互联网行业技术高级工程师面试题集

2026年互联网行业技术高级工程师面试题集一、编程实现题（共3题，每题20分）题目1（20分）背景：某电商平台需要对海量订单数据进行实时统计，要求统计当前活跃用户数、订单金额总和、平均订单金额。假设输入为每秒到达的订单流数据，每个订单包含用户ID和订单金额。要求：1.设计一个算法，能够在O(1)时间复杂度下返回实时活跃用户数。2.设计一个算法，能够在O(1)时间复杂度下返回当前订单金额总和。3.设计一个算法，能够在O(1)时间复杂度下返回当前平均订单金额。提示：可以使用内存缓存、双变量计数等技术。题目2（20分）背景：在分布式系统中，需要实现一个高并发的计数器服务，要求支持多个客户端同时递增计数，并保证计数准确。要求：1.设计一个基于Redis的分布式计数器实现方案。2.说明该方案如何保证线程安全和高可用性。3.分析该方案在高并发场景下的性能表现和潜在瓶颈。题目3（20分）背景：某社交平台需要对用户发布的内容进行实时推荐，要求根据用户行为数据计算内容相似度。要求：1.设计一个基于余弦相似度的推荐算法实现。2.说明如何优化算法以处理大规模稀疏向量。3.描述该算法在实际业务中的部署方案和性能优化措施。二、系统设计题（共2题，每题30分）题目4（30分）背景：设计一个支持百万级用户的实时消息推送系统，要求消息具有高可靠性、低延迟和高可用性。要求：1.绘制系统架构图，标明主要组件及其职责。2.说明消息存储方案，如何保证消息不丢失。3.设计消息重试机制，处理网络异常等场景。4.描述系统如何应对突发流量和容量扩展。题目5（30分）背景：设计一个高并发的短链接生成与解析服务，要求短链接具有唯一性、可快速解析且系统易于扩展。要求：1.设计短链接生成算法，说明如何保证短链接的唯一性。2.设计短链接解析流程，如何实现快速响应。3.说明系统如何实现水平扩展，应对高并发请求。4.分析系统潜在的性能瓶颈和解决方案。三、数据库与存储题（共3题，每题15分）题目6（15分）背景：某电商平台需要对用户行为数据进行实时分析，要求支持毫秒级查询。要求：1.设计数据库表结构，说明如何优化查询性能。2.说明使用哪种索引类型最合适，为什么。3.描述如何将数据同步到分析系统，保证数据一致性。题目7（15分）背景：设计一个分布式文件存储系统，要求支持海量文件存储和快速访问。要求：1.说明采用哪种存储架构（如对等存储、客户端/服务器架构等）。2.描述数据分片策略，如何保证数据均匀分布。3.说明如何实现文件访问的容错和高可用。题目8（15分）背景：某新闻平台需要对用户阅读行为进行统计，要求支持实时更新和快速查询。要求：1.说明使用哪种数据库类型最合适（关系型、NoSQL等）。2.设计数据模型，如何优化查询性能。3.描述如何实现数据的实时更新和缓存策略。四、网络与安全题（共3题，每题15分）题目9（15分）背景：设计一个高并发的API网关，要求支持请求路由、负载均衡和安全认证。要求：1.绘制系统架构图，标明主要组件。2.说明如何实现请求的路由和负载均衡。3.描述如何实现API安全认证，防止恶意请求。题目10（15分）背景：某电商平台需要设计一个分布式事务解决方案，要求保证订单支付和库存扣减的一致性。要求：1.说明使用哪种分布式事务方案（2PC、TCC等）。2.描述方案如何保证事务的原子性和一致性。3.分析方案的优缺点，以及如何在实际业务中应用。题目11（15分）背景：设计一个防止DDoS攻击的系统，要求既能保证正常用户访问，又能有效过滤恶意流量。要求：1.说明采用哪种防御机制（如限流、黑白名单等）。2.描述如何识别和过滤恶意流量。3.说明系统如何自适应调整防御策略。五、分布式与中间件题（共3题，每题15分）题目12（15分）背景：设计一个分布式任务调度系统，要求支持定时任务、周期任务和延迟任务。要求：1.绘制系统架构图，标明主要组件。2.说明如何实现任务的可靠调度和执行。3.描述如何处理任务失败和重试机制。题目13（15分）背景：设计一个高并发的消息队列系统，要求支持消息的可靠传递和顺序保证。要求：1.说明采用哪种消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）。2.描述如何保证消息的可靠传递和顺序性。3.分析系统如何实现水平扩展和高可用。题目14（15分）背景：设计一个分布式缓存系统，要求支持海量数据的缓存和快速访问。要求：1.说明采用哪种缓存方案（如Redis集群、Memcached等）。2.描述如何实现缓存的分布式部署。3.说明如何处理缓存一致性问题。六、算法与数据结构题（共2题，每题20分）题目15（20分）背景：某搜索引擎需要对海量网页数据进行索引，要求支持快速检索。要求：1.设计倒排索引算法，说明如何构建和查询。2.描述如何优化索引结构以提高检索效率。3.分析算法的内存和磁盘占用情况。题目16（20分）背景：设计一个推荐算法，要求根据用户历史行为预测用户可能感兴趣的内容。要求：1.说明采用哪种推荐算法（协同过滤、基于内容等）。2.描述算法的实现步骤。3.分析算法的优缺点和适用场景。答案与解析答案1题目11.实时活跃用户数：使用布隆过滤器（BloomFilter）存储用户ID，每次用户访问时检查布隆过滤器，同时使用内存计数器记录活跃用户数。布隆过滤器可以在O(1)时间内判断用户是否活跃，而内存计数器直接返回当前活跃用户数。2.订单金额总和：使用内存变量存储当前订单金额总和，每次接收到订单时更新该变量。如果需要支持分布式环境，可以使用Redis的INCRBY命令实现原子性更新。3.平均订单金额：使用两个内存变量，一个存储订单金额总和，另一个存储订单数量。每次接收到订单时同时更新这两个变量。平均订单金额=总和/数量。解析：该设计利用了布隆过滤器和内存变量的特性，实现了O(1)时间复杂度的实时统计。在分布式环境中，可以使用Redis等缓存系统保证数据一致性。答案2题目21.基于Redis的分布式计数器：redisSETNXcounter_key0INCRcounter_key该方案使用Redis的SETNX命令保证原子性，INCR命令实现递增。2.线程安全和高可用性：-线程安全：Redis单线程模型保证命令原子性，INCR命令是原子操作。-高可用性：使用Redis集群或哨兵系统保证服务可用性。3.性能分析：-性能表现：Redis内存操作速度快，适合高并发场景。-潜在瓶颈：大量并发请求可能导致Redis主节点压力增大，需要使用Redis集群分摊负载。答案3题目31.余弦相似度算法：pythonimportnumpyasnpdefcosine_similarity(vec1,vec2):dot_product=np.dot(vec1,vec2)norm_vec1=np.linalg.norm(vec1)norm_vec2=np.linalg.norm(vec2)returndot_product/(norm_vec1norm_vec2)2.优化稀疏向量：-使用哈希表存储非零元素，减少计算量。-使用TF-IDF等预处理技术降低维度。3.部署方案：-使用分布式计算框架（如Spark）处理大规模向量。-使用缓存系统（如Redis）存储相似度结果。答案4题目41.系统架构图：[接入层]->[负载均衡]->[消息处理服务]->[消息存储]->[消息推送服务]2.消息存储方案：-使用Redis存储短时消息，保证低延迟。-使用消息队列（如Kafka）存储长时消息，保证不丢失。3.消息重试机制：-设置重试计数器，超过阈值后记录错误日志。-使用指数退避策略重试。4.系统扩展：-使用无状态服务设计，方便水平扩展。-使用负载均衡器分摊流量。答案5题目51.短链接生成算法：-使用Base62编码（a-z、A-Z、0-9）将ID转换为短链接。-使用雪花算法生成唯一ID。2.短链接解析：-将短链接解码为ID。-使用哈希索引快速查找原始链接。3.水平扩展：-使用分布式缓存（如Redis）存储短链接映射。-使用负载均衡器分摊请求。答案6题目61.数据库表结构：sqlCREATETABLEuser_behavior(user_idBIGINT,behavior_typeVARCHAR(50),item_idBIGINT,timestampTIMESTAMP,INDEX(user_id,timestamp))2.索引类型：使用组合索引(user_id,timestamp)。3.数据同步：使用消息队列同步数据到分析系统。答案7题目71.存储架构：使用客户端/服务器架构。2.数据分片：使用哈希分片，根据文件名哈希到不同存储节点。3.容错高可用：使用副本机制和故障转移。答案8题目81.数据库类型：使用NoSQL数据库（如MongoDB）。2.数据模型：使用文档存储，优化查询性能。3.实时更新：使用消息队列同步数据变化。答案9题目91.系统架构图：[接入层]->[路由器]->[API网关]->[服务集群]->[缓存]->[数据库]2.路由和负载均衡：-使用基于规则的路由。-使用轮询或加权轮询负载均衡。3.安全认证：-使用JWT进行身份认证。-使用API密钥限制访问。答案10题目101.分布式事务方案：使用TCC（Try-Confirm-Cancel）。2.事务保证：每个操作都有对应补偿操作。3.优缺点：实现复杂，但保证强一致性。答案11题目111.防御机制：使用限流和黑白名单。2.恶意流量识别：使用机器学习模型识别异常流量。3.自适应调整：根据实时数据调整防御策略。答案12题目121.系统架构图：[调度中心]->[任务执行器]->[任务队列]->[任务存储]2.可靠调度：使用持久化任务队列。3.失败重试：使用指数退避策略重试。答案13题目131.消息队列：使用Kafka。2.可靠传递：使用消息确认机制。3.顺序保证：将相同主题的消息发送到同一分区。答案14题目141.缓存方案：使用Redis集群。2.分布式部署：使用分片机制。3.缓存一致：使用消息队列同步缓存更新。答案15题目151.倒排索引：pythondefbuild_inverted_index(documents):index={}fordoc_id,docinenumerate(documents):forwordindoc.spl