prev解析：-时间复杂度：get和put操作均为O(1)-空间复杂度：O(capacity)-实现要点：双向链表用于记录访问顺序，哈希表用于快速查找节点题目2：请实现一个二叉树的最大深度计算函数，要求使用递归和非递归两种方式实现。答案：python递归方式defmax_depth_recursive(root):ifnotroot:return0left_depth=max_depth_recursive(root.left)right_depth=max_depth_recursive(root.right)returnmax(left_depth,right_depth)+1非递归方式（BFS）defmax_depth_iterative(root):ifnotroot:return0queue=deque([root])depth=0whilequeue:level_size=len(queue)for_inrange(level_size):node=queue.popleft()ifnode.left:queue.append(node.left)ifnode.right:queue.append(node.right)depth+=1returndepth解析：-递归方式：通过不断分解子问题计算左右子树深度，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(h)-非递归方式：使用BFS遍历树，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)-实现要点：递归需要考虑基准情况，非递归需要使用队列记录当前层节点2.数据库与SQL题（2题，每题25分）题目1：请写一段SQL查询，找出某个部门中工资比部门平均工资高的所有员工信息，要求使用窗口函数实现。答案：sqlWITHDepartmentAvgAS(SELECTdepartment_id,AVG(salary)ASavg_salaryFROMemployeesGROUPBYdepartment_id)SELECTe.FROMemployeeseJOINDepartmentAvgdaONe.department_id=da.department_idWHEREe.salary>da.avg_salary;解析：-使用WITH语句创建临时结果集DepartmentAvg存储各部门平均工资-通过JOIN连接员工表和临时结果集-WHERE条件筛选出工资高于平均工资的员工-窗口函数实现要点：需要先计算分组平均值，再与当前行比较题目2：请写一段SQL查询，找出过去一年中每个月的总订单金额，并计算月环比增长率。答案：sqlSELECTTO_CHAR(order_date,'YYYY-MM')ASmonth,SUM(amount)AStotal_amount,LAG(SUM(amount))OVER(ORDERBYTO_CHAR(order_date,'YYYY-MM'))ASprev_month_amount,CASEWHENLAG(SUM(amount))OVER(ORDERBYTO_CHAR(order_date,'YYYY-MM'))ISNULLTHENNULLELSE(SUM(amount)-LAG(SUM(amount))OVER(ORDERBYTO_CHAR(order_date,'YYYY-MM')))/LAG(SUM(amount))OVER(ORDERBYTO_CHAR(order_date,'YYYY-MM'))ENDASgrowth_rateFROMordersWHEREorder_date>=DATEADD(month,-12,CURRENT_DATE)GROUPBYTO_CHAR(order_date,'YYYY-MM')ORDERBYmonth;解析：-使用TO_CHAR函数提取年月-SUM函数计算月总金额-LAG函数获取上月金额用于计算环比增长率-窗口函数OVER()按年月排序-注意处理第一个月没有环比的情况3.系统设计题（3题，每题25分）题目1：设计一个简单的秒杀系统，要求说明系统架构、核心流程和关键技术点。答案：系统架构：1.前端：用户展示界面2.API网关：请求路由和限流3.业务服务：处理秒杀逻辑4.数据库：存储商品信息和订单5.缓存：Redis缓存商品库存和秒杀状态6.消息队列：处理异步任务核心流程：1.用户请求秒杀商品2.API网关限流，记录请求时间3.业务服务检查Redis库存4.若库存充足，则扣减Redis库存，并写入数据库5.创建订单，返回成功6.若库存不足，则返回失败关键技术点：-分布式锁：防止超卖，使用Redis分布式锁-高并发：API网关限流，异步处理-缓存：Redis缓存热点数据-数据一致性：数据库事务和Redis事务题目2：设计一个短链接系统，要求说明系统架构、主要功能和技术实现。答案：系统架构：1.前端：用户输入长链接2.API服务：处理链接生成和解析3.数据库：存储原始链接和短链接映射4.缓存：Redis缓存热点短链接5.DNS解析：将短域名解析为服务IP主要功能：1.长链接生成短链接2.短链接访问解析为原始链接3.统计短链接访问次数技术实现：-链接生成：使用Hash算法（如MD5）或随机算法生成短码-路由：根据短码查询数据库或缓存获取原始链接-缓存：缓存热点短链接减少数据库查询-DNS：实现域名解析到服务集群题目3：设计一个简单的消息推送系统，要求说明系统架构和关键技术点。答案：系统架构：1.推送服务：处理推送请求2.消息队列：存储待推送消息3.订阅中心：管理用户订阅4.推送渠道：短信、APP推送等5.数据库：存储用户信息和订阅关系关键技术点：-消息队列：Kafka或RabbitMQ处理高并发消息-发布订阅：实现解耦-推送渠道：适配多种推送方式-离线推送：处理用户不在线的情况-实时推送：WebSocket或Server-SentEvents4.分布式与微服务题（3题，每题25分）题目1：解释CAP理论，并说明在分布式系统中如何实现CAP。答案：CAP理论：-一致性（Consistency）：所有节点在同一时间具有相同的数据-可用性（Availability）：每次请求都能得到响应，不保证数据一致性-分区容错性（Partitiontolerance）：网络分区时系统仍能运行实现CAP：-分布式数据库：选择适合业务场景的数据库-调用方式：同步调用（强一致性）或异步调用（高可用）-缓存：使用Redis等缓存提高可用性-限流熔断：保护系统免受过大流量影响题目2：解释BASE理论，并说明它与CAP理论的关系。答案：BASE理论：-基本可用（BasicallyAvailable）：系统保证核心可用性-软状态（Softstate）：状态可以随时间弱化-最终一致性（Eventualconsistency）：系统最终达到一致性与CAP关系：-BASE是CAP在分布式系统中的实践-强调可用性和最终一致性-适用于对一致性要求不高的场景-通过异步通信和柔性状态实现题目3：设计一个分布式事务解决方案，要求说明2PC和TCC的优缺点。答案：2PC（两阶段提交）：-第一阶段：协调者询问参与者是否可以提交-第二阶段：执行提交或回滚-优点：强一致性-缺点：阻塞问题，单点故障TCC（三阶段承诺）：-准备阶段：执行业务操作，返回预操作-承诺阶段：执行预操作或补偿操作-回滚阶段：执行补偿操作-优点：无阻塞，弹性好-缺点：实现复杂，业务侵入性强5.云计算与容器化题（3题，每题25分）题目1：解释云原生概念，并说明其主要特征。答案：云原生概念：云原生是一种构建和运行应用程序的方法，使其能够充分利用云计算的优势。主要特征：1.微服务架构：将应用拆分为独立的服务2.容器化：使用Docker等容器技术3.持续交付：自动化构建、测试和部署4.动态管理：使用Kubernetes等编排工具5.基于声明式API：描述期望状态，系统自动维护题目2：解释Kubernetes的核心组件，并说明它们的作用。答案：核心组件：1.APIServer：提供Kubernetes操作接口2.etcd：存储集群状态3.ControllerManager：管理控制器4.Scheduler：任务调度器5.Kubelet：节点代理6.Kube-proxy：服务代理作用：-APIServer：集群操作入口-etcd：分布式键值存储，存储所有配置-ControllerManager：运行各种控制器-Scheduler：将Pod分配到节点-Kubelet：管理节点上的Pod-Kube-proxy：实现服务发现和负载均衡题目3：设计一个高可用的Kubernetes集群架构，要求说明组件部署和配置。答案：高可用架构：1.控制平面：使用3个Master节点，etcd集群部署2.节点：每个节点部署Kubelet和Kube-proxy3.网络插件：Calico或Flannel4.承载：Master节点使用HAProxy或Keepalived5.监控：Prometheus+Grafana配置要点：-Master节点：使用etcd集群部署，设置守望节点-节点：配置Kubelet和Kube-proxy参数-网络插件：配置Pod网络-高可用：使用负载均衡器或DNS解析Master-监控：配置Prometheus采集Kubernetes指标二、系统架构（10题，共50分）1.高并发系统设计题（2题，每题25分）题目1：设计一个高并发的短链接系统，要求说明架构和关键技术。答案：架构：1.前端：用户输入长链接2.API网关：请求路由和限流3.业务服务：处理链接生成和解析4.缓存：Redis缓存热点短链接5.数据库：存储原始链接和短链接映射6.DNS解析：将短域名解析为服务IP关键技术：-链接生成：使用Hash算法或随机算法-高并发处理：API网关限流，异步处理-缓存：Redis缓存热点数据-数据一致性：分布式事务或最终一致性-负载均衡：Nginx或HAProxy题目2：设计一个高并发的秒杀系统，要求说明架构和关键技术。答案：架构：1.前端：用户展示界面2.API网关：请求路由和限流3.业务服务：处理秒杀逻辑4.数据库：存储商品信息和订单5.缓存：Redis缓存库存和秒杀状态6.消息队列：处理异步任务关键技术：-分布式锁：Redis或ZooKeeper实现-高并发限流：API网关限流，令牌桶算法-缓存：Redis缓存热点数据-数据一致性：数据库事务+Redis事务-异步处理：消息队列处理订单创建2.数据库优化题（2题，每题25分）题目1：解释数据库索引的B+树原理，并说明索引优化技巧。答案：B+树原理：-B+树是B树的改进版，所有数据存储在叶子节点-非叶子节点存储键值和指向子节点的指针-遍历B+树可以按顺序访问所有数据-索引查找过程：1.从根节点开始查找2.找到目标键值所在叶子节点3.返回叶子节点数据索引优化技巧：1.选择合适的索引字段2.使用复合索引3.避免全表扫描4.索引覆盖：查询字段都在索引中5.索引维护：定期重建索引题目2：解释数据库分库分表的原理，并说明适用场景。答案：分库分表原理：-分库：将数据分散到多个数据库实例-分表：将数据分散到多个表-常见方式：-水平分表：按ID范围或哈希分表-垂直分表：将不同字段分散到不同表适用场景：1.数据量过大：超过单表或单库承载能力2.性能瓶颈：查询效率低3.负载均衡：分散数据库压力4.业务隔离：不同业务模块独立扩展3.消息队列题（2题，每题25分）题目1：解释消息队列的适用场景，并说明其优缺点。答案：适用场景：1.异步处理：解耦系统组件2.延迟任务：定时执行任务3.流量削峰：缓冲突发流量4.事件通知：实时推送消息优缺点：-优点：-解耦系统组件-提高系统可用性-实现异步处理-缺点：-消息丢失风险-消息顺序问题-数据一致性挑战题目2：设计一个基于消息队列的订单处理系统，要求说明架构和流程。答案：架构：1.订单系统：创建订单并发布消息2.消息队列：RabbitMQ或Kafka3.支付系统：订阅订单消息并处理支付4.库存系统：订阅订单消息并处理库存5.通知系统：订阅订单消息并发送通知流程：1.订单系统创建订单并发布消息到队列2.支付系统订阅消息并处理支付3.支付成功后，通知库存系统扣减库存4.库存扣减成功后，通知通知系统发送通知5.若任一步失败，可使用死信队列处理4.分布式系统题（2题，每题25分）题目1：解释分布式系统中的CAP理论，并说明如何实现CAO、CPA和APC。答案：CAP理论：-一致性（Consistency）：所有节点数据一致-可用性（Availability）：每次请求都有响应-分区容错性（Partitiontolerance）：网络分区时系统仍运行实现策略：-CAO（一致性+可用性）：分布式锁+缓存-CPA（一致性+分区容错性）：分布式事务+最终一致性-APC（可用性+分区容错性）：无锁架构+本地缓存实现方式：-CAO：使用分布式锁和Redis缓存-CPA：使用分布式事务和消息队列-APC：使用本地缓存和异步更新题目2：解释分布式系统中的分布式事务，并说明2PC和TCC的优缺点。答案：分布式事务概念：分布式事务是指跨多个数据库或服务的事务，需要保证原子性。2PC（两阶段提交）：-第一阶段：协调者询问参与者是否可以提交-第二阶段：执行提交或回滚-优点：强一致性-缺点：阻塞问题，单点故障TCC（三阶段承诺）：-准备阶段：执行业务操作，返回预操作-承诺阶段：执行预操作或补偿操作-回滚阶段：执行补偿操作-优点：无阻塞，弹性好-缺点：实现复杂，业务侵入性强5.系统监控题（2题，每题25分）题目1：解释系统监控的常用指标，并说明监控架构。答案：常用指标：1.请求延迟：请求处理时间2.QPS：每秒请求数3.错误率：失败请求比例4.资源使用率：CPU、内存、磁盘5.活跃用户：当前在线用户数监控架构：1.数据采集：Prometheus、Zabbix、Datadog2.数据存储：InfluxDB、TimescaleDB3.数据展示：Grafana、Kibana4.告警通知：Alertmanager、Slack、邮件题目2：设计一个高可用的监控系统，要求说明架构和关键配置。答案：架构：1.数据采集：Prometheus+NodeExporter2.数据存储：InfluxDB集群3.数据展示：Grafana集群4.告警通知：Alertmanager+Slack5.日志采集：ELKStack关键配置：-Prometheus：配置job和scrape-InfluxDB：设置replica和retention-Grafana：配置dashboard和datasource-Alertmanager：设置告警规则-ELK：配置beats和kibana三、项目与架构设计（5题，共25分）1.项目经验题（2题，每题12.5分）题目1：请介绍一个你参与过的复杂项目，说明你的角色和主要工作。答案：（根据考生实际经验回答，以下为示例）项目名称：某电商平台微服务改造-项目背景：原有单体架构无法支撑高并发，需要微服务改造-我的角色：架构师，负责系统设计和技术选型-主要工作：1.设计微服务拆分方案，将系统拆分为订单、商品、支付等模块2.选择技术栈：SpringCloud、Kubernetes、Redis、RabbitMQ3.设计服务治理方案：API网关、服务注册发现、分布式事务4.指导开发团队实现微服务5.进行系统测试和性能优化题目2：请介绍一个你解决过的技术难题，说明问题分析和解决方案。答案：（根据考生实际经验回答，以下为示例）技术难题：高并发秒杀系统超卖问题-问题：在高并发场景下出现超卖现象-分析：1.数据库锁竞争导致超卖2.缓存和数据库数据不一致-解决方