中国人寿IT工程师面试题含答案

2026年中国人寿IT工程师面试题含答案一、编程语言基础（5题，每题10分，共50分）1.题目：请用Python编写一个函数，输入一个整数列表，返回列表中所有奇数的平方和。答案：pythondefsum_of_odd_squares(nums):returnsum(x2forxinnumsifx%2!=0)解析：-使用列表推导式过滤奇数，并计算平方和。-`x%2!=0`判断奇数，`x2`计算平方，`sum()`求和。2.题目：用Java实现一个方法，输入一个字符串，返回该字符串的所有子串，并去除重复的子串。答案：javaimportjava.util.HashSet;importjava.util.Set;publicclassSubstringDistinct{publicstaticSet<String>getDistinctSubstrings(Strings){Set<String>set=newHashSet<>();for(inti=0;i<s.length();i++){for(intj=i+1;j<=s.length();j++){set.add(s.substring(i,j));}}returnset;}}解析：-使用双层循环生成所有子串，`substring(i,j)`获取子串。-`HashSet`自动去重。3.题目：C++中，请解释`std::vector`和`std::array`的区别，并说明在哪些场景下优先使用哪个。答案：-`std::vector`：动态数组，大小可变，支持插入、删除操作；`std::array`：固定大小数组，编译时确定大小，更高效。-场景：-动态数据量：优先`vector`（如用户输入、动态队列）。-固定数据量且性能要求高：优先`array`（如常量配置、小规模数据）。解析：-`vector`需内存重新分配，`array`无此开销。-标准库迭代器行为一致，但`array`更轻量。4.题目：Go语言中，如何实现一个线程安全的计数器？答案：goimport"sync"typeSafeCounterstruct{musync.Mutexcountint}func(cSafeCounter)Increment(){c.mu.Lock()deferc.mu.Unlock()c.count++}func(cSafeCounter)Value()int{c.mu.Lock()deferc.mu.Unlock()returnc.count}解析：-使用`sync.Mutex`保护共享数据。-`Increment()`原子递增，`Value()`安全读取。5.题目：JavaScript中，`async/await`与Promise的区别是什么？答案：-Promise：链式调用，需`.then()`处理结果；`async/await`：语法糖，使异步代码像同步代码。-示例：javascript//Promisefetch('/api/data').then(res=>res.json()).then(data=>console.log(data));//async/awaitasyncfunctionfetchData(){constdata=awaitfetch('/api/data').then(res=>res.json());console.log(data);}解析：-`async/await`简化错误处理（`try/catch`），提升可读性。二、系统设计（3题，每题20分，共60分）1.题目：中国人寿业务场景中，设计一个高并发的用户登录系统，要求支持百万级用户量，并说明关键设计点。答案：-架构：-前端：JWT+验证码（防暴力破解），CDN缓存静态资源。-中间层：API网关（Nginx/Lua），负载均衡（LVS/HAProxy）。-后端：无状态服务（SpringCloud/Consul），分布式缓存（RedisCluster）。-关键设计点：-限流：令牌桶算法（IP/设备限流）。-缓存：用户信息热缓存（TTL+预热），令牌缓存。-异步化：登录日志/行为分析异步写入（Kafka+ES）。-数据库：分库分表（用户表按城市/年龄分片），主从复制。解析：-高并发核心是削峰填谷（缓存/异步），无状态设计提升扩展性。2.题目：设计一个中国人寿的保单查询系统，要求支持实时查询，并说明如何优化性能。答案：-架构：-数据库：主库（MySQLCluster）+旁路库（Oracle），索引覆盖（保单号/客户ID）。-缓存：RedisCluster（热点保单+用户会话），ES（复杂查询+日志）。-中间件：消息队列（RabbitMQ）解耦查询请求。-性能优化：-预加载：用户登录时预取常用保单。-降级：非核心字段（如受益人信息）延迟加载。-多级缓存：本地缓存（GuavaCache）+分布式缓存。-查询分析：慢查询日志（Prometheus+Grafana）监控。解析：-实时查询依赖数据库+缓存双通道，预加载减少IO。3.题目：中国人寿有大量线下业务需要线上化，设计一个微服务架构，支持业务快速迭代。答案：-架构：-服务拆分：按业务线（如保单管理/核保/支付），使用SpringCloudAlibaba。-服务治理：Consul/ETCD发现，Sentinel流量控制。-持久化：分布式事务（Seata），分库分表（Tair）。-部署：Docker+Kubernetes（K8s），CI/CD（Jenkins）。-关键点：-领域驱动设计（DDD）：按业务边界划分服务。-配置中心：统一管理配置（Nacos）。-熔断降级：Hystrix/Sentinel防雪崩。解析：-微服务核心是解耦，但需配套治理体系。三、数据库与存储（3题，每题15分，共45分）1.题目：中国人寿数据库中，用户表数据量达千万级，如何优化查询性能？答案：-索引优化：-覆盖索引（用户名+手机号）。-逆序索引（时间戳字段）。-分区表（按城市/年龄分区）。-SQL优化：-避免`SELECT`，显式指定字段。-批量查询（`LIMIT`+游标）。-逻辑查询下推（视图+物化视图）。-硬件：SSD+内存表（InnoDBBufferPool）。解析：-索引是瓶颈，需结合业务场景设计。2.题目：设计一个中国人寿的分布式事务方案，说明如何解决数据一致性问题。答案：-方案：-2PC：强一致性，适用于核心交易（保单签发）。-TCC：补偿型事务（核保预扣）。-Saga：异步最终一致性（支付回调）。-本地消息表：可靠消息模式（订单状态同步）。-中国人寿场景：-保单签发用2PC，支付用Saga+消息队列。解析：-根据业务容忍度选择方案，避免过度一致性。3.题目：中国人寿需要归档旧保单数据，如何设计归档策略？答案：-策略：-分层存储：热数据（SSD）、温数据（HDD）、冷数据（磁带/云归档）。-归档周期：按保单生命周期（如签发5年归档）。-数据迁移：增量归档（LogTail），全量归档（离线）。-合规性：归档前数据脱敏，保留法律效期（30年）。-工具：-文件系统（HDFS），对象存储（OSS），归档软件（Storj）。解析：-平衡成本与合规，需自动化管理。四、网络安全与运维（3题，每题15分，共45分）1.题目：中国人寿IT系统面临DDoS攻击，如何防御？答案：-防护体系：-WAF（云flare/阿里云）：Web层防护。-IP黑白名单：过滤恶意源。-流量清洗中心：弹性扩容（云防火墙）。-DNS解析优化：CDN+智能DNS。-应急响应：-自动化脚本检测异常流量。-站点切换（主备切换）。解析：-防护需多层防御，结合云服务。2.题目：中国人寿需要监控核心交易系统，设计监控方案。答案：-监控维度：-应用层：Prometheus+Grafana（接口耗时/错误率）。-系统层：Zabbix+Nagios（CPU/内存/磁盘）。-业务层：日志分析（ELK+Kibana）。-中国人寿特色：-保单处理时效监控（SLA告警）。-异常保单流量预警。解析：-监控需覆盖技术到业务。3.题目：中国人寿部署了容器化应用，如何保障稳定性？答案：-容器安全：-镜像扫描（Trivy），运行时保护（Sysdig）。-命名空间隔离（LinuxContainerrun）。-访问控制（RBAC）。-运维保障：-滚动更新（KubernetesRollout）。-健康检查（Readiness/Liveness）。-自动回滚（Helm）。解析：-容器安全是运维基础。五、综合能力（2题，每题25分，共50分）1.题目：中国人寿计划引入大数据分析能力，如何设计数据湖架构？答案：-架构：-数据采集：Flume/Kafka（日志/业务数据）。-存储层：HDFS（原始数据），S3（对象存储）。-处理层：Spark/Flink（实时计算），Hive（批处理）。-分析层：Hive+Impala（SQL查询），TensorFlow（机器学习）。-中国人寿特色：-数据治理：数据湖元数据管理（Metastore）。-数据安全：基于角色的权限控制（ApacheRanger）。-场景应用：保单风险评估模型。解析：-数据湖需端到端打通。2.题目：中国人寿IT团队如何提升DevOps效率？答案：-工具链：-CI/CD：Jenkins/GitL