阿里巴技术部经理面试问题集

2026年阿里巴技术部经理面试问题集一、编程与算法（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：请实现一个函数，输入一个链表，输出该链表是否为回文链表。假设链表节点定义如下：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=next示例：python输入：head=[1,2,2,1]输出：true2.题目：给定一个整数数组，返回所有和为target的三元组。假设数组中存在重复元素，但返回结果不可重复。示例：python输入：nums=[1,2,3,4,5,6],target=10输出：[[1,2,7],[1,3,6],[1,4,5],[2,3,5]]3.题目：请实现一个无重复字符的最长子串函数。示例：python输入：s="abcabcbb"输出：3解释：无重复字符的最长子串是"abc"，长度为34.题目：给定一个非负整数数组，每次可以选择任意一个数，将其减1，求最少操作次数使得所有数变为0。示例：python输入：nums=[1,2,3]输出：3解释：将1减到0，将2减到1，将3减到2，共3次5.题目：请实现一个函数，输入一个字符串，输出所有可能的字母组合。假设每个数字对应3-4个字母，如2对应abc、2对应def。示例：python输入："23"输出：["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]二、系统设计（共4题，每题15分，总分60分）1.题目：设计一个短链接生成系统。要求：1）输入任意长度的URL，输出固定长度的短链接；2）支持分布式部署；3）要求高可用、高并发。请说明主要思路和关键技术选型。2.题目：设计一个高并发的计数器系统。要求：1）支持分布式部署；2）计数器高可用、高并发；3）支持秒级回滚功能。请说明主要思路和关键技术选型。3.题目：设计一个实时日志系统。要求：1）支持海量日志接入；2）支持实时查询；3）支持多租户隔离。请说明主要思路和关键技术选型。4.题目：设计一个消息队列系统。要求：1）支持至少一次投递；2）支持消息重试机制；3）支持消息延迟投递。请说明主要思路和关键技术选型。三、数据库与缓存（共4题，每题15分，总分60分）1.题目：请说明MySQL索引的原理，并比较B-Tree索引和哈希索引的适用场景。2.题目：请设计一个分布式缓存系统。要求：1）支持数据分片；2）支持数据同步；3）支持缓存穿透、缓存击穿解决方案。请说明主要思路和关键技术选型。3.题目：请说明Redis的持久化机制，并比较RDB和AOF的优缺点。4.题目：请设计一个分布式数据库分库分表方案。要求：1）支持水平分表；2）支持垂直分表；3）支持读写分离。请说明主要思路和关键技术选型。四、分布式与微服务（共4题，每题15分，总分60分）1.题目：请说明分布式事务的解决方案，并比较2PC、3PC、TCC、Saga的优缺点。2.题目：请说明CAP理论，并分析在阿里云环境下如何实现分布式系统的CAP权衡。3.题目：请设计一个微服务治理方案。要求：1）支持服务注册与发现；2）支持服务配置中心；3）支持服务熔断。请说明主要思路和关键技术选型。4.题目：请说明分布式锁的实现方案，并比较Redis分布式锁和Zookeeper分布式锁的优缺点。五、运维与监控（共3题，每题10分，总分30分）1.题目：请说明Prometheus的监控原理，并设计一个监控告警方案。2.题目：请说明ELK的日志收集方案，并设计一个日志分析方案。3.题目：请说明Kubernetes的调度策略，并设计一个高可用的Kubernetes集群方案。答案与解析一、编程与算法1.答案：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefisPalindrome(head:ListNode)->bool:ifnotheadornothead.next:returnTrueslow=headfast=head找到链表中间节点whilefastandfast.next:slow=slow.nextfast=fast.next.next反转后半部分链表prev=Nonewhileslow:temp=slow.nextslow.next=prevprev=slowslow=temp比较前后半部分链表left,right=head,prevwhileright:ifleft.val!=right.val:returnFalseleft=left.nextright=right.nextreturnTrue解析：-首先通过快慢指针找到链表中间节点；-反转后半部分链表；-比较前后半部分链表是否相同；-时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。2.答案：pythondefthreeSum(nums,target):nums.sort()n=len(nums)result=[]foriinrange(n):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,n-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal==target:result.append([nums[i],nums[left],nums[right]])whileleft<rightandnums[left]==nums[left+1]:left+=1whileleft<rightandnums[right]==nums[right-1]:right-=1left+=1right-=1eliftotal<target:left+=1else:right-=1returnresult解析：-首先对数组排序；-使用固定指针+双指针法遍历数组；-去重避免重复结果；-时间复杂度O(n²)。3.答案：pythondeflengthOfLongestSubstring(s:str)->int:char_map={}left=0max_len=0forrightinrange(len(s)):ifs[right]inchar_mapandchar_map[s[right]]>=left:left=char_map[s[right]]+1char_map[s[right]]=rightmax_len=max(max_len,right-left+1)returnmax_len解析：-使用哈希表记录字符最后出现位置；-维护一个滑动窗口；-时间复杂度O(n)。4.答案：pythondefminOperations(nums):nums.sort()operations=0foriinrange(len(nums)-1,-1,-1):ifnums[i]==0:continuetarget=nums[i]-(len(nums)-i-1)iftarget>0:operations+=targetelse:operations+=nums[i]returnoperations解析：-首先排序；-从后向前遍历，计算每个数需要减到的值；-时间复杂度O(nlogn)。5.答案：pythondefletterCombinations(digits):ifnotdigits:return[]phone_map={"2":"abc","3":"def","4":"ghi","5":"jkl","6":"mno","7":"pqrs","8":"tuv","9":"wxyz"}defbacktrack(index,path):ifindex==len(digits):result.append("".join(path))returnforletterinphone_map[digits[index]]:path.append(letter)backtrack(index+1,path)path.pop()result=[]backtrack(0,[])returnresult解析：-使用回溯法生成所有组合；-时间复杂度O(3^m4^n)，m为3的数字个数，n为4的数字个数。二、系统设计1.答案：-主要思路：1）使用哈希算法（如SHA256）将长URL映射为短URL；2）使用分布式缓存（如RedisCluster）存储URL映射关系；3）使用分布式存储（如OSS）存储实际文件；4）使用负载均衡（如Nginx）实现高可用、高并发。-关键技术选型：-哈希算法：SHA256-缓存：RedisCluster-存储：OSS-负载均衡：Nginx2.答案：-主要思路：1）使用分布式计数器（如Zookeeper或RedisCluster）存储计数器值；2）使用布隆过滤器避免重复计数；3）使用定时任务定期回滚计数器值。-关键技术选型：-计数器：RedisCluster-布隆过滤器：RedisBloomFilter-定时任务：Cron3.答案：-主要思路：1）使用Kafka或Flume接入日志；2）使用HDFS存储原始日志；3）使用Elasticsearch或Solr实现实时查询；4）使用ShardingSphere实现多租户隔离。-关键技术选型：-日志接入：Kafka-存储系统：HDFS-查询系统：Elasticsearch-多租户：ShardingSphere4.答案：-主要思路：1）使用Kafka或RabbitMQ作为消息队列；2）使用事务消息实现至少一次投递；3）使用死信队列处理重试失败消息；4）使用延迟消息插件实现消息延迟投递。-关键技术选型：-消息队列：Kafka-事务消息：Seata-死信队列：KafkaDeadLetterQueue-延迟消息：KafkaDelayedMessage三、数据库与缓存1.答案：-MySQL索引原理：-索引是数据库表中数据物理或逻辑的排列方式；-B-Tree索引通过二叉树结构快速定位数据；-哈希索引通过哈希函数直接定位数据。-适用场景：-B-Tree索引：范围查询、排序查询-哈希索引：精确查询2.答案：-主要思路：1）使用RedisCluster进行数据分片；2）使用RedisSentinel实现数据同步；3）使用布隆过滤器解决缓存穿透；4）使用互斥锁解决缓存击穿。-关键技术选型：-分片：RedisCluster-同步：RedisSentinel-缓存穿透：布隆过滤器-缓存击穿：互斥锁3.答案：-Redis持久化机制：-RDB：定期全量快照-AOF：记录每个写操作-优缺点：-RDB：节省I/O，但恢复慢-AOF：恢复快，但I/O消耗大4.答案：-主要思路：1）使用水平分表（如ShardingSphere）；2）使用垂直分表（如分库）；3）使用读写分离（如ProxySQL）。-关键技术选型：-水平分表：ShardingSphere-垂直分表：分库-读写分离：ProxySQL四、分布式与微服务1.答案：-分布式事务解决方案：2PC：强一致性，但阻塞严重3PC：改进2PC，减少阻塞TCC：补偿型事务Saga：异步补偿-优缺点：-2PC：实现简单，但不可靠-3PC：更可靠，但实现复杂-TCC：可靠，但实现复杂-Saga：灵活，但需要大量补偿逻辑2.答案：-CAP理论：-C：一致性-A：可用性-P：分区容错性-阿里云实现：-使用RedisCluster实现分布式锁-使用消息队列实现最终一致性-使用熔断限流保护系统3.答案：-微服务治理方案：1）服务注册与发现：Nacos或Consul2）服务配置中心：Nacos或Apollo3）服务熔断：Hystrix或Sentinel-关键技术选型：-服务注册与发现：Nacos-服务配置中心：Nacos-服务熔断：Sentinel4.答案：-分布式锁实现方案：-Redis分布式锁：使用SETNX命令-Zookeeper分布式锁：使用ZNode-优缺点：-Redis：实现简单，性能高-Zookeeper：可靠性高，但性能较低五、运维与监控1.答案：-Prometheus监控原理：-使用Pull模型采集指标-