后端开发工程师面试题含答案

2026年后端开发工程师面试题含答案一、编程基础与算法（15分，共3题）1.题目（5分）：请实现一个函数，输入一个非负整数`n`，返回`n`的二进制表示中`1`的个数。例如，输入`11`（二进制为`1011`），返回`3`。答案：pythondefcount_bits(n):count=0whilen:count+=n&1n>>=1returncount示例print(count_bits(11))#输出3解析：该方法通过位运算实现。每次将`n`右移一位，并与`1`进行按位与操作，若结果为`1`则计数器加一。直到`n`为`0`时结束。时间复杂度为O(logn)。2.题目（5分）：给定一个排序数组，例如`[1,2,4,4,5,6,8]`，其中`4`出现两次。请设计一个算法，找出`4`的第一个和最后一个出现的位置。答案：pythondeffind_range(nums,target):deffind_left(nums,target):left,right=0,len(nums)-1whileleft<=right:mid=(left+right)//2ifnums[mid]<target:left=mid+1else:right=mid-1returnleftdeffind_right(nums,target):left,right=0,len(nums)-1whileleft<=right:mid=(left+right)//2ifnums[mid]<=target:left=mid+1else:right=mid-1returnrightleft=find_left(nums,target)right=find_right(nums,target)ifleft<=right:return[left,right]else:return[-1,-1]示例print(find_range([1,2,4,4,5,6,8],4))#输出[2,3]解析：利用二分查找分别查找左边界和右边界。左边界通过`nums[mid]<target`收缩右边界，右边界通过`nums[mid]<=target`收缩左边界。最终返回`[left,right]`，若无匹配则返回`[-1,-1]`。3.题目（5分）：请实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持`get`和`put`操作。缓存容量为`capacity`。例如：-`LRU([1,2],2)`：-`get(1)`返回`1`（最近使用`1`）-`put(3,3)`缓存满，删除`2`，缓存为`{1:1,3:3}`-`get(2)`返回`-1`（未命中）答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)==self.capacity:oldest=self.order.pop(0)delself.cache[oldest]self.cache[key]=valueself.order.append(key)示例lru=LRUCache(2)lru.put(1,1)lru.put(2,2)print(lru.get(1))#返回1lru.put(3,3)#删除key2print(lru.get(2))#返回-1解析：使用字典`cache`存储键值对，列表`order`记录访问顺序。`get`操作将键移至末尾表示最近使用，`put`操作先检查键是否存在，若存在则更新顺序，若缓存满则删除最久未使用的键（列表头部）。二、数据库与SQL（20分，共4题）1.题目（5分）：假设有一个`orders`表：sqlCREATETABLEorders(idINTPRIMARYKEY,customer_idINT,order_dateDATE,total_amountDECIMAL(10,2));请写出SQL查询，找出每个客户的总订单金额，并按金额降序排列。答案：sqlSELECTcustomer_id,SUM(total_amount)AStotal_spentFROMordersGROUPBYcustomer_idORDERBYtotal_spentDESC;解析：使用`SUM()`对`total_amount`汇总，`GROUPBY`按客户分组，`ORDERBY`降序排列。2.题目（5分）：假设有一个`employees`表：sqlCREATETABLEemployees(idINTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(50),departmentVARCHAR(50),salaryDECIMAL(10,2));请写出SQL查询，找出每个部门平均工资最低的员工姓名和部门。答案：sqlSELECT,e.departmentFROMemployeeseINNERJOIN(SELECTdepartment,MIN(avg_salary)ASmin_avg_salaryFROM(SELECTdepartment,AVG(salary)ASavg_salaryFROMemployeesGROUPBYdepartment)ASsubGROUPBYdepartment)ASsub2ONe.department=sub2.departmentANDe.salary=sub2.avg_salary;解析：嵌套查询：1.子查询`sub`计算每个部门的平均工资。2.子查询`sub2`找出每个部门的最低平均工资。3.主查询连接`employees`表，筛选出对应最低平均工资的员工。3.题目（5分）：假设有一个`products`表：sqlCREATETABLEproducts(idINTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(50),priceDECIMAL(10,2),categoryVARCHAR(50));请写出SQL查询，找出每个类别的最贵产品名称和价格。答案：sqlSELECTcategory,name,priceFROMproductsWHERE(category,price)IN(SELECTcategory,MAX(price)FROMproductsGROUPBYcategory);解析：使用子查询先按`category`分组并取`MAX(price)`，然后主查询筛选出对应最贵产品的记录。4.题目（5分）：假设有一个`logs`表：sqlCREATETABLElogs(idINTPRIMARYKEY,user_idINT,actionVARCHAR(50),timestampDATETIME);请写出SQL查询，找出每个用户最近一次操作的记录。答案：sqlSELECTuser_id,action,timestampFROMlogsWHERE(user_id,timestamp)IN(SELECTuser_id,MAX(timestamp)FROMlogsGROUPBYuser_id);解析：与上一题类似，子查询按`user_id`分组并取`MAX(timestamp)`，主查询筛选出对应最新操作的记录。三、系统设计与架构（35分，共5题）1.题目（7分）：设计一个高并发的短链接生成系统。要求：-链接长度尽可能短（如`/abcde`）。-高可用、可扩展。答案：1.编码方式：使用Base62（字母+数字，如`a-z`,`A-Z`,`0-9`），将长URL转换为短ID（如`12345`→`abcde`）。2.存储：-使用Redis存储短ID与长URL的映射，支持高并发`GET`/`SET`。-分布式部署Redis（如Sentinel或Cluster）。3.路由：-Nginx负责负载均衡，将短链接请求转发到后端服务。-后端服务查询Redis并返回长URL。4.扩展性：-使用分片（Sharding）将短ID分配到不同Redis实例。-水平扩展后端服务（如Kubernetes）。解析：Base62编码压缩ID，Redis高并发读写，Nginx负载均衡，分片和K8s支持水平扩展。2.题目（7分）：设计一个高并发的秒杀系统。要求：-每秒处理大量请求，防止超卖。-分布式锁或原子操作保证库存一致。答案：1.请求分发：Nginx热点分流，限制单IP频率。2.库存存储：Redis使用`INCR`原子递减库存，超卖时返回`0`。3.分布式锁：-使用Redis`SETNX`实现锁（如`SETNXlock_key10NX`）。-超时机制（`EXPIRE`）防止死锁。4.幂等性：检查订单状态（未支付则取消）。5.异步通知：消息队列（如Kafka）通知风控系统。解析：Redis原子操作防超卖，分布式锁保证互斥，异步处理提高吞吐。3.题目（7分）：设计一个实时推荐系统（如淘宝商品推荐）。要求：-支持UV/UV价值计算，动态调整权重。-低延迟查询。答案：1.数据存储：-用户行为日志存入Kafka，实时计算UV/UV价值。-推荐结果存入Redis（Hash结构，如`user:12345`→`{item_id:weight}`）。2.计算逻辑：-使用FPD（Frequency-Power-Density）算法计算权重。-用户实时特征存入Elasticsearch，动态调整推荐。3.查询优化：-缓存热门推荐（如`hot_items`）。-使用布隆过滤器（BloomFilter）快速过滤无效推荐。解析：Kafka+Redis存储实时数据，FPD算法动态权重，Elasticsearch支持低延迟查询。4.题目（7分）：设计一个分布式事务系统（如跨库支付）。要求：-支持TCC（Try-Confirm-Cancel）模式。-保证一致性。答案：1.中间件：使用Seata或DubboTCC实现分布式事务。2.流程设计：-`Try`阶段：锁定资源（如扣款冻结）。-`Confirm`阶段：执行业务操作（扣款、放款）。-`Cancel`阶段：回滚操作（解冻资金）。3.可靠性：-使用消息队列（如RocketMQ）保证指令可靠传递。-超时重试或人工补偿。解析：TCC模式分阶段控制，消息队列保证指令可靠，中间件简化实现。5.题目（7分）：设计一个高可用、可扩展的短URL系统架构。要求：-支持百万级并发。-链接持久化到数据库。答案：1.分层架构：-接入层：Nginx负载均衡，CDN缓存热点链接。-服务层：多实例部署（如SpringCloud），使用Redis缓存热点数据。-存储层：MySQL分库分表（按短ID哈希），支持高并发写入。2.数据一致性：-使用MySQL事务保证短ID与长URL关联。-Redis持续同步MySQL数据。3.可扩展性：-微服务拆分（如生成服务、查询服务）。-使用Docker+K8s实现弹性伸缩。解析：Nginx+CDN分担流量，Redis+MySQL存储数据，微服务+K8s支持扩展。四、Java/Go/Python编程（30分，共4题）1.题目（7分）：Java中如何实现线程安全的单例模式？答案：javapublicclassSingleton{privatestaticvolatileSingletoninstance;privateSingleton(){}publicstaticSingletongetInstance(){if(instance==null){synchronized(Singleton.class){if(instance==null){instance=newSingleton();}}}returninstance;}}解析：双重校验锁（Double-CheckedLocking）+`volatile`防止指令重排，确保单例唯一。2.题题（7分）：Go中如何实现高并发的计数器？答案：gopackagemainimport("sync""sync/atomic")varcounterint64varmusync.MutexfuncIncr(){atomic.AddInt64(&counter,1)}funcmain(){fori:=0;i<1000;i++{goIncr()}//等待所有协程完成wg:=sync.WaitGroup{}wg.Add(1000)fori:=0;i<1000;i++{gofunc(){deferwg.Done()Incr()}()}wg.Wait()println(counter)}解析：使用`atomic.AddInt64`原子操作，避免锁竞争，提升性能。3.题目（7分）：Python中如何优雅地处理异步任务？答案：pythonimportasyncioasyncdeffetch(url):print(f"Fetching{url}")awaitasyncio.sleep(1)#模拟网络请求returnf"Datafrom{url}"asyncdefmain():tasks=[fetch(""),fetch("")]results=awaitasyncio.gather(tasks)print(results)asyncio.run(main())解析：使用`asyncio`模块，`async`函数和`await`调用，`gather`并发执行任务。4.题目（7分）：Java中如何实现自定义注解？答案：javaimportjava.lang.annotation.ElementType;importjava.lang.annotation.Retention;importjava.lang.annotation.RetentionPolicy;importjava.lang.annotation.Target;@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.TYPE)@interfaceMyAnnotation{Stringvalue()default"default";}@MyAnnotation("custom")classMyClass{publicvoidmethod(){System.out.println("Hello");}}publicclassAnnotationDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){MyAnnotationannotation=MyClass.class.getAnnotation(MyAnnotation.class);System.o